华为发布全球算力最强AI处理器，达芬奇架构巨无霸芯片昇腾910问世！（组图）

刚刚，深圳发布会上，华为副董事长、轮值董事长徐直军正式商用发布AI芯片“昇腾 910”，与之配套的新一代AI开源计算框架MindSpore也同时亮相！徐直军表示，昇腾 910是算力最强的 AI 处理器，而且当之无愧！

周一，美国商务部长宣布将华为的“临时许可”延长90天。

而就在刚刚，华为为我们打了一剂强心剂：采用达芬奇架构的又一款AI芯片——昇腾 910 ( Ascend 910) 正式商用，与之配套的Mindspore全场景AI计算框架也震撼发布！

徐直军现场展示昇腾910

作为华为 “达芬奇项目” 的重磅成果，用华为副董事长、轮值董事长徐直军的话来说，华为昇腾 910 是算力最强的AI处理器。有多强，请看实际测试结果：

半精度 (FP16)算力达到256 Tera-FLOPS

整数精度 (INT8) 算力达到512 Tera-OPS

昇腾910首次亮相是在2018年的华为全联接大会上，徐直军首次阐述了华为 AI 战略，并正式公布了昇腾 910 和昇腾 310 两款 AI 芯片。

当时，徐直军表示，昇腾 910 是单芯片计算密度最大的芯片。在那次大会上，徐直军当场拿出昇腾 310展示，最大功耗仅 8W 的极致高效计算低功耗 AI 芯片华为昇腾 310 去年已经商用量产，而华为昇腾 910 就在今天正式商用。

徐直军表示：昇腾910总体技术表现超出预期，作为算力最强AI处理器，当之无愧！昇腾 910 —— 业界最强大 AI 处理器诞生！

现场，徐直军先介绍了华为AI解决方案，以及基于昇腾310的产品和云服务的广泛应用。

接着，徐直军说：“我宣布，算力最强的AI处理器 Ascend 910 正式推出。去年10月，我们发布了Ascend 910的技术规格，今天我向大家介绍最新的实际测试结果。”

昇腾910属于Ascend-max系列，徐直军公布了其最新测试结果：

半精度 (FP16)算力达到256 Tera-FLOPS

整数精度 (INT8) 算力达到512 Tera-OPS

而且，达到规格算力所需功耗仅310W，明显低于设计规格的350W。

也就是说，在算力方面，昇腾910完全达到了设计规格，下面是昇腾910初次亮相时公布的设计规格：

昇腾910设计规格：

Ascend-Max

架构：达芬奇

半精度（FP16）：256 TeraFLOPS

整数精度（INT8）：512 TeraOPS

128 通道 全高清 视频解码器 -H.264/265

最大功耗：350W

7nm

昇腾910 基于 7nm 增强版 EUV 工艺，单 Die 内建 32 颗达芬奇核心，半精度高达 256 TFOPs，最大功耗 350W。徐直军说，昇腾910总体技术表现超出预期。昇腾910已经被用于实际AI训练任务。其中，在典型的ResNet-50 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。每秒训练的图片数量从965张提升到1802张。

徐直军现场表示：“昇腾910总体技术表现超出预期，作为算力最强AI处理器，当之无愧！”

