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巨邦空包:华为发布AI芯片昇腾910及全场景AI计算框架MindSpore

更新时间:2019/8/23 / 阅读次数:157

  巨邦空包 :发布算力非常强AI处分器昇腾910 已用于实际AI训练任务


  此次正式发布的AI芯片是昇腾910,属于Ascend-max系列,华为此前已经在2018年的全联接大会上发布了其技术规格。


  实际测试结果表明,在算力方面,昇腾910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总体技术表现胜过预期,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,包括边缘计较、自动驾驶车载计较、训练等场景,华为将推出更多的AI处分器。


  发布全场景AI计较框架MindSpore 明年一季度开源


  华为还发布了全场景AI计较框架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敬和保护,这些都与AI计较框架息息相关。去年华为全联接大会上,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(例如非常少资源和非常高能效比),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计较框架MindSpore在这三个方面都获得了显著进展。


  全场景支持,是实现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分后的、不带有隐私信息的梯度、模子信息,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还将模子保护Built-in到AI框架中,实现模子的安全可信;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,显著减少模子开发时间。以一个NLP(自然语言处分)典型网络为例,相比其他框架,用MindSpore可降低焦点代码量20%,效率整体提升50%以上。除了昇腾处分器,MindSpore同时也支持GPU、CPU等其它处分器。


  为了更好促进AI的应用,徐直军宣布MindSpore将在2020年第一季度开源,促进AI产业生态发展。


  徐直军在发布会非常后还预告,在即将开幕的华为全联接大会2019上,华为将有更多AI新品推出。


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