最強(qiáng)AI算力芯片昇騰910助陣，華為Atlas平臺成普惠AI新選擇

圍棋對弈，曾被認(rèn)為是機(jī)器計算的禁區(qū)，隨著深度學(xué)習(xí)算法的突破，現(xiàn)在計算機(jī)的棋力已經(jīng)可以全面壓制人類頂尖棋手；自動泊車，原本是頂級豪車才具備的賣點(diǎn)，而現(xiàn)在已經(jīng)成為越來越多的國產(chǎn)新能源汽車的標(biāo)配……智能化浪潮在席卷世界，甚至連我們身邊的每一盞信號燈、每一個攝像頭都在走向智能化，普惠AI需要堅(jiān)實(shí)的底層架構(gòu)基石。

8月23日，隨著具有最強(qiáng)AI算力的昇騰910發(fā)布，Atlas智能計算平臺實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品線的再一次擴(kuò)充，Atlas平臺也成為了普惠AI的優(yōu)先選擇。

Atlas平臺已實(shí)現(xiàn)全棧全場景AI解決方案覆蓋

人工智能（AI）在幾年前還是一個略顯高大上的科技詞匯，但現(xiàn)在無論是在各種科技峰會還是日常生活中，人們討論的焦點(diǎn)已經(jīng)不再是人工智能的種種美好愿景，而是在討論如何將AI技術(shù)運(yùn)用到自己的業(yè)務(wù)或者生活之中，到了實(shí)際應(yīng)用階段，人們會對AI加速組件的成本、開發(fā)環(huán)境和商業(yè)價值有更現(xiàn)實(shí)的評判和考量。

人工智能的廣泛普及，近年來被視為生產(chǎn)力再次提升的一個重要契機(jī)，但AI算力昂貴、AI開發(fā)工具匱乏等現(xiàn)實(shí)問題，又成為了AI發(fā)展不得不面對的現(xiàn)實(shí)。所以，人們希望AI市場上出現(xiàn)新變量，可以提供多樣性的AI算力選擇和具有彈性的AI開發(fā)工具包以及成熟健全的AI生態(tài)。

華為在2018年全聯(lián)接大會上提出了全棧全場景AI戰(zhàn)略，并發(fā)布了AI芯片昇騰310和昇騰910；在2019年8月23日，華為正式發(fā)布了算力最強(qiáng)的AI處理器昇騰910和全場景AI計算架構(gòu)MindSpore，華為公司輪值董事長徐直軍在發(fā)布會上宣布：華為昇騰910、MindSpore的推出，標(biāo)志著華為已完成全棧全場景AI解決方案（Portfolio）的構(gòu)建，也標(biāo)志著華為AI戰(zhàn)略的執(zhí)行進(jìn)入了新的階段。

徐直軍在發(fā)布昇騰910產(chǎn)品之前，首先重申了華為公司的AI戰(zhàn)略：投資AI基礎(chǔ)研究，在計算視覺、自然語言處理、決策推理等領(lǐng)域構(gòu)筑數(shù)據(jù)高效（更少的數(shù)據(jù)需求） 、能耗高效（更低的算力和能耗） ，安全可信、自動自治的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)能力；打造全棧全場景解決方案，提供充裕的、經(jīng)濟(jì)的算力資源，簡單易用、高效率、全流程的AI平臺；投資開放生態(tài)和人才培養(yǎng)，面向全球，持續(xù)與學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界和行業(yè)伙伴廣泛合作；把AI思維和技術(shù)引入現(xiàn)有產(chǎn)品和服務(wù)，實(shí)現(xiàn)更大價值、更強(qiáng)競爭力；應(yīng)用AI優(yōu)化內(nèi)部管理，對準(zhǔn)海量作業(yè)場景，大幅度提升內(nèi)部運(yùn)營效率和質(zhì)量。

徐直軍還發(fā)布了全場景AI計算框架 MindSpore。能否大大降低AI應(yīng)用開發(fā)的門檻，能否實(shí)現(xiàn)AI無處不在，能否在任何場景下確保用戶隱私得到尊重和保護(hù)，這些都與AI計算框架息息相關(guān)。為此，去年華為全聯(lián)接大會上，華為提出，AI框架應(yīng)該是開發(fā)態(tài)友好，要能適應(yīng)每個場景包括端、邊緣和云。經(jīng)過近一年的努力，全場景AI計算框架MindSpore在這三個方面都取得了顯著進(jìn)展。

華為Atlas人工智能計算平臺基于華為昇騰系列AI處理器和業(yè)界主流異構(gòu)計算部件，通過模塊、板卡、小站、AI服務(wù)器等豐富的產(chǎn)品形態(tài)，打造面向“端、邊、云”的全場景AI基礎(chǔ)設(shè)施方案，可廣泛用于“平安城市、智慧交通、智慧醫(yī)療、AI推理”等領(lǐng)域。隨著華為昇騰910正式發(fā)布，華為的Atlas人工智能計算平臺在全棧全場景AI解決方案產(chǎn)品序列上也逐漸完整，用戶可以根據(jù)自身不同的算力需求和業(yè)務(wù)特點(diǎn)來打造不同的AI解決方案。

