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- 据介绍，昇腾910基于自研的达芬奇架构，采用7nm制程，是目前全球已发布的单芯片计算密度最大的AI芯片。
- 在研发过程中，昇腾910全面对标谷歌和英伟达的AI算力芯片，训练AI模型，昇腾系列包括AI芯片和AI IP，其中Nano、TINY、Lite系列都是IP，它们既能嵌入华为自身芯片，也能嵌入其他所有需要AI能力的产品。
- 而谷歌只对外提供云服务，不提供板卡。另外，市场上通常不对AI芯片进行单独售卖，都是以板卡、服务器、云服务的形式面向客户。从华为的商业逻辑来讲，华为也是聚焦在板卡和云服务上。
- 在算力方面，实际测试结果表明，昇腾910半精度算力达到256 Tera-FLOPS，整数精度算力达到512 Tera-OPS。
- 对标英伟达V100和谷歌TPUv3来看，昇腾910是前者标称算力的两倍。相当50个当前最新最强的CPU，训练速度比该芯片提升50%-100%。
- 英伟达V100是在2017年5月发布，当时号称史上最强的 GPU 加速器，专门用于处理需要强大计算能力支持的密集型 HPC、AI、和图形处理任务。
- 而Google于2018年5月正式发布了第三代AI人工智能/机器学习专用处理器TPUv3，同时用于支持TensorFlow开发框架。
- 如果说芯片代表算力，那么智能框架代表了算法，它是人工智能领域的“操作系统”。
- MindSpore AI框架具有开发生态友好，比如减少训练时间和成本，以及运行态高效，比如最少资源和最高能效比等特点，适应端、边缘和云每个场景。
- 当昇腾910商用后，华为云AI将为客户提供充裕经济的算力。通过MindSpore可以让科学家更高效地完成AI算子开发，缩短开发周期，减少开发工作量；同时MindSpore可以发挥出昇腾芯片最大计算潜能。
- 这样软硬件协同更好地利用芯片算力，降低AI计算的门槛，实现普惠AI。
- 目前，昇腾910已经通过华为云用于实际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。
- 去年10月，在华为全联接大会上，华为AI战略首次公布。在该战略中，最为重要的一点是华为全栈、全场景AI解决方案。
- 其中，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。
- 全栈是一种技术功能视角，具体包括：
- • Ascend：基于统一、可扩展架构的系列化AI IP 和 芯片，包括Max、Mini、Lite、Tiny和Nano等五个系列；
- • CANN：芯片算子库和高度自动化算子开发工具(芯片使能)；
- • MindSpore：支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架；
- • ModelArts：提供全流程模型生产服务(应用使能)，分层API和预集成方案。
- 目前，华为全栈、全场景AI解决方案最为类似的是谷歌。谷歌覆盖了TPU、TensorFlow等“全栈”，并且布局了手机端、云、IoT等“全场景”，并且把云作为下一代增长的重中之重。
- 但不同之处在于，华为不仅AI芯片算力超越TPU，而且“全栈全场景解决方案”还是一整套软硬件一体的方案，让手机、公有云、私有云、边缘计算等不同平台的AI应用一次调校就能部署，方便开发者的同时，更重要的是进一步降低行业使用AI的门槛，实现AI的普惠。
- 作为华为AI的“核武器”，昇腾910和昇腾310全面武装企业端——华为云EI，把AI能力扩展到交通、物流等无限场景。华为云EI还扩展了新的场景：城市智能体，帮助解决更多城市难题。
- 基于此前昇腾310的Atlas系列板卡、服务器，华为云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，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。
- 正是依托自研技术，使得华为云在两年内取得快速增长，特别是互联网、点播直播、视频监控、基因、汽车制造等领域
- 据权威咨询机构IDC发布的《2019年Q1中国公有云服务市场跟踪报告》显示，从IaaS+PaaS整体市场份额来看，华为云营收增长超过300%，PaaS市场份额增速接近700%，位居中国公有云服务商第一阵营。
- 传统行业企业上云，完成数字化转型，这是云计算公司帮助企业信息化的第一步，“普惠AI”则是让企业从信息化走向生产、直接创造价值的路径，也是华为云占领市场的加速器。
科技云如今，华为在5G和芯片领域的压迫性优势已让美国有所忌惮，中美两国科技企业你来我往短兵相接，硝烟之后市场格局将与今天完全不同。就在美国商务部决定将华为在美交易临时许可证延长90天后，华为正式发布全新AI处理器以及计算框架。
