华为昇腾910AI芯片即将商用 总体技术表现超出预期

2018 年 10 月，在华为 2018 全联接大会上，华为对外宣布了昇腾 910 芯片（Ascend 910）芯片，号称是全球已经发布的单芯片计算密度最大的 AI 芯片——当然，从宣布到商用也需要一个过程，华为当时表示会在 2019 年第二季度商用。

2019 年 8 月 23 日，伴随着一场专门的发布会，昇腾 910 的商用终于到来。

全球算力最强 AI 处理器，即将商用

在发布会上，华为徐直军表示，去年昇腾 910 宣布之后，华为内部已经进行了测试。结果显示，在算力方面，昇腾 910 完全达到了设计规格，也就是：半精度 （FP16） 算力达到256 Tera-FLOPS，整数精度 （INT8） 算力达到 512 Tera-OPS。更重要的是，昇腾 910 达到规格算力所需的功耗仅为 310W，明显低于设计规格的 350W。

由此，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。我们已经把昇腾 910 用于实际 AI 训练任务。

针对未来的计划，徐直军表示，针对不同的场景，包括边缘计算、自动驾驶车载计算、训练等场景，华为将持续投资并推出更多的 AI 处理器，面向全场景持续提供更充裕、更经济、更适配的AI 算力。雷锋网（公众号：雷锋网）注意到，在发布会上，徐直军已经公布了部分 AI 芯片的名称，比如说昇腾 610、昇腾 620，还有昇腾 920。

早在 2018 年 10 月，华为就已经宣布了昇腾 910 的不少关键信息。昇腾 910是一款服务器芯片，具体参数为：

半精度为（FP 16）：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 350 W；

采用 7nm 工艺。

当时，徐直军还表示，华为昇腾 910 芯片将不会对外单独销售，而是以 AI 加速卡、加速模块、服务器和一体机等模式对外销售。

另外，在前不久举行的 Hot Chips 大会上，华为介绍了旗下的 AI 芯片所采用的达芬奇（Da Vinci）架构，其中就包括昇腾 910 芯片。

华为的达芬奇核心分为三种，最完整的是 Max，其次是 Lite，再次是 Tiny，Max 可在一个周期内完成 8192 次 MAC 运算，Tiny 为 512次。就具体芯片来说，昇腾 910 属于 Ascend-Max 系列，它基于 7nm 增强版 EUV 工艺，单 Die 内建 32 颗达芬奇核心，半精度高达 256TFOPs，功耗为 350W。

值得一提的是，在 HotChips 大会上，华为还将昇腾 910 的计算密度与 NVIDIA Tesla V100 和 Google TPU v3 进行了对比，其中昇腾 910 的计算密度远远超过了这两个竞争对手。

MindSpore 框架发布，明年 Q1 开源

除了昇腾 910 AI 处理器，华为还发布了 MindSpore 计算框架，这是与 TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle 等框架竞标的一款产品。

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。经过近一年的努力，全场景 AI 计算框架 MindSpore 在这三个方面都取得了显著进展。

全场景支持，是在隐私保护日渐重要的背景下，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。

为了更好促进 AI 的应用，徐直军宣布 “MindSpore 将在 2020 年 Q1 开源”，助力每一位开发者，促进 AI 产业生态发展。