高算力、高集成度、高速互联，便共同铸造了 业界最强大的 AI 处理器 —— 昇腾 910。

基于达芬奇架构的 AI 核是计算核心。除了标量和矢量计算单元，AI 核集成了 3D 立方体计算引擎，能够在一个时钟周期内完成 4096 的乘加运算。

与 CPU 和 GPU 相比，有两个数量级的提升，昇腾 910 集成了 32 个立方体计算引擎，能够输出 256TFLOPS。

它不仅是一颗强大的 AI 计算处理器，而且还是一个高度集成的片上系统，集成了 CPU、DVPP 以及任务管理器。

这些单元给昇腾 910 提供了一种 “自治” 能力，使其可以独立完成整个 AI 的训练流程，最小化与 Host 的交互，从而充分发挥其算力。

创建一个强大的训练系统不仅需要芯片自身强大的算力，高效的通信机制也是必不可少的。

昇腾 910 集成了 HCCS、PCIe 和 RoCE 三种高速接口。

其中，自研的 HCCS 可以提供单接口 240Gbps 的传输。

也正是采用了最新的 PCIe，使得吞吐量比上一代翻倍。

而芯片上集成的 RoCE 接口，则为多节点间提供了高效的数据交互的互联方案，这些互联技术大幅提升了构建训练系统的性能和灵活性。

最后，现场有记者问道，昇腾 910 售价多少呢？毕竟我们知道英伟达的 GPU 和谷歌的 TPU 都有定价。

徐直军笑道：“售价具体还没定出来，但肯定不会比他们（英伟达 GPU和谷歌 TPU）高。”

昇腾310和昇腾910仅仅是一个开始。徐直军表示，未来将持续投资，推出更多的AI处理器，面向边缘计算场景，在已经商用Ascend 310基础上，计划2021年将推出Ascend 320。上面是昇腾处理器的一系列计划时间表，可以看到，该系列芯片覆盖训练、MDC/DC、边缘计算多种场景，即将在2021年推出用于训练场景的昇腾920，边缘计算场景的昇腾320.MindSpore 全场景AI计算框架，明年Q1开源！

此外，徐直军还发布了全场景AI计算框架 MindSpore，并宣布“MindSpore将在2020年Q1开源”！

徐直军表示：能否大大降低AI应用开发的门槛，能否实现AI将无处不在，能否在任何场景下确保用户隐私得到尊重和保护，这些都与AI计算框架息息相关。

在去年HC会上，华为提出：AI框架应该是开发态友好（例如显着减少训练时间和成本）和运行态高效（例如最少资源和最高能效比），更重要的是，要能适应每个场景包括端、边缘和云。

一年后的今天，全场景AI计算框架MindSpore在这三个方面都取得了显著的进展：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，降低了模型开发门槛。

MindSpore如何做到更快更高效？

MindSpore秉承“AI算法即代码”理念，提供一系列的关键技术，例如MindSpore自动微分，采用Source 2 Source方式实现，在性能和可编程性上，明显优于业界图和运算符重载方式。能够实现任意算子的微分表达和编译优化，同时实现反向算子自动生成，极大地方便了模型开发。

而随着数据集和模型规模越来越大，模型并行将成为必然趋势。相比手工切分的模型并行的门槛高、效率低、调优难，MindSpore只需定义单机模型，即可自动实现多机混合并行运行，无需了解AI集群细节。

主从控制模式中，CPU和GPU交互引入内存和数据开销。MindSpore在芯片上完成神经网络模型训练的所有控制和执行，减少和主机CPU的交互时间，速度更快。

并在已有的分布式训练方案引入中心控制来寻找梯度同步点，MindSpore实现了去中心化的分布式梯度聚合，完全消除控制开销。

最终，软硬件优化为不同类型算子映射最佳的计算单元和数据布局，获得最佳的性能。

通过MindSpore自身的技术创新及MindSpore与Ascend处理器协同优化，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也支持GPU、CPU等其它处理器。

现在已有了TensorFlow、PyTorch框架，但还没有任何一个现有框架支持全场景，而这就是华为要做的——覆盖端-边缘-云，做一个能支持全场景的框架，实现AI无所不在越来越基础的需求，这也是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。同时，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。

为了降低AI开发者的开发门槛，MindSpore创造性地实现了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。华为全栈全场景AI解决方案已经完成最后，徐直军说，去年在HC大会上发布的全栈全场景AI解决方案已经完成了构建！这对华为的AI业务来讲是一个新的里程碑，更是一个新的开始！

昇腾910商用以后，华为云AI将为客户提供充裕经济的算力。通过MindSpore，华为云让科学家更高效地完成AI算子开发（比如自动微分功能），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，这样软硬件协同可以更好地利用芯片算力。华为云致力于解决AI应用过程中面临的“贵”和“难”的问题，降低AI计算的门槛，实现普惠AI。

我们将在下周对此进行更深入的阐释。