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华为重磅发布:史上算力最强AI芯片正式商用

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发表于 2019-8-23 21:24:36 | 显示全部楼层 |阅读模式 来自 中国
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关键时刻,第一时间送达
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来源 / 量子位(ID:QbitAI)
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作者 / 乾明 边策 一璞 

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视频:“昇腾910”来了!华为发布最新AI处理器,时长约20分53秒
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刚刚,华为业界算力最强的AI芯片正式商用。
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: H& J, u) Q8 ^9 L+ ^
. k, }$ ?# l) a; J0 n6 Z) F; H+ _并且宣布自研AI框架MindSpore开源,直接对标业界两大主流框架——谷歌的Tensor Flow、Facebook的Pytorch。0 s6 z  V1 R; i; X+ T

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华为AI芯片昇腾910之前已经发布,现在正式商用,对标英伟达Tesla V100,主打深度学习的训练场景,跑分性能2倍于英伟达。
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华为轮值董事长徐直军说,这是华为全栈全场景AI战略的实践体现,也希望进一步实现华为新愿景:打造“万物互联的智能世界”。
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但毫无疑问,华为入局,自研AI计算架构,肯定会进一步影响AI基础技术和架构格局,特别是美国公司的垄断。! s8 E+ @0 [: x* v+ ~
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MindSpore发布后,华为已经实现了完整的AI生态链,加上此前发布的ModelArts开发平台、Atlas计算平台,囊括了从芯片、框架、部署平台到应用产品完整层级。9 }+ j7 \- R, p% Y3 q& q0 y* ]

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2 n  f& R$ ]6 c) x- W* M
" S$ G. X& y* Y# ]: O在当下这个大环境中,这些动作也具备了自立自强、不受人掣肘的寓寄。
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! j4 O4 K5 b6 c" X) M  w如今现状,AI领域的关键技术,比如算力、框架、算法等等,主要还是由少数几家美国公司提供。
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" q" S! x5 E, E/ m7 e( d. d$ |8 N
6 P$ |3 }% n6 {7 v& `: ]& P比如训练芯片,主要由英伟达(GPU)、Google提供(TPU);框架则是Google的Tensor Flow、Facebook的Pytorch等成主导;原创AI算法的发明,也只是在少数几个厂商或者研究机构手中。( C$ j! Q$ `4 k2 e( v- n

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这直接导致一些企业想要介入AI的时候,发现门槛很高,除了需要大量数据之外,还需要面临算力稀缺、硬件昂贵、人才难找等问题。5 g5 c/ a! d) u8 w5 H" r
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. ?2 ~' Z4 _9 d/ @现在,华为要用实际行动改变这一现状。
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2 x2 y! r* I1 f" Q, r8 W+ {' L, f# G# [' K! V% E8 _8 ~: X
AI领域的“鸿蒙OS”
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MindSpore,与其他主流的框架不同,这是一款全场景的AI计算框架,也是一款“操作平台”。
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不仅仅可以用于云计算场景,也能够应用到终端、边缘计算场景中。
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也不仅仅是一款推理(部署)框架,也可以用来训练模型。
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徐直军表示,这背后可以实现统一架构,一次训练,到处部署,可降低部署门槛。
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' @+ C" L, ?% j, d% ~( b从这个角度来看,MindSpore也可以视为AI领域的“鸿蒙OS”。5 |2 M4 d5 r- u9 K9 p6 k9 Q
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此外,这一框架面相的也不仅仅是开发者,也面向领域专家、数学家、算法专家等等在AI中角色越来越重要的人群。
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徐直军介绍,MindSpore的界面上也更加友好,在表达AI问题求解的方程式时,更加便利,更易于算法的开放与创新,推动AI应用的普及。. A  s3 P: A0 l  I

