华为史上最强芯片昇腾910面世，算力超Tesla V100一倍，AI框架MindSpore明年开源

2019-08-24 02:08:02

机械之心报道

机械之心编纂部

这是迄今为止华为推出的最强芯片。方才，华为在深圳公布其自研的 AI 练习芯片「昇腾 910」正式上线。与此同时，一同推出的还有华为全场景 AI 较量框架 MindSpore。

[原文来自：www.ii77.com]

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华为透露，全新的人工智能芯片「昇腾 910」首要面向 AI 数据科学家和工程师，其算力已达到全球领先水平，远超谷歌的 TPU v3 和英伟达最新的 GPU Tesla V100。合营 MindSpore 开源框架，华为一次知足了终端、边缘较量、云全场景需求，让芯片的壮大算力可以以最高效的体式被人们行使。

昇腾 910 也是华为「达芬奇架构」最大的一款芯片。客岁 10 月，华为在全联接大会（HC）上公布了达芬奇规划，个中用于人工智能练习的昇腾 910 芯片分外惹人饮茶注目。它被认为是全球单芯片较量密度最大的 AI 芯片。今天，华为在深圳的发布让我们终于可以和它晤面，人们能够在华为云办事中使用这些芯片了。

华为公司轮值董事长徐直军透露，「华为自 2018 年 10 月发布 AI 计谋以来，稳步而有序地推进计谋执行、产物研发及商用历程。昇腾 910、MindSpore 的推出，标记着华为已完成全栈全场景 AI 解决方案的构建，也标记着华为 AI 计谋的执行进入了新的阶段。」

华为首款 AI 练习芯片昇腾 910

面向办事器的芯片昇腾（Ascend）910 采用 7nm 制程，而设计功耗为 310W，其算力比英伟达 Tesla V100 还要凌驾一倍，半精度（FP16）达到了 256 TeraFLOPS（英伟达 Tesla V100 为 125），整数精度算力（INT8）则为 512TeraOPS。在这块芯片上，华为还到场了 128 通道全高清视频解码器。此外，华为透露，昇腾 910 达到规格算力所需功耗仅 310W，显着低于设计规格的 350W。

图：昇腾910与谷歌TPU、英伟达v100对比

徐直军透露：「昇腾 910 完全达到了设计规格，在一致功耗下拥有的算力资源，达到了业内最佳水平的两倍。它已经应用在实际的办事中，好比在典型的 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，每秒处理的图片数量从 965 张提拔到了 1802 张。」

在发布芯片的同时，华为还推出了大规模分布式练习系统 Ascend 集群，在设计中，该集群将包罗 1024 个 Asced 910 芯片，算力达到 256P，大幅跨越英伟达 DGX2 和谷歌 TPU 集群。

一次斥地，周全布置：MindSpore

壮大的硬件也需要 AI 斥地框架才能释放悉数潜能，MindSpore 是华为提出的全场景 AI 框架，与 TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle 等框架并列。

将来的 AI 应用由义务驱动，在分歧场景中机械进修模型的布置体式分歧；另一方面，跟着手艺的快速成长，新方式引出的平安问题和算力瓶颈成为了人们面临的主要挑战。

MindSpore 是一款支撑端、边、云自力的和协同的统一练习和推理框架。华为进展经由这款完整的软件客栈，实现一次性算子斥地、一致的斥地和调试体验，以此匡助斥地者实现一次性斥地，应用在所有设备端、边缘及云端腻滑迁徙的能力。

「MindSpore 框架支撑从大到小的所有设备，同时也支撑内陆的 AI 较量，从而实现隐私珍爱，」徐直军透露。「这种框架传递给云端的数据能够是处理后的、不带有隐私信息的梯度、模型信息，而非数据自己，以此实如今包管用户隐私数据珍爱的前提下跨场景协同。除了隐私珍爱，MindSpore 还将模型珍爱 Built-in 到 AI 框架中，实现模型的平安可托。」

MindSpore 原生适应所有的 AI 应用场景，并可以按需协同的根蒂上，经由实现 AI 算法即代码，使斥地态变得加倍友好，显著削减模型斥地时间。以一个 NLP（天然说话处理）典型收集为例，比拟其他框架，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。

