今日,华为正式发布算力最强的 AI 处理器 Ascend 910(昇腾 910),同时推出全场景 AI 计算框架 MindSpore。
华为轮值董事长徐直军在发布会上表示:华为自 2018 年 10 月发布 AI 战略以来,稳步而有序地推进战略执行、产品研发及商用进程。昇腾 910、MindSpore 的推出,标志着华为已完成全栈全场景 AI 解决方案(Portfolio)的构建,也标志着华为 AI 战略的执行进入了新的阶段。
昇腾 910,算力最强 AI 处理器
徐直军此次正式发布的 AI 芯片是昇腾 910,属于 Ascend-max 系列。在 2018 华为全联接大会上已经发布了其技术规格。
实际测试结果表明,在算力方面,昇腾 910 完全达到了设计规格,即:半精度(FP16)算力达到 256 Tera-FLOPS,整数精度(INT8)算力达到 512 Tera-OPS;重要的是,达到规格算力所需功耗仅 310W,明显低于设计规格的 350W。
徐直军表示:昇腾 910 总体技术表现超出预期,作为算力最强 AI 处理器,当之无愧。我们已经把昇腾 910 用于实际 AI 训练任务。比如,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。
面向未来,针对不同的场景,包括边缘计算、自动驾驶车载计算、训练等场景,华为将持续投资,推出更多的 AI 处理器,面向全场景持续提供更充裕、更经济、更适配的 AI 算力。
MindSpore,全场景 AI 计算框架
徐直军还发布了全场景 AI 计算框架 MindSpore。
能否大大降低 AI 应用开发的门槛,能否实现 AI 无处不在,能否在任何场景下确保用户隐私得到尊重和保护,这些都与 AI 计算框架息息相关。
为此,2018 华为全联接大会上,华为提出,AI 框架应该是开发态友好(例如显著减少训练时间和成本)和运行态高效(例如最少资源和最高能效比),更重要的是,要能适应每个场景包括端、边缘和云。
经过近一年的努力,全场景 AI 计算框架 MindSpore 在这三个方面都取得了显著进展。
全场景支持,是在隐私保护日渐重要的背景下,实现 AI 无所不在越来越基础的需求,也是 MindSpore 的重要特色。
针对不同的运行环境,MindSpore 框架架构上支持可大可小,适应全场景独立部署。MindSpore 框架通过协同经过处理后的、不带有隐私信息的梯度、模型信息,而不是数据本身,以此实现在保证用户隐私数据保护的前提下跨场景协同。除了隐私保护,MindSpore 还将模型保护 Built-in 到 AI 框架中,实现模型的安全可信。
在原生适应每个场景包括端、边缘和云,并能够按需协同的基础上,通过实现 AI 算法即代码,使开发态变得更加友好,显著减少模型开发时间。以一个 NLP(自然语言处理)典型网络为例,相比其他框架,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。
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。除了昇腾处理器,MindSpore 同时也支持 GPU、CPU 等其它处理器。
为了更好促进 AI 的应用,徐直军宣布“MindSpore 将在 2020 年 Q1 开源”,助力每一位开发者,促进 AI 产业生态发展。
全栈全场景 AI 解决方案,让 AI 无处不在
徐直军在发布以上两款产品之前,首先重申了华为公司的 AI 战略:
投资 AI 基础研究:在计算视觉、自然语言处理、决策推理等领域构筑数据高效(更少的数据需求) 、能耗高效(更低的算力和能耗),安全可信、自动自治的机器学习基础能力;
打造全栈全场景解决方案:提供充裕的、经济的算力资源,简单易用、高效率、全流程的 AI 平台;
投资开放生态和人才培养:面向全球,持续与学术界、产业界和行业伙伴广泛合作;
把 AI 思维和技术引入现有产品和服务,实现更大价值、更强竞争力;
应用 AI 优化内部管理,对准海量作业场景,大幅度提升内部运营效率和质量。
华为 AI 解决方案(Portfolio)的全场景,是指包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等部署环境;而全栈是技术功能视角,是指包括 Ascend 昇腾系列 IP 和芯片、芯片使能 CANN、训练和推理框架 MindSpore 和应用使能 ModelArts 在内的全堆栈方案。