其中Atlas 200 AI加速模塊只有半個信用卡大小，卻可以支持16路高清視頻實(shí)時分析，功耗僅為9.5W左右，應(yīng)用在智能攝像頭、無人機(jī)等物聯(lián)網(wǎng)智能化領(lǐng)域非常適宜。

Atlas300 AI加速卡則采用半高的PCIe卡設(shè)計，主要面向數(shù)據(jù)中心和邊緣側(cè)服務(wù)器場景，單卡即可支持64TOPS INT8計算性能，相比業(yè)內(nèi)同類型產(chǎn)品有3倍的性能提升，可以為深度學(xué)習(xí)和推理提供強(qiáng)大的算力支持。

Atlas500 智能小站適用于邊緣側(cè)產(chǎn)品，機(jī)頂盒大小可以實(shí)現(xiàn)16路高清視頻處理能力，可廣泛應(yīng)用于交通、無人零售、智能制造等領(lǐng)域。Atlas 深度學(xué)習(xí)解決方案則在標(biāo)準(zhǔn)建構(gòu)和編程基礎(chǔ)之上，提供經(jīng)過優(yōu)化的AI環(huán)境，同時集成華為集群管理、任務(wù)調(diào)度等功能組件，可以大幅降低企業(yè)AI應(yīng)用的門檻，讓用戶買回去開箱即可用。

之前市面上流行的GPU加速AI服務(wù)器，在模型訓(xùn)練這樣的應(yīng)用更適合，在訓(xùn)練算法成熟后，其實(shí)在執(zhí)行時并不需要如此超高的計算力，而是需要功能和成本更為平衡的解決方案，之前市場上FPGA加速卡無論是種類還是數(shù)量上可選擇的空間都非常狹小。

現(xiàn)在業(yè)內(nèi)主流的AI計算平臺通常采用x86計算平臺+NVIDIA異構(gòu)計算加速卡，而華為Atlas計算平臺涵蓋x86平臺、AI計算平臺和ARM計算平臺，無論是從解決方案的豐富程度上，還是在單機(jī)單卡計算密度上，都讓用戶有充足的選擇空間和余地，用戶可以根據(jù)自己的業(yè)務(wù)需求選擇更適合自己的方案組合。

昇騰芯片，讓AI算力多樣性從愿景變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)

要想造一部好車，一臺好的發(fā)動機(jī)必不可少。而要打造一個性能強(qiáng)勁、功耗控制得當(dāng)?shù)腁I加速平臺，一顆好的AI處理器也是不可或缺的。

在HC2018上，昇騰910的技術(shù)規(guī)格其實(shí)已經(jīng)公布，而此次徐直軍給出了AI處理器昇騰910的實(shí)際測試成績，在算力方面，昇騰910完全達(dá)到了設(shè)計規(guī)格，半精度 (FP16)算力達(dá)到256 Tera-FLOPS，整數(shù)精度 (INT8) 算力達(dá)到512 Tera-OPS，重要的是，達(dá)到規(guī)格算力所需功耗僅310W，明顯低于設(shè)計規(guī)格的350W。徐直軍表示：昇騰910總體技術(shù)表現(xiàn)超出預(yù)期，作為算力最強(qiáng)AI處理器，當(dāng)之無愧。華為已經(jīng)把昇騰910用于實(shí)際AI訓(xùn)練任務(wù)。比如，在典型的ResNet50 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中，昇騰910與MindSpore配合，與現(xiàn)有主流訓(xùn)練單卡配合TensorFlow相比，顯示出接近2倍的性能提升。面向未來，針對不同的場景，包括邊緣計算、自動駕駛車載計算、訓(xùn)練等場景，華為將持續(xù)投資，推出更多的AI處理器，面向全場景持續(xù)提供更充裕、更經(jīng)濟(jì)、更適配的AI算力。

除了最新發(fā)布的昇騰910，其實(shí)更早發(fā)布的昇騰310 AI處理器，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于實(shí)際之中，昇騰310在最大功耗僅8W的情況下，其整數(shù)精度（INT8）算力達(dá)到16Tops，半精度（FP16）算力達(dá)到8Tops，同時，該芯片中還集成了16通道 全高清 視頻解碼器，是面向邊緣計算場景最強(qiáng)算力的AI SoC。自發(fā)布以來，基于昇騰310芯片的產(chǎn)品和云服務(wù)獲得廣泛應(yīng)用。其中，基于昇騰310的MDC和很多國內(nèi)外主流車企在園區(qū)巴士、新能源車、自動駕駛等場景已經(jīng)深入合作。基于昇騰310的Atlas系列板卡、服務(wù)器，與數(shù)十家伙伴在智慧交通、智慧電力等數(shù)十個行業(yè)落地行業(yè)解決方案?；跁N騰310，華為云提供了圖像分析類服務(wù)、OCR服務(wù)、視頻智能分析服務(wù)等云服務(wù)，對外提供API達(dá)50多個，日均調(diào)用量超過1億次，而且數(shù)量仍在快速增長，預(yù)計年底日均調(diào)用量超過3億次。另有超過100多個客戶使用昇騰310開發(fā)定制AI算法。

