华为轮值CEO徐直军发布AI战略，两款AI芯片重磅发布

（本站原创，作者为电子发烧友执行副主编 章鹰）

2018年10月10日上午9点，华为轮值CEO徐直军在上海的华为全连接大会上，对AI产业的趋势进行了详细的提示，并发布了华为AI战略和全栈全场景AI解决方案，同时发布2颗全新的AI芯片：昇腾910和昇腾310。

图1：华为轮值CEO徐直军

他强调指出：“2014年，我代表华为分享全连接的创意和主张，ICT产业快速变化，人类迈入智能社会。2017年，华为确立新的愿景和战略，誓言把数字世界带入每个家庭。未来世界，智能无处不在。人工智能与ICT的相关发展水平密切相关，冬天并非停止，而是每一次春天的开始。”

华为轮值董事长徐直军表示，人工智能的合理定位是使用其技术的前提，华为发现人工智能不仅能替代人，还可以降低生产成本，人工智能触发的产业变革将给每个行业带来变革。如何以全新的模式重构各自的行业和企业？是大家需要思考的，人工智能会颠覆行业，个性化教育可以提升老师和学生效率，自动驾驶电动汽车将会颠覆整个产业，人工智能触发的产业变革涉及每个组织。

语音识别达到人类水平，翻译逼近人类水平。22个国家发布AI计划，2017年新诞生了AI公司，AI兼并达到140亿美金。应用视角，在初级阶段的冷静。只有4%企业投资了AI，2%的零售商部署了AI，只有4%的B2B企业采用了AI，只有10%的智能手机内置了AI。AI人才目前只有需求量的十分之一。

徐直军在现场发布了华为AI的发展战略，并发布相关产品和方案。

1、投资基础研究：实现安全可信、自动自制的机器学习基础能力

2、打造全栈方案：打造面向云、边缘和端等全场景、独立及协同的全栈解决方案、提供充裕的、经济的算力资源，简单易用，高效率，全流程的AI平台

3、投资开放生态和人才培养，面向全球伙伴合作，打造开放生态，培养人才

4、解决方案增强：把AI思维和技术引入现有产品和服务

5、内部效率提升：利用AI优化整个内部管理

华为AI战略的十大关键点，徐直军给予了详细说明：

1、目前AI训练需要数日、数月，未来模型训练只需要几分钟、几秒钟。

2、AI目前算力稀缺且昂贵，未来算力充裕且经济。

3、AI主要在云，少量在边缘，未来AI无处不在，任何场景，尊重和保护用户隐私。

4、AI算法主要诞生在1980年代，未来数据高效（更少的数据需求）、能耗高效（更低的算力和能耗）

5、AI自动化，没有人工就没有只能，未来自动化/半自动化，特征提取，模型设计和训练。

6、模型性能考试优秀，未来华为推出工业级AI，工作优秀。

7、AI模型更新，现在非实时更新，未来将实现闭环系统。

8、AI与其它技术集成不充分，未来AI技术协同云、物联网、边缘计算、区块链、大数据和数据库。

9、AI需要平台支持，这是一项需要高级技能、专家的工作，未来AI将成为由一站式平台支持的基本技能。

10、AI领域数据科学家稀缺，未来数据专家、领域专家和数据科学工作更加专业。

昇腾910和昇腾310：计算密度最大的单芯片和高效计算低能耗的单芯片

在“达芬奇计划”中预热已久的华为自研云端芯片，现在终于暴露在聚光灯之下了。

徐直军直接披露：“外界一直在传华为在研发AI芯片，今天我要告诉大家：这是事实！”

在现场，徐直军发布了华为最新研发的2颗全新AI芯片：昇腾910和昇腾310，单芯片计算密度最大昇腾910和高效计算低能耗的华为昇腾310，两款芯片预计2019年第二季度正式上市。

这款属于Max系列的昇腾910，被徐直军称为是“计算密度最大的单芯片”，采用7nm工艺制程，最大功耗为350W。

昇腾910具体的性能数据很强，半精度为（FP 16）：256 Tera FLOPS，整数精度（INT 8）：512 Tera FLOPS，128通道 全高清 视频解码器- H.264/265。

芯片的性能怎么样？与其它竞争对手包括谷歌TPU v2、谷歌TPU v3、英伟达 V100和华为的昇腾910对比，“可以达到256个T，比英伟达 V100还要高出1倍！”

徐直军表示，集齐1024个昇腾910，会出现“迄今为止全球最大的AI计算集群，性能达到256个P，不管多么复杂的模型都能轻松训练。

华为发布全栈、全场景AI解决方案

徐直军发布了华为全栈全场景AI解决方案，这一方案将数据获取、训练、部署等各个环节囊括在自己的框架之内，主要目的是提升效率，让AI应用开发更加容易和便捷。

全场景包括：消费终端 （Consumer Device）、公有云 （Public Cloud） 、私有云 （Private Cloud）、边缘计算 （Edge Computing）、IoT行业终端 （Industrial IoT Device） 这5大类场景。

重点在于全栈，包含四个部分：

一是Ascend （昇腾） ，AI IP和芯片，皆是基于达芬奇架构。芯片分为5个系列，Max、Lite、Mini、Tiny、Nano。

二是CANN，全称为Compute Architecture for Neural Networks （为神经网络定制的计算架构） ，是高度自动化的算子开发工具。

根据官方数据，CANN可以3倍提升开发效率。除了效率之外，也兼顾算子性能，以适应学术和行业应用的迅猛发展。

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