华为算力最强AI芯片商用：2倍于英伟达V100！开源AI框架，对标TensorFlow和PyTorch

乾明 边策 一璞 发自 凹非寺 
量子位 报道 | 公家号 QbitAI

[原文来自：www.ii77.com]

方才，华为业界算力最强的AI芯片正式商用。

[原创文章：www.ii77.com]

而且公布自研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。

华为AI芯片昇腾910之前已经发布，如今正式商用，对标英伟达Tesla V100，主打深度进修的练习场景，跑分机能2倍于英伟达。

华为轮值董事长徐直军说，这是华为全栈全场景AI计谋的实践施展，也进展进一步实现华为新愿景：打造“万物互联的智能世界”。

但毫无疑问，华为入局，自研AI较量架构，一定会进一步影响AI根蒂手艺和架构款式，稀奇是美国公司的垄断。

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斥地..、Atlas较量..，囊括了从芯片、框架、布置..到应用产物完整层级。

在当下这个大情况中，这些动作也具备了自立自强、不受人掣肘的寓寄。

现在近况，AI范畴的要害手艺，好比算力、框架、算法等等，首要照样由少数几家美国公司供应。

好比练习芯片，首要由英伟达（GPU）、Google供应（TPU）；框架则是Google的Tensor Flow、Facebook的Pytorch等成主导；原创AI算法的发现，也只是在少数几个厂商或许研究机构手中。

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。

如今，华为要用实际动作改变这一近况。

AI范畴的“鸿蒙OS”

MindSpore，与其他主流的框架分歧，这是一款全场景的AI较量框架，也是一款“把持..”。

不光仅能够用于云较量场景，也可以应用到终端、边缘较量场景中。

也不光仅是一款推理（布置）框架，也能够用来练习模型。

徐直军透露，这背后能够实现统一架构，一次练习，四处布置，可降低布置门槛。

从这个角度来看，MindSpore也能够视为AI范畴的“鸿蒙OS”。

此外，这一框架面相的也不光仅是斥地者，也面向范畴专家、数学家、算法专家等等在AI中脚色越来越主要的人群。

徐直军介绍，MindSpore的界面上也加倍友好，在表达AI问题求解的方程式时，加倍便当，更易于算法的开放与立异，鞭策AI应用的普及。

用MindSpore可降低焦点代码量20%，斥地门槛大大降低，效率整体提拔50%以上。

经由MindSpore框架自身的手艺立异及其与昇腾处理器协同优化，有效战胜AI较量的复杂性和算力的多样性挑战，实现了运行态的高效，大大提高了较量机能。

除了昇腾处理器，MindSpore同时也支撑GPU、CPU等另外处理器。

与此同时，MindSpore也采用新AI编程说话，单机法式可分布式运行，是一个全场景框架。全场景是指MindSpore能够在包罗公有云、私有云、各类边缘较量、物联网行业终端以及消费类终端等情况上布置。

并且，这一框架将会开源开放，可天真扩展第三方框架和芯片..。

当然，徐直军说，若是用华为的昇腾系列芯片，结果会更好，可进行全离线模式执交运算，充裕施展神经收集芯片算力，实现最佳机能搭配。

究竟，MindSpore作为华为全栈全场景AI解决方案中的焦点步伐，是首个Ascend Native开源AI较量框架，会更适合达芬奇架构的AI芯片，尤其是昇腾910。

并且MindSpore针对如今越来越大的练习模型做了更多的优化，用户无需认识并交运算的细节，只需认识单芯片布置，就能够在较量集群长进行并行较量。

徐直军透露，MindSpore会在来岁第一季度正式开源。

昇腾910正式商用

昇腾910，在2018年10月华为全保持大会时代曝光，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。

此次发布用于上市商用，直接对标英伟达Tesla V100，主打深度进修的练习场景，首要客户面向AI数据科学家和工程师。

首要机能数据如下：

半精度为（FP 16）：256 Tera FLOPS；

整数精度（INT 8）：512 Tera FLOPS，128通道 全高清 视频解码器- H.264/265。

在客岁全保持大会上，华为就和友商对比了一下，battle的参赛选手包罗谷歌TPU v2、谷歌TPU v3、英伟达 V100和华为的昇腾910。

“能够达到256TFLOPS，比英伟达 V100还要凌驾1倍！”

沟通的功耗下，昇腾910的算力是V100的两倍，练习速度更快，用户需要得出练习产出的时间会更短。在典型案例下，对比V100，昇腾910的较量速度能够提拔50%-100%。

在典型的ResNet50 收集的练习中，昇腾910与MindSpore合营，与现有主流练习单卡合营TensorFlow比拟，显露出接近2倍的机能提拔。

并且徐直军还在会后明确透露：价钱还没定，但一定不会高！

全球款式下的华为AI进展

2018年10月，在华为全保持大会上，徐直军发布了华为全栈全场景 AI 计谋规划，将数据获取、练习、布置等各个环节囊括在本身的框架之内，首要目的是提拔效率，让AI应用斥地加倍轻易和便捷。

全场景包罗：消费终端 (Consumer Device)、公有云 (Public Cloud) 、私有云 (Private Cloud)、边缘较量 (Edge Computing)、IoT行业终端 (Industrial IoT Device) 这5大类场景。

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）、高度主动化的算子斥地对象CANN、MindSpore框架和机械进修PaaS (..即办事) ModelArts。

跟着昇腾910正式商用以及MindSpore框架正式推出，华为全栈全场景AI解决方案愈发完美，竞争力也会随之上升。

并且，华为之AI，也不光仅是关乎华为自己买卖，也应该从加倍宏观的角度去审视。

当下，AI落地已经成为无可争议的大趋势，风雅向。

但中美关系日趋重要的情形下，中国究竟若何，也激发了更多存眷。

近日，Nature最新揭橥了一篇，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成长的近况。

文章中援引艾伦人工智能研究所数据显露，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%。若是这一趋势持续下去，中国将在本年跨越美国。

需要场景？数据？金钱？人才？等等，这些都不差。

但为什么，卡脖子隐忧，AI范畴依然存在。

焦点还在于算力（芯片）与根蒂手艺。

Nature文章就指出，中国在人工智能的焦点手艺对象方面仍然掉队。今朝全世界的工业和学术界普遍应用的开源AI..TensorFlow和Caffe，由美国公司和组织斥地。

框架方面，百度的PaddlePaddle飞桨也络续冲破，固然成长势头非常好，却照样显得势单力簿。

更要害的是，中国在AI硬件方面的掉队非常显着。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。

中国工程院院士、西安交通大学人工智能与机械人研究所所长郑南宁，接管Nature采访时说：“我们在设计可支撑高级AI系统的较量芯片方面也缺乏专业常识。”

固然国内也有不少公司在起劲，好比阿里、百度、依图、地平线等等，都涉足了AI芯片范畴，但大部门都聚焦在终端SoC和推理上面，用于练习的大型算力芯片并不多。

郑南宁估计，中国或者需要5到10年才能达到美国和英国根蒂理论和算法的立异水平，但中国会实现这一方针。

来自柏林智库的政治学者Kristin Shi-Kupfer也透露，根蒂理论和手艺方面的进献，将是中国实现历久AI方针的要害地点。

她同时强调，若是没有在机械进修上没有真正的冲破性进展，那么中国在人工智能范畴的增进，将面临成长上限。

所以，Nature的问题：中国AI，到2030年可以领先全球吗？

今天华为给出一种解法，但一切还只是起头。

你怎么看？

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