昇腾910+MindSpore框架
释放云端AI算力
近日，华为发布昇腾Ascend 910 AI处理器和MindSpore计算框架，并通过华为云为用户提供更加强大的AI算力和开源开发环境，推动华为云的AI能力在更多行业得到应用。
昇腾910与MindSpore的推出，标志着华为已完成全栈全场景AI解决方案的构建。
据介绍，昇腾910基于自研的达芬奇架构，采用7nm制程，是目前全球已发布的单芯片计算密度最大的AI芯片。
在研发过程中，昇腾910全面对标谷歌和英伟达的AI算力芯片，训练AI模型，昇腾系列包括AI芯片和AI IP，其中Nano、TINY、Lite系列都是IP，它们既能嵌入华为自身芯片，也能嵌入其他所有需要AI能力的产品。
而谷歌只对外提供云服务，不提供板卡。另外，市场上通常不对AI芯片进行单独售卖，都是以板卡、服务器、云服务的形式面向客户。从华为的商业逻辑来讲，华为也是聚焦在板卡和云服务上。
在算力方面，实际测试结果表明，昇腾910半精度算力达到256 Tera-FLOPS，整数精度算力达到512 Tera-OPS。
对标英伟达V100和谷歌TPUv3来看，昇腾910是前者标称算力的两倍。相当50个当前最新最强的CPU，训练速度比该芯片提升50%-100%。
英伟达V100是在2017年5月发布，当时号称史上最强的 GPU 加速器，专门用于处理需要强大计算能力支持的密集型 HPC、AI、和图形处理任务。
而Google于2018年5月正式发布了第三代AI人工智能/机器学习专用处理器TPUv3，同时用于支持TensorFlow开发框架。
如果说芯片代表算力，那么智能框架代表了算法，它是人工智能领域的“操作系统”。
MindSpore AI框架具有开发生态友好，比如减少训练时间和成本，以及运行态高效，比如最少资源和最高能效比等特点，适应端、边缘和云每个场景。
当昇腾910商用后，华为云AI将为客户提供充裕经济的算力。通过MindSpore可以让科学家更高效地完成AI算子开发，缩短开发周期，减少开发工作量；同时MindSpore可以发挥出昇腾芯片最大计算潜能。
这样软硬件协同更好地利用芯片算力，降低AI计算的门槛，实现普惠AI。
目前，昇腾910已经通过华为云用于实际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。
全栈全场景AI能力
助推华为云稳居公有云第一阵营
去年10月，在华为全联接大会上，华为AI战略首次公布。在该战略中，最为重要的一点是华为全栈、全场景AI解决方案。
其中，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。
全栈是一种技术功能视角，具体包括：
• Ascend：基于统一、可扩展架构的系列化AI IP 和 芯片，包括Max、Mini、Lite、Tiny和Nano等五个系列；
• CANN：芯片算子库和高度自动化算子开发工具(芯片使能)；
• MindSpore：支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架；
• ModelArts：提供全流程模型生产服务(应用使能)，分层API和预集成方案。
目前，华为全栈、全场景AI解决方案最为类似的是谷歌。谷歌覆盖了TPU、TensorFlow等“全栈”，并且布局了手机端、云、IoT等“全场景”，并且把云作为下一代增长的重中之重。
但不同之处在于，华为不仅AI芯片算力超越TPU，而且“全栈全场景解决方案”还是一整套软硬件一体的方案，让手机、公有云、私有云、边缘计算等不同平台的AI应用一次调校就能部署，方便开发者的同时，更重要的是进一步降低行业使用AI的门槛，实现AI的普惠。
作为华为AI的“核武器”，昇腾910和昇腾310全面武装企业端——华为云EI，把AI能力扩展到交通、物流等无限场景。华为云EI还扩展了新的场景：城市智能体，帮助解决更多城市难题。
基于此前昇腾310的Atlas系列板卡、服务器，华为云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，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。
正是依托自研技术，使得华为云在两年内取得快速增长，特别是互联网、点播直播、视频监控、基因、汽车制造等领域
据权威咨询机构IDC发布的《2019年Q1中国公有云服务市场跟踪报告》显示，从IaaS+PaaS整体市场份额来看，华为云营收增长超过300%，PaaS市场份额增速接近700%，位居中国公有云服务商第一阵营。
传统行业企业上云，完成数字化转型，这是云计算公司帮助企业信息化的第一步，“普惠AI”则是让企业从信息化走向生产、直接创造价值的路径，也是华为云占领市场的加速器。
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