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華為攪局AI芯片:今天起,我單干了!

2020-06-03 11:21
億歐網(wǎng)
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8月23日下午三點,華為在深圳宣布一則重磅消息:發(fā)布 AI 有關的重大技術——AI芯片昇騰 910,兌現(xiàn)去年八月在全鏈接大會上的承諾:面向云端的昇騰910將在明年第二季度上市。

雖然比承諾的第二季度來遲了一點點,但消息依然重磅,吸引著全世界的目光,在初秋的八月延續(xù)著夏天的火熱。

在大會上,華為還披露了神秘的達芬奇架構(gòu)以及MindSpore 計算框架。華為——AI芯片領域的新攪局者,真的來了。

華為云端芯片的“殺招”——昇騰910

全球AI芯片一直戰(zhàn)局暗潮洶涌,當谷歌與英偉達從云端AI,將戰(zhàn)火蔓延至邊緣AI之際,華為發(fā)布基于達芬奇項目的昇騰芯片910和MindSpore計算框架,引發(fā)市場關注。

首先來回顧一下昇騰910AI芯片的發(fā)展歷程

l   2018.08 華為全鏈接大會上,華為輪值總裁徐直軍正式發(fā)布華為全球首個覆蓋全場景人工智能的Ascend(昇騰)系列芯片——昇騰910和昇騰310

l   按照計劃表,昇騰910將在2019年第二季度量產(chǎn)

l   2019.08 宣布AI芯片昇騰 910正式商用

昇騰910和昇騰310都是華為自主研發(fā)的AI芯片。昇騰310更多用于端側(cè)和邊緣側(cè),比如智能手機、智能附件、智能手表等產(chǎn)品中;昇騰910更多是用在云上,提供強大算力。昇騰310去年已經(jīng)實現(xiàn)量產(chǎn),今天是昇騰910正式宣布量產(chǎn)的日子。

昇騰910是目前單芯片計算密度最大的芯片,計算力遠超國際同類產(chǎn)品。昇騰910不僅是一顆強大的AI計算處理器,而且是一個高度集成的片上系統(tǒng)集成了CPU、DVPP以及任務管理器,這些單元給昇騰910提供了一種”自治“能力,使其可以獨立完成整個AI的訓練流程,最小化與Host的交互,從而充分發(fā)揮其澎湃的算力。

“實測結(jié)果表明,在算力方面,昇騰910完全達到了設計規(guī)格,重要的是,達到規(guī)格算力所需功耗僅310W,明顯低于設計規(guī)格的350W!毙熘避娬f。

和AI芯片一同浮出水面的,是”MindSpore全場景AI計算框架“。此計算框架是華為基于多年的芯片設計經(jīng)驗,自主研發(fā)的面向AI計算特征的全新計算框架,具備高算力、高能效、靈活可裁剪的特性。

能否降低AI開發(fā)門檻,能否保護用戶隱私,能否讓AI無處不在,都和計算框架相關。經(jīng)過一年的努力,華為的MindSpore在端、邊緣、云三個方面都有了進展。除了支持華為的昇騰處理器,也支持其他CPU、GPU處理器。

在市場已經(jīng)有了很多開源框架的前提下, 華為為什么還要推出MindSpore全場景AI計算框架?徐直軍在現(xiàn)場說:“目前沒有看到任何一個框架是支持全場景的,而且在隱私保護上表現(xiàn)優(yōu)秀。全場景和隱私保護是MindSpore的重要特色”。

華為此舉的優(yōu)劣勢很明顯。優(yōu)勢是產(chǎn)品價格定位靈活,可以靠著芯片自研讓產(chǎn)品高溢價,也可以主打性價比,更深層次的意義是自主芯片能避免“中興事件”再次發(fā)生在華為身上。劣勢是自研芯片讓產(chǎn)品的靈活性降低,圍繞統(tǒng)一架構(gòu)開發(fā)讓生態(tài)系統(tǒng)有了一定的局限性。

徐直軍透露,明年一季度,華為將正式開源MindSpore。

華為AI覺醒,劍指美國禁令

首先AI成為第一生產(chǎn)力,這個觀點是華為通過自身的實踐總結(jié)出來的。自2017年起,華為就確定了構(gòu)建萬物互聯(lián)的愿景。華為認為,人工智能所帶來的改變將涉及所有行業(yè),包括交通、教育、醫(yī)療和金融。為此,華為制定了AI發(fā)展戰(zhàn)略。

華為預測,到2025年全球的智能終端數(shù)量將會達到400億臺,智能助理的普及率將達到90%,企業(yè)數(shù)據(jù)的使用率將達到86%。可以預見,在不久的將來,AI將作為一項通用技術極大地提高生產(chǎn)力,改變每個組織和每個行業(yè)。作為重要的技術基礎,AI芯片在其中發(fā)揮著重要作用。

徐直軍表示:如果說算力的進步是當下AI大發(fā)展的主要驅(qū)動因素,那么,算力的稀缺和昂貴正在成為制約AI全面發(fā)展的核心因素。AI芯片能解決這個問題。

其次,在芯片設計方面,華為已經(jīng)積累了多年經(jīng)驗。華為以及整個產(chǎn)業(yè),多年來都在挑戰(zhàn)神經(jīng)網(wǎng)絡在芯片領域的應用難題。

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