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& q% e/ p5 a, I7 v用MindSpore可降低核心代码量20%,开发门槛大大降低,效率整体提升50%以上。. _6 }/ ]" I+ y
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1 i! t7 F- U  l. b2 c通过MindSpore框架自身的技术创新及其与昇腾处理器协同优化,有效克服AI计算的复杂性和算力的多样性挑战,实现了运行态的高效,大大提高了计算性能。5 e; l. T- J0 H
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除了昇腾处理器,MindSpore同时也支持GPU、CPU等其它处理器。7 o& ~$ e! M" S$ K# |; Z- ?  A; w
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与此同时,MindSpore也采用新AI编程语言,单机程序可分布式运行,是一个全场景框架。全场景是指MindSpore可以在包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等环境上部署。
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而且,这一框架将会开源开放,可灵活扩展第三方框架和芯片平台。
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当然,徐直军说,如果用华为的昇腾系列芯片,效果会更好,可进行全离线模式执行运算,充分发挥神经网络芯片算力,实现最佳性能搭配。
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3 K, B0 i. b  L% [
' H, g/ M) G. F. D; {7 a毕竟,MindSpore作为华为全栈全场景AI解决方案中的核心步骤,是首个Ascend Native开源AI计算框架,会更适合达芬奇架构的AI芯片,尤其是昇腾910。
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  Q+ f9 @. d# Q
而且MindSpore针对现在越来越大的训练模型做了更多的优化,用户无需了解并行运算的细节,只需了解单芯片部署,就可以在计算集群上进行并行计算。* o8 E8 B# ?  n( n
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; N. s1 y0 G; L徐直军表示,MindSpore会在明年第一季度正式开源。
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昇腾910正式商用& G' V* |/ p/ K1 w$ P  o6 }. t. A

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) ]' ~# {1 t# M# K% |9 A  w9 R昇腾910,在2018年10月华为全连接大会期间曝光,采用华为自研的达芬奇架构,号称“算力最强的AI处理器”,采用7nm工艺制程,最大功耗为350W,实测310W。' j7 ]; x2 [3 N) |& u# G
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' W% M5 A6 b7 u. f7 T' z0 F
此次发布用于上市商用,直接对标英伟达Tesla V100,主打深度学习的训练场景,主要客户面向AI数据科学家和工程师。9 r% D2 W) i; \3 T0 e7 v

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主要性能数据如下:
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# B5 E* }' E- H1 z6 B: @, E- W0 h7 J- E! p7 J5 Q. ]
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  • 半精度为(FP 16):256 Tera FLOPS;# W  a( z, b- A+ w: @
  • 整数精度(INT 8):512 Tera FLOPS,128通道 全高清 视频解码器- H.264/265。
    1 X( s- T4 B2 ?6 }  Q$ o* t5 g
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& a: c8 a+ m3 g4 T在去年全连接大会上,华为就和友商对比了一下,battle的参赛选手包括谷歌TPU v2、谷歌TPU v3、英伟达 V100和华为的昇腾910。
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“可以达到256TFLOPS,比英伟达 V100还要高出1倍!”
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2 Q) X1 F7 [, z1 x" T' o
相同的功耗下,昇腾910的算力是V100的两倍,训练速度更快,用户需要得出训练产出的时间会更短。在典型案例下,对比V100,昇腾910的计算速度可以提升50%-100%。
3 D. b% O. p) R  m0 s; \; F6 E# o6 m7 k, T

  ~; v2 \( G0 v6 m. b( a在典型的ResNet50 网络的训练中,昇腾910与MindSpore配合,与现有主流训练单卡配合TensorFlow相比,显示出接近2倍的性能提升。( p0 w0 O* p% l9 O

4 X/ f- b" f( B4 S  i
* r+ X  c4 D: g" a1 x而且徐直军还在会后明确表示:价格还没定,但肯定不会高!5 F! x5 |' L6 a* p7 K+ W8 T6 T/ M
) ]9 l" O# i- W0 ^: n

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' i6 S8 p0 l! v+ ?! U) @全球格局下的华为AI进展2 T# S+ b3 D( e: x+ S" i& l5 a

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2018年10月,在华为全连接大会上,徐直军公布了华为全栈全场景 AI 战略计划,将数据获取、训练、部署等各个环节囊括在自己的框架之内,主要目的是提升效率,让AI应用开发更加容易和便捷。
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) E4 M5 y: X1 i( M% k. ~- X8 p( _! B% W0 S0 u
3 l8 H* H! L" X: C
全场景包括:消费终端 (Consumer Device)、公有云 (Public Cloud) 、私有云 (Private Cloud)、边缘计算 (Edge Computing)、IoT行业终端 (Industrial IoT Device) 这5大类场景。$ D9 |; s+ V: T% ?8 G; \

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* c" R# H; {& n6 w& O: W( t- Q重点在于全栈,包含基于达芬奇架构的昇腾系列芯片(Max、Lite、Mini、Tiny、Nano)、高度自动化的算子开发工具CANN、MindSpore框架和机器学习PaaS (平台即服务) ModelArts。& K, `+ Q6 V+ ~) F- x

