升腾910和含光800性能对比 昇腾910和含光800性能对比

有网友关注升腾910和含光800性能对比；升腾910一般认为就是华为的昇腾910；而含光800则是阿里巴巴发布的含光800AI芯片。

2019年9月25日，阿里巴巴发布含光800AI芯片；含光800是高性能的AI推理芯片。该芯片推理性能达到78563 IPS，能效比500 IPS/W。

含光800AI芯片基于RISC-V和阿里自有算法，含光800芯片性能的突破得益于软硬件的协同创新：硬件层面采用自研芯片架构，通过推理加速等技术有效解决芯片性能瓶颈问题；软件层面集成了达摩院先进算法，针对CNN及视觉类算法深度优化计算、存储密度，可实现大网络模型在一颗NPU上完成计算。

含光800AI芯片相比传统GPU算力，性价比提升100%。根据云栖大会的现场演示结果显示，比如拍立淘商品库每天新增10亿商品图片，使用传统GPU算力识别需要1小时，使用含光800后可缩减至5分钟。

据阿里介绍含光NPU采用TSMC 12nm工艺制程，可提供全球最高单芯片AI推理性能。 在HGAI模型的推理应用中，含光NPU每秒钟可处理高达78000 IPS的图片，是同类处理器的数十倍性能。

目前含光800目前已被应用到阿里巴巴旗下的的多个业务场景，比如图像视频分析、城市大脑、搜索优化等等。

2019年8月23日，华为发布AI芯片Ascend 910（昇腾910）。

据华为官方介绍，昇腾910AI处理器，基于自研华为达芬奇架构3D Cube技术，实现业界最佳AI性能与能效，架构灵活伸缩，支持云边端全栈全场景应用。

除了基于达芬奇架构的AI核外，昇腾910还集成了多个CPU、DVPP和任务调度器（Task Scheduler），因而具有自我管理能力，可以充分发挥其高算力的优势。

昇腾910集成了HCCS、PCIe 4.0和RoCE v2接口，为构建横向扩展（Scale Out）和纵向扩展（Scale Up）系统提供了灵活高效的方法。HCCS是华为自研的高速互联接口，片内RoCE可用于节点间直接互联。最新的PCIe 4.0的吞吐量比上一代提升一倍。

昇腾910算力是国际顶尖AI芯片的2倍，相当50个当前最新最强的CPU；其训练速度，也比当前最新最强的芯片提升了50%-100%。同时华为还发布了配套的新一代AI开源计算框架MindSpore。两者搭配性能最大化利用芯片算力。

新一代的AI开源计算框架MindSpore创新编程范式，使得工程师更容易使用；该计算框架可满足终端、边缘计算、云全场景需求，能更好保护数据隐私；可开源，形成广阔应用生态。

昇腾910半精度（FP16）算力达256 TFLOPS。（还有一个说法是昇腾910的半精度（FP16）算力达到320 TFLOPS）；而整数精度（INT8）算力达到 640 TOPS，（还有一个说法是整数精度（INT8）算力达到512 Tera-OPS；小编认为一个数值可能是设计参数值，一个可能是极值）功耗 310W，采用 7nm 先进工艺。此外，昇腾 910 集成了 HCCS、PCIe 4.0 和 RoCE v2 接口，为构建横向扩展 （Scale Out）和纵向扩展（Scale Up）系统提供了灵活高效的方法。

比如华为的Atlas 900 AI训练集群，算力达到了256 PFLOPS。要实现这样的算力，如果采用通用CPU需要6195个机柜，用GPU需要208个机柜，而NPU如昇腾只要128个机柜，这归功于昇腾架构对深度学习业务的优化。而且最终，华为只用了16个机柜来实现。

此外，昇腾910为国产AI芯片助力，华为盘古大模型从算力（昇腾算力，昇腾的底层架构也是华为自创的）、芯片使能、AI框架（MindSpore AI计算框架）到AI平台（AI开发生产线ModelArts）实现了全栈自主创新。