MindSpore 和昇腾处理器连系能够显著提高 AI 负载的处理效率，不外即使用户采用常规的 CPU、GPU，这一框架也能供应周全支撑。

在这一框架中，算子库 CANN 面向人工智能络续显现的多样性算子，兼顾了高机能和高斥地效率。TensorEngine 实现了统一的 DSL 接口、主动算子优化、主动算子生成，以及主动算子调优功能。值得一提的是，华为在 Tensor Engine 中采用了陈天奇等人提出的 TVM。华为称，CANN 能够实现 3 倍的斥地效率提拔。华为透露，MindSpore 同时也支撑今朝所有主流深度进修框架中的模型。

在框架之上，华为还为斥地者供应了更为高级的 ModelArts，这是一个机械进修 PaaS，供应全流程办事、分层分级 API 及预集成解决方案。客岁发布 ModelArts 后，今朝的日均练习功课义务跨越 4000 个，已经拥有了跨越 3 万名斥地者。

基于达芬奇架构的统一性，斥地者在面临云端、边缘侧、端侧等全场景应用斥地时，只需要进行一次算子斥地和调试，就能够应用于分歧..，大幅降低了迁徙成本。

在发布会上，徐直军还公布 MindSpore 将在 2020 年的第一季度开源，进展以此助力每一位斥地者，促进 AI 财富生态成长。「华为在生态扶植上有本身的优势，」徐直军透露。「我们在智能终端上的 HiAI 引擎，能够让所有斥地者基于异构较量的算力实现多种智能化办事。经由最强算力和进步框架的连系，我们能够打造好多其他框架做不到的事情。」

跟着昇腾处理器和 MindSpore 等产物的推出，华为的全场景 AI 计谋已经向我们显现无余。

华为达芬奇规划

华为的达芬奇架构此前已经跟着昇腾 310 芯片，和 7 月份方才推出的麒麟 810 手机处理器为我们揭开了面纱。华为进展经由这一自研架构的多种处理器，接管将来人工智能场景中的所有较量义务。

在达芬奇架构的处理器中，Da Vinci Core 只是 NPU 的一个部门，Da Vinci Core 内部还细分成好多单元，包罗焦点的 3D Cube、Vector 向量较量单元、Scalar 标量较量单元等，它们各自尊责分歧的运算义务实现并行化较量模型，配合保障 AI 较量的高效处理。

其首要构造分为三个部门：

3D Cube 矩阵乘法单元。矩阵乘是 AI 较量的焦点，这部门运算由 3D Cube 完成，Buffer L0A、L0B、L0C 则用于存储输入矩阵和输出矩阵数据，负责向 Cube 较量单元输送数据和存放较量究竟。
向量较量单元固然 Cube 的算力很壮大，但只能完成矩阵乘运算，还有好多较量类型要依靠 Vector 向量较量单元来完成。Vector 的指令相对来说非常雄厚，能够笼盖各类根基的较量类型和很多定制的较量类型。
标量较量单元，首要负责 AI Core 的标量运算，功能上能够看作一个小 CPU，完成整个法式的轮回掌握，分支判断，Cube、Vector 等指令的地址和参数较量以及根基的算术运算等。

华为称，达芬奇架构适用于从手机端到智能设备，再到办事器端的悉数人工智能模型练习场景。在首款采用自研 NPU 的麒麟 810 上，华为已经显现了本身的 AI 芯片研发实力（搭载的手机是华为 Nova5 系列）。今天推出的昇腾 910 芯片是今朝采用达芬奇架构最大、算力最强的一款芯片。

华为一向在增强投资根蒂手艺的研究，自 2018 年 10 月发布 AI 计谋以来，一向在稳步推进计谋执行、产物研发及商用历程。昇腾 910、MindSpore 的推出，标记着华为已完成全栈全场景 AI 解决方案的构建，也标记着华为 AI 计谋的执行进入了新的阶段。

昇腾 310 和昇腾 910 仅仅是一个起头，面向将来，华为还将推出更多的面向所有场景的产物。在 2021 年，华为还将推出下一代芯片昇腾 320，在 9 系列和 3 系列之间的昇腾 610 也将在来岁推出。

最后，徐直军透露：「在本年的华为全联接大会上，我们还会发布加倍震撼的 AI 产物。」此外，华为的下一代旗舰手机处理器麒麟 990 也将在 9 月 6 日与我们晤面。

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