* t7 u# }+ t$ v# F$ F/ f4 |8 _. o* @9 n+ w1 n
随着昇腾910正式商用以及MindSpore框架正式推出,华为全栈全场景AI解决方案愈发完善,竞争力也会随之上升。' c/ q8 }/ r: K) w; H& e2 H0 ^' L- I

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$ k. X0 ~) u+ C( C- u

; z; l3 @9 h$ ^+ R' E1 m, L4 R而且,华为之AI,也不仅仅是关乎华为本身业务,也应该从更加宏观的角度去审视。% h/ Y4 f) Y; k2 ]: D! M+ I! J# r

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当下,AI落地已经成为无可争议的大趋势,大方向。1 f: b6 F. p/ v2 q7 @% b$ B
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但中美关系日趋紧张的情况下,中国到底如何,也引发了更多关注。8 k  k* ?9 x, s6 \
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近日,Nature最新发表了一篇,名为“Will China lead the world in AI by 2030?”,提出问题的同时,也审视了中国AI发展的现状。
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文章中援引艾伦人工智能研究所数据显示,在最顶级的10%高引用论文中,中国作者占比在2018年已经达到26.5%,非常接近美国的29%。如果这一趋势持续下去,中国将在今年超过美国。( V; k5 f  L/ d& {
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需要场景?数据?金钱?人才?等等,这些都不差。
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5 g/ |# p! ^! I6 W: [& B6 {但为什么,卡脖子隐忧,AI领域依然存在。$ Y  J5 c: J- k4 L3 H# ~3 T

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核心还在于算力(芯片)与基础技术。
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Nature文章就指出,中国在人工智能的核心技术工具方面仍然落后。目前全世界的工业和学术界广泛应用的开源AI平台TensorFlow和Caffe,由美国公司和组织开发。% [$ Q7 e5 G: `6 U# y3 Q* ?
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# P) h, q! D( s) J, A框架方面,百度的PaddlePaddle飞桨也不断突破,虽然发展势头非常好,却还是显得势单力簿。
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" a3 ?! Q8 M" w' V- F& U  i更关键的是,中国在AI硬件方面的落后非常明显。全球大多数领先的AI半导体芯片都是由美国公司制造的,如英伟达、英特尔、谷歌和AMD等。
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中国工程院院士、西安交通大学人工智能与机器人研究所所长郑南宁,接受Nature采访时说:“我们在设计可支持高级AI系统的计算芯片方面也缺乏专业知识。”
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虽然国内也有不少公司在努力,比如阿里、百度、依图、地平线等等,都涉足了AI芯片领域,但大部分都聚焦在终端SoC和推理上面,用于训练的大型算力芯片并不多。
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8 ]7 V3 n0 o8 c+ ~# C郑南宁预计,中国可能需要5到10年才能达到美国和英国基础理论和算法的创新水平,但中国会实现这一目标。/ r/ t1 X! s5 h4 g- _

1 n5 B1 H6 e4 o: g7 @9 B
8 R5 ^: f' J+ ?* g3 h9 ~来自柏林智库的政治学者Kristin Shi-Kupfer也表示,基础理论和技术方面的贡献,将是中国实现长期AI目标的关键所在。+ }$ V$ l" D. O9 y, j

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她同时强调,如果没有在机器学习上没有真正的突破性进展,那么中国在人工智能领域的增长,将面临发展上限。
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所以,Nature的问题:中国AI,到2030年能够领先全球吗?3 A5 ^. \4 c" V! Y

" V$ Q# l/ v* \% q% N- k+ h9 {( F4 Q
$ Z6 M& r" r0 e& ~# {- R今天华为给出一种解法,但一切还只是开始。
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% u2 [/ u* }' e你怎么看?& Z0 w+ v% j; F

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近期精选
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任正非推荐学习的博士PPT《认识5G,发展5G》% J8 c& s) I: C" Q

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任正非:在这个关头,妥协是没有出路的
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孟晚舟被非法扣留画面曝光
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& b% J" v% I$ u' }: j" g0 J来源:http://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1566565203&ver=1808&signature=kJiPqP7QMaNeTz4HOv0jnIxH4YoRTzdKYK3wAYtCz8JM8kRgPhB5pX*qTDty6UXLEgsrczHMUrteV0TsLSFM0YRvSMNGMiqH1qwZyEksN0NSswT5raVWjOdWiFASwre1&new=1) ~) I! a% j- ^7 I! V
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