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场景方案-同时推出全场景AI计算框架MindSpore-海参资讯

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二、與之配套的新一代AI開源計算框架MindSpore如虎添翼:創新的編程範式,AI科學家和工程師更易使用,便於開放式創新;該計算框架可滿足終端、邊緣計算、雲全場景需求,能更好保護數據隱私;可開源,形成廣闊應用生態。同時,它與此次發佈的AI芯片搭配性能最佳,最大化利用芯片算力。

當下,華為的一舉一動都被受關注,此次華為發佈AI芯片,汽車領域也尤為關注。在自動駕駛領域,華為主要集中於芯片、計算平台及解決方案三個層面,其中,芯片是其智能化戰略的基礎。

8月23日,華為正式發佈算力最強的AI處理器Ascend 910(昇騰910),同時推出全場景AI計算框架MindSpore。

而據悉,華為AI解決方案(Portfolio)的全場景,是指包括公有雲、私有雲、各種邊緣計算、物聯網行業終端以及消費類終端等部署環境;而全棧是技術功能視角,是指包括Ascend昇騰系列IP和芯片、芯片使能CANN、訓練和推理框架MindSpore和應用使能ModelArts在內的全堆棧方案。

三是投資開放生態和人才培養:面向全球,持續與學術界、產業界和行業夥伴廣泛合作;

四是把AI思維和技術引入現有產品和服務,實現更大價值、更強競爭力;

眾所周知,在自動駕駛芯片領域,一直被Mobileye和英偉達壟斷,華為自研芯片及計算平台,或將打破當前的壟斷局面。

在發佈會現場,長徐直軍表示,面向未來,針對包括邊緣計算、自動駕駛車載計算、訓練等場景,華為將持續投資,推出更多的AI處理器。將在2020至2022年,推出晟騰320、610、620、920等芯片。

為了更好促進AI的應用,徐直軍宣布「MindSpore將在2020年Q1開源」。自2018全聯接大會上,華為提出全棧全場景AI戰略以來,作為重要的技術基礎,AI芯片在其中發揮着重要作用,而華為也基於AI芯片提供了完整的解決方案,加速使能AI產業化。為了實現AI在多平台多場景之間的協同,華為創新設計達芬奇計算架構,在不同體積和功耗條件下提供強勁的AI算力。據了解,達芬奇架構,是華為自研的面向AI計算特徵的全新計算架構,具備高算力、高能效、靈活可裁剪的特性,是實現萬物智能的重要基礎。具體來說,達芬奇架構採用3D Cube針對矩陣運算做加速,大幅提升單位功耗下的AI算力,每個AI Core可以在一個時鐘周期內實現4096個MAC操作,相比傳統的CPU和GPU實現數量級的提升。同時,為了提升AI計算的完備性和不同場景的計算效率,達芬奇架構還集成了向量、標量、硬件加速器等多種計算單元。同時支持多種精度計算,支撐訓練和推理兩種場景的數據精度要求,實現AI的全場景需求覆蓋。

通過MindSpore框架自身的技術創新及其與昇騰處理器協同優化,有效克服AI計算的複雜性和算力的多樣性挑戰,實現了運行態的高效,大大提高了計算性能。除了昇騰處理器,MindSpore同時也支持GPU、CPU等其它處理器。

一是投資AI基礎研究:在計算視覺、自然語言處理、決策推理等領域構築數據高效(更少的數據需求) 、能耗高效(更低的算力和能耗),安全可信、自動自治的機器學習基礎能力;

目前昇騰910已用於實際的AI訓練任務。比如,在典型的ResNet50網絡的訓練中,昇騰910與MindSpore配合,與現有主流訓練單卡配合TensorFlow相比,顯示出接近2倍的性能提升。

據華為輪值董事長徐直軍介紹,昇騰910有兩大亮點:

隨着昇騰910 AI處理器以及MindSpore全場景AI計算框架的發佈,華為全棧全場景AI解決方案各重要組成部分都已構建完成。

图片来源:华为

此次正式發佈的AI芯片昇騰910,屬於Ascend-max系列,其實在2018華為全聯接大會上已經發佈了其技術規格

近日,華為對外發佈了《HUAWEI HiCar生態白皮書》,HUAWEI HiCar是華為所推出的人-車-家全場景智慧互聯解決方案,讓手機、汽車以及更多智能設備具備了互聯互通的能力。華為將其定義為車機互聯2.0,不僅僅是為手機與車機互聯建立了通道,還將手機的應用和服務延展到了汽車,讓汽車和手機、其他IOT設備之間實現了互聯。

針對不同的運行環境,MindSpore框架架構上支持可大可小,適應全場景獨立部署。MindSpore框架通過協同經過處理后的、不帶有隱私信息的梯度、模型信息,而不是數據本身,以此實現在保證用戶隱私數據保護的前提下跨場景協同。除了隱私保護,MindSpore還將模型保護Built-in到AI框架中,實現模型的安全可信。

二是打造全棧全場景解決方案:提供充裕的、經濟的算力資源,簡單易用、高效率、全流程的AI平台;

一、它是當前全球算力最強、訓練速度最快的AI芯片:其算力是國際頂尖AI芯片的2倍,相當50個當前最新最強的CPU;其訓練速度,也比當前最新最強的芯片提升了50%-100%。

由於實現自動駕駛的車載計算平台需要高性能的AI算力,而目前國內確缺少可獲取性好的車載計算的硬件平台,為了滿足行業需求,在2018年,華為發佈了幾款關鍵性的產品,如基於于AI芯片的MDC600,算力最高達到350 TOPS,涵蓋芯片、計算平台、操作系統、開發框架,整合CPU和相應的ISP模塊,可以滿足L4級自動駕駛的要求;在華為全聯接大會期間,發佈了與某全球領先車廠的自動駕駛聯合創新,基於MDC600的自動駕駛方案,已經達到L4級自動駕駛水平。

在此次發佈會上,徐直軍也重申了華為公司的AI戰略,主要包括五個方面

打鐵還需自身硬,繼鴻蒙之後,華為發佈AI芯片。

在原生適應每個場景包括端、邊緣和雲,並能夠按需協同的基礎上,通過實現AI算法即代碼,使開發態變得更加友好,顯著減少模型開發時間。以一個NLP(自然語言處理)典型網絡為例,相比其他框架,用MindSpore可降低核心代碼量20%,開發門檻大大降低,效率整體提升50%以上。

此外,華為提出了「自動駕駛網絡」的目標,引入全棧全場景AI技術,打造SoftCOM AI解決方案,幫助運營商在能源效率、網絡性能、運營運維效率和用戶體驗等方面實現價值的全面倍增。

華為希望將HUAWEI HiCar打造成一個開放的平台解決方案,讓車企、Tier 1供應商、應用開發者等共同聚集在HUAWEI HiCar平台,形成共享生態。

2019年1月24日,華為在北京發佈了全球首款5G基站核心芯片——華為天罡,該芯片致力打造極簡5G,助推全球5G大規模快速部署。另外,華為正式面向全球發佈了5G多模終端芯片——Balong 5000(巴龍5000)和基於該芯片的首款5G商用終端——華為5G CPE Pro。

截至目前,ModelArts已經擁有開發者超過3萬,日均訓練作業任務超過4000個,32000小時,其中:視覺類作業佔85%,語音類作業佔10%,機器學習5%。

華為在汽車領域一直動作不斷。今年5月,華為宣布正式成立智能汽車解決方案BU部門,該部門隸屬ICT管理委員會管理。其中,華為對智能汽車解決方案業務部的定位,是作為未來華為在智能汽車領域負責的主要部門,提供智能汽車的ICT部件和解決方案,幫助車企造好車。

據了解,實際測試結果表明,在算力方面,昇騰910完全達到了設計規格,即:半精度(FP16)算力達到256 Tera-FLOPS,整數精度(INT8)算力達到512 Tera-OPS;重要的是,達到規格算力所需功耗僅310W,明顯低於設計規格的350W。

五是應用AI優化內部管理,對準海量作業場景,大幅度提升內部運營效率和質量。

為了不讓別人掐脖子,核心技術都要自研,中華有為!這次是AI芯片,下次華為放大招會是啥?值得期待。

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