雖然之前有這樣那樣的AI廠商宣講，但是這樣的AI戰(zhàn)略與多技術、多產品結合，形成全棧AI解決方案，滿足用戶全場景的需求，一下子拉高了AI的檔次。
可能這就是技工貿與貿工技的不同吧。概念、戰(zhàn)略、品牌與商業(yè)手段固然重要，但真正支撐企業(yè)后發(fā)優(yōu)勢的卻是這些可以落地的技術、產品與方案。 針對華為全棧AI框架來看，Huawei Cloud在這個架構里面是最基礎的算力。一切AI都得靠算力來拉動。華為會建一個分布式的訓練系統(tǒng)，基于昇騰910而建，同時估計會開放給用戶，以云服務方式來提供，也就還可以了吧。
由此，我看到了兩個大亮點發(fā)布就是：
華為昇騰 910（Ascend 910），是目前全球已發(fā)布的單芯片計算密度最大的 AI 芯片。
Ascend 310，是目前面向計算場景最強算力的 AI SoC。
不僅如此，全棧全場景AI:提升效率，讓AI應用開發(fā)更加容易和便捷。
全場景包括：消費終端 (Consumer Device)、公有云 (Public Cloud) 、私有云 (Private Cloud)、邊緣計算 (Edge Computing)、IoT行業(yè)終端 (Industrial IoT Device) 5大類場景。
全棧包含四個部分：
一是Ascend (昇騰) ，AI IP和芯片，皆是基于達芬奇架構。芯片分為5個系列，Max、Lite、Mini、Tiny、Nano。
二是CANN，全稱為Compute Architecture for Neural Networks (為神經網絡定制的計算架構) ，是高度自動化的算子開發(fā)工具。CANN可以3倍提升開發(fā)效率。除了效率之外，也兼顧算子性能，以適應學術和行業(yè)應用的迅猛發(fā)展。
三是MindSpore架構，友好地將訓練和推理統(tǒng)一起來，集成了各類主流框架 (獨立的和協(xié)同的) ：包括TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle、Keras、ONNX、Caffe、Caffe 2、MXNet等等。
這一架構全面適應了端、邊、云場景。
四是ModelArts，這是一個機器學習PaaS (平臺即服務) ，提供全流程服務、分層分級API，以及預集成方案。用于滿足不同開發(fā)者的不同需求，促進AI的應用。
可見，AI再造術，定會帶來華為向前發(fā)展的更快加速度。
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