打铁还需自身硬,继鸿蒙之后,华为发布ai芯片。
8月23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。
图片来源:华为
此次正式发布的ai芯片昇腾910,属于ascend-max系列,其实在2018华为全联接大会上已经发布了其技术规格
据了解,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。
目前昇腾910已用于实际的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。
据华为轮值董事长徐直军介绍,昇腾910有两大亮点:
一、它是当前全球算力最强、训练速度最快的ai芯片:其算力是国际顶尖ai芯片的2倍,相当50个当前最新最强的cpu;其训练速度,也比当前最新最强的芯片提升了50%-100%。
二、与之配套的新一代ai开源计算框架mindspore如虎添翼:创新的编程范式,ai科学家和工程师更易使用,便于开放式创新;该计算框架可满足终端、边缘计算、云全场景需求,能更好保护数据隐私;可开源,形成广阔应用生态。同时,它与此次发布的ai芯片搭配性能最佳,最大化利用芯片算力。
在发布会现场,长徐直军表示,面向未来,针对包括边缘计算、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。将在2020至2022年,推出晟腾320、610、620、920等芯片。
为了更好促进ai的应用,徐直军宣布“mindspore将在2020年q1开源”。自2018全联接大会上,华为提出全栈全场景ai战略以来,作为重要的技术基础,ai芯片在其中发挥着重要作用,而华为也基于ai芯片提供了完整的解决方案,加速使能ai产业化。
为了实现ai在多平台多场景之间的协同,华为创新设计达芬奇计算架构,在不同体积和功耗条件下提供强劲的ai算力。
据了解,达芬奇架构,是华为自研的面向ai计算特征的全新计算架构,具备高算力、高能效、灵活可裁剪的特性,是实现万物智能的重要基础。
具体来说,达芬奇架构采用3d cube针对矩阵运算做加速,大幅提升单位功耗下的ai算力,每个ai core可以在一个时钟周期内实现4096个mac操作,相比传统的cpu和gpu实现数量级的提升。
同时,为了提升ai计算的完备性和不同场景的计算效率,达芬奇架构还集成了向量、标量、硬件加速器等多种计算单元。同时支持多种精度计算,支撑训练和推理两种场景的数据精度要求,实现ai的全场景需求覆盖。
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。
在此次发布会上,徐直军也重申了华为公司的ai战略,主要包括五个方面
一是投资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;
二是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;
三是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;
四是把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;
五是应用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。
而据悉,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。
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都已构建完成。
当下,华为的一举一动都被受关注,此次华为发布ai芯片,汽车领域也尤为关注。在自动驾驶领域,华为主要集中于芯片、计算平台及解决方案三个层面,其中,芯片是其智能化战略的基础。
由于实现自动驾驶的车载计算平台需要高性能的ai算力,而目前国内确缺少可获取性好的车载计算的硬件平台,为了满足行业需求,在2018年,华为发布了几款关键性的产品,如基于于ai芯片的mdc600,算力最高达到350 tops,涵盖芯片、计算平台、操作系统、开发框架,整合cpu和相应的isp模块,可以满足l4级自动驾驶的要求;在华为全联接大会期间,发布了与某全球领先车厂的自动驾驶联合创新,基于mdc600的自动驾驶方案,已经达到l4级自动驾驶水平。
众所周知,在自动驾驶芯片领域,一直被mobileye和英伟达垄断,华为自研芯片及计算平台,或将打破当前的垄断局面。
2019年1月24日,华为在北京发布了全球首款5g基站核心芯片——华为天罡,该芯片致力打造极简5g,助推全球5g大规模快速部署。另外,华为正式面向全球发布了5g多模终端芯片——balong 5000(巴龙5000)和基于该芯片的首款5g商用终端——华为5g cpe pro。
此外,华为提出了“自动驾驶网络”的目标,引入全栈全场景ai技术,打造softcom ai解决方案,帮助运营商在能源效率、网络性能、运营运维效率和用户体验等方面实现价值的全面倍增。
华为在汽车领域一直动作不断。今年5月,华为宣布正式成立智能汽车解决方案bu部门,该部门隶属ict管理委员会管理。其中,华为对智能汽车解决方案业务部的定位,是作为未来华为在智能汽车领域负责的主要部门,提供智能汽车的ict部件和解决方案,帮助车企造好车。
近日,华为对外发布了《huawei hicar生态白皮书》,huawei hicar是华为所推出的人-车-家全场景智慧互联解决方案,让手机、汽车以及更多智能设备具备了互联互通的能力。华为将其定义为车机互联2.0,不仅仅是为手机与车机互联建立了通道,还将手机的应用和服务延展到了汽车,让汽车和手机、其他iot设备之间实现了互联。
华为希望将huawei hicar打造成一个开放的平台解决方案,让车企、tier 1供应商、应用开发者等共同聚集在huawei hicar平台,形成共享生态。
为了不让别人掐脖子,核心技术都要自研,中华有为!这次是ai芯片,下次华为放大招会是啥?值得期待。
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