專為AI而生的昇騰芯片，可以說是AI原生芯片，在算力密度、功耗等方面，與同類產(chǎn)品相比都保持著明顯的性能優(yōu)勢，昇騰芯片也成為Atlas平臺鮮明的個性化標(biāo)簽，為用戶提供了差異化的方案選擇。

華為不只造AI芯片，而是在構(gòu)筑AI完整生態(tài)

在中國科技產(chǎn)業(yè)長期“缺芯少核”的大背景下，芯片和操作系統(tǒng)的相關(guān)新聞更容易引發(fā)高關(guān)注，昇騰芯片在去年發(fā)布后就得到了極大的關(guān)注，而事實(shí)上，華為并不是只是在造一款A(yù)I芯片，更多地是在打造完整的AI生態(tài)系統(tǒng)。

除了芯片之外，CANN是一套芯片算子庫和高度自動化算子開發(fā)工具，而MindSpore支持端、邊、云獨(dú)立的和協(xié)同的統(tǒng)一訓(xùn)練以及推理框架應(yīng)用使能，再加上一個“加強(qiáng)版Tensorflow”的AI開發(fā)者平臺ModelArts，一個全新的、獨(dú)立的、開放的AI生態(tài)世界雛形已經(jīng)基本成型，而Atlas 人工智能計算平臺只是這個生態(tài)系統(tǒng)自然衍生出的的解決方案產(chǎn)品子集而已。

再優(yōu)秀的解決方案，都必須經(jīng)歷市場的重重考驗(yàn)才能真正獲得成功，而對于一個新的芯片和生態(tài)系統(tǒng)而言，行業(yè)應(yīng)用中的破冰之旅就顯得異常重要。據(jù)悉，華為與深圳供電局在邊緣計算、AI和5G等現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)融合創(chuàng)新已經(jīng)獲得了重大突破，首次在電力行業(yè)中部署華為鯤鵬國產(chǎn)ARM架構(gòu)CPU生態(tài)體系，也創(chuàng)新性地將昇騰AI芯片應(yīng)用在物聯(lián)網(wǎng)端側(cè)，數(shù)據(jù)采集類型數(shù)量相比過去提升了30倍，為物聯(lián)網(wǎng)和智能化的融合創(chuàng)新提供了珍貴樣本。

談及智慧計算的未來之路，徐直軍指出，持續(xù)提升模型算法，實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境的“工作”優(yōu)秀，而不僅僅是各種比拼環(huán)境的“考試”優(yōu)秀。實(shí)現(xiàn)模型的閉環(huán)、實(shí)時更新，保證企業(yè)AI應(yīng)用始終處于最佳狀態(tài)。以往電力行業(yè)的數(shù)據(jù)中心，其核心部件主要采用x86架構(gòu)，關(guān)鍵設(shè)備受制于人，而深圳供電局在電力行業(yè)部署的新系統(tǒng)，從操作系統(tǒng)、CPU、服務(wù)器和存儲等關(guān)鍵軟硬件環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)了徹底的國產(chǎn)化，同時，應(yīng)用華為昇騰芯片和深圳供電局自研算法，通過邊端數(shù)據(jù)本地實(shí)時處理，可以實(shí)現(xiàn)輸變電領(lǐng)域智能巡檢，提升運(yùn)維檢修效率，過去戶外輸電線路用傳統(tǒng)人工巡視要20天完成的工作，利用AI邊側(cè)視頻巡檢只需要2小時就可完成，巡視效率提高了240倍，誤檢和漏檢率可降低70%。電力行業(yè)首個AIoT架構(gòu)的成功部署，一方面在實(shí)踐中驗(yàn)證了國產(chǎn)處理器的產(chǎn)業(yè)化、商品化已經(jīng)走向成熟，另一方面也證明了華為AI應(yīng)用生態(tài)的成熟。

昇騰芯片在電力行業(yè)的部署，讓我們看到了AI技術(shù)讓傳統(tǒng)行業(yè)重新煥發(fā)活力的巨大價值。我們也衷心期盼Atlas平臺和華為AI生態(tài)能夠不斷再進(jìn)化，最終真正成為普惠AI和萬眾創(chuàng)新的堅(jiān)固基石。

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