徐直军也回顾了制定以上 AI 战略的初衷。华为定位 AI 是一种新的通用目的技术(GPT),如同 19 世纪的铁路和电力,以及 20 世纪的汽车、电脑、互联网一样,将应用到经济的几乎所有地方。
同时华为也认为 AI 的应用总体还处于发展初期,AI 技术和能力相比于长远期望还有很大差距。减小甚至消除这些差距,加速 AI 的应用,正是华为 AI 战略的初衷和目标。具体包括致力于促成以下 10 个方面的改变:
1.通过提供更强的算力,使复杂模型训练能在几分钟、甚至几秒钟内完成,而不是今天的数天甚至数周。
2.提供更经济、更充裕的算力,让算力不再稀缺、不再昂贵,从而不再是 AI 发展的制约因素。
3.通过全场景方案,适应企业不同需要,确保用户隐私得到尊重和保护,让 AI 能够部署在任何场景,而不仅仅是公有云。
4.投资基础 AI 算法研究,实现更少的数据需求,即数据高效;也要能够基于更低的算力和能耗,即能耗高效。
5.通过 AI 框架 MindSpore 和应用使能 ModelArts,大大提升 AI 自身的自动化水平,减少对人工的依赖。
6.持续提升模型算法,实现工业生产环境的“工作”优秀,而不仅仅是各种比拼环境的“考试”优秀。
7.实现模型的闭环、实时更新,保证企业 AI 应用始终处于最佳状态。
8.将 AI 技术与 5G、云、物联网、边缘计算、区块链、大数据、数据库…等技术充分协同,发挥更大价值。
9.通过全栈方案一站式平台,使 AI 成为所有应用开发者甚至所有 ICT 技术从业人员的一项基本技能,而不是一项只有具备高级技能的专家才能完成的工作。
10.通过全栈全场景技术手段,结合投资开放的生态和人才培养,让 AI 人才不再短缺。
昇腾 310 和 ModelArts 获得广泛应用
在 2018 华为全联接大会上,与华为 AI 战略一起,作为全栈全场景解决方案的首批组件,华为同时对外发布并正式推出了昇腾 310AI 芯片和全流程模型生产服务 ModelArts。
昇腾 310 属于 Ascend-mini 系列第一颗华为商用 AI SoC 芯片,在最大功耗仅 8W 的情况下,其整数精度(INT8)算力达到 16Tops,半精度(FP16)算力达到 8Tops。同时,该芯片中还集成了 16 通道全高清视频解码器,是面向边缘计算场景最强算力的 AI SoC。
自发布以来,基于昇腾 310 芯片的产品和云服务获得广泛应用。
其中,基于昇腾 310 的 MDC 和很多国内外主流车企在园区巴士、新能源车、自动驾驶等场景已经深入合作。
基于昇腾 310 的 Atlas 系列板卡、服务器,与数十家伙伴在智慧交通、智慧电力等数十个行业落地行业解决方案。
基于昇腾 310,华为云提供了图像分析类服务、OCR 服务、视频智能分析服务等云服务。对外提供 API 达 50 多个,日均调用量超过 1 亿次,而且在快速增长,预计年底日均调用量超过 3 亿次。另有超过 100 多个客户使用昇腾 310 开发定制 AI 算法。
ModelArts 全流程模型生产服务打通了从数据获取-模型开发-模型训练-模型部署的全链条,可将生产所需的所有服务一站式提供。
截至目前,ModelArts 已经拥有开发者超过 3 万,日均训练作业任务超过 4000 个,32000 小时,其中:视觉类作业占 85%,语音类作业占 10%,机器学习 5%。
随着今天昇腾 910 AI 处理器以及 MindSpore 全场景 AI 计算框架的发布,华为全栈全场景 AI 解决方案各重要组成部分悉数登场,徐直军因此表示“华为已完成了全栈全场景 AI 解决方案的构建”。
实现了预期的计划和目标,对华为 AI,这是一个新的里程碑,更是一个新的开始。
在发布会最后,徐直军预告,在即将开幕的 2019 华为全联接大会,将有更多震撼的 AI 新品推出。华为期待与伙伴更加深入、广泛地合作,让 AI 无所不及,把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织。
本文转载自公众号华为开发者社区(ID:Huawei_Developer)。
原文链接:
https://mp.weixin.qq.com/s/ZUxSpzXhk0YUX1U4Xk_c8A
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