华为AI芯片到底有多强?

文章来源:AI《汽车制造业》 发布时间:2019-08-26
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8月23日,华为正式发布算力最强的AI处理器Ascend 910(昇腾910),同时推出全场景AI计算框架MindSpore。

打铁还需自身硬,继鸿蒙之后,华为发布AI芯片。

8月23日,华为正式发布算力最强的AI处理器Ascend 910(昇腾910),同时推出全场景AI计算框架MindSpore。

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图片来源:华为

此次正式发布的AI芯片昇腾910,属于Ascend-max系列,其实在2018华为全联接大会上已经发布了其技术规格

据了解,实际测试结果表明,在算力方面,昇腾910完全达到了设计规格,即:半精度(FP16)算力达到256 Tera-FLOPS,整数精度(INT8)算力达到512 Tera-OPS;重要的是,达到规格算力所需功耗仅310W,明显低于设计规格的350W。

目前昇腾910已用于实际的AI训练任务。比如,在典型的ResNet50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。

据华为轮值董事长徐直军介绍,昇腾910有两大亮点:

一、它是当前全球算力最强、训练速度最快的AI芯片:其算力是国际顶尖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%。

二、与之配套的新一代AI开源计算框架MindSpore如虎添翼:创新的编程范式,AI科学家和工程师更易使用,便于开放式创新;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。同时,它与此次发布的AI芯片搭配性能最佳,最大化利用芯片算力。

在发布会现场,长徐直军表示,面向未来,针对包括边缘计算、自动驾驶车载计算、训练等场景,华为将持续投资,推出更多的AI处理器。将在2020至2022年,推出晟腾320、610、620、920等芯片。

为了更好促进AI的应用,徐直军宣布“MindSpore将在2020年Q1开源”。自2018全联接大会上,华为提出全栈全场景AI战略以来,作为重要的技术基础,AI芯片在其中发挥着重要作用,而华为也基于AI芯片提供了完整的解决方案,加速使能AI产业化。
为了实现AI在多平台多场景之间的协同,华为创新设计达芬奇计算架构,在不同体积和功耗条件下提供强劲的AI算力。
    据了解,达芬奇架构,是华为自研的面向AI计算特征的全新计算架构,具备高算力、高能效、灵活可裁剪的特性,是实现万物智能的重要基础。
    具体来说,达芬奇架构采用3D Cube针对矩阵运算做加速,大幅提升单位功耗下的AI算力,每个AI Core可以在一个时钟周期内实现4096个MAC操作,相比传统的CPU和GPU实现数量级的提升。
    同时,为了提升AI计算的完备性和不同场景的计算效率,达芬奇架构还集成了向量、标量、硬件加速器等多种计算单元。同时支持多种精度计算,支撑训练和推理两种场景的数据精度要求,实现AI的全场景需求覆盖。

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。

在此次发布会上,徐直军也重申了华为公司的AI战略,主要包括五个方面

一是投资AI基础研究:在计算视觉、自然语言处理、决策推理等领域构筑数据高效(更少的数据需求) 、能耗高效(更低的算力和能耗),安全可信、自动自治的机器学习基础能力;

二是打造全栈全场景解决方案: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;

三是投资开放生态和人才培养:面向全球,持续与学术界、产业界和行业伙伴广泛合作;

四是把AI思维和技术引入现有产品和服务,实现更大价值、更强竞争力;

五是应用AI优化内部管理,对准海量作业场景,大幅度提升内部运营效率和质量。

而据悉,华为AI解决方案(Portfolio)的全场景,是指包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等部署环境;而全栈是技术功能视角,是指包括Ascend昇腾系列IP和芯片、芯片使能CANN、训练和推理框架MindSpore和应用使能ModelArts在内的全堆栈方案。

截至目前,ModelArts已经拥有开发者超过3万,日均训练作业任务超过4000个,32000小时,其中:视觉类作业占85%,语音类作业占10%,机器学习5%。

随着昇腾910 AI处理器以及MindSpore全场景AI计算框架的发布,华为全栈全场景AI解决方案各重要组成部分都已构建完成。

当下,华为的一举一动都被受关注,此次华为发布AI芯片,汽车领域也尤为关注。在自动驾驶领域,华为主要集中于芯片、计算平台及解决方案三个层面,其中,芯片是其智能化战略的基础。 

由于实现自动驾驶的车载计算平台需要高性能的AI算力,而目前国内确缺少可获取性好的车载计算的硬件平台,为了满足行业需求,在2018年,华为发布了几款关键性的产品,如基于于AI芯片的MDC600,算力最高达到350 TOPS,涵盖芯片、计算平台、操作系统、开发框架,整合CPU和相应的ISP模块,可以满足L4级自动驾驶的要求;在华为全联接大会期间,发布了与某全球领先车厂的自动驾驶联合创新,基于MDC600的自动驾驶方案,已经达到L4级自动驾驶水平。

众所周知,在自动驾驶芯片领域,一直被Mobileye和英伟达垄断,华为自研芯片及计算平台,或将打破当前的垄断局面。

2019年1月24日,华为在北京发布了全球首款5G基站核心芯片——华为天罡,该芯片致力打造极简5G,助推全球5G大规模快速部署。另外,华为正式面向全球发布了5G多模终端芯片——Balong 5000(巴龙5000)和基于该芯片的首款5G商用终端——华为5G CPE Pro。

此外,华为提出了“自动驾驶网络”的目标,引入全栈全场景AI技术,打造SoftCOM AI解决方案,帮助运营商在能源效率、网络性能、运营运维效率和用户体验等方面实现价值的全面倍增。 

华为在汽车领域一直动作不断。今年5月,华为宣布正式成立智能汽车解决方案BU部门,该部门隶属ICT管理委员会管理。其中,华为对智能汽车解决方案业务部的定位,是作为未来华为在智能汽车领域负责的主要部门,提供智能汽车的ICT部件和解决方案,帮助车企造好车。

近日,华为对外发布了《HUAWEI HiCar生态白皮书》,HUAWEI HiCar是华为所推出的人-车-家全场景智慧互联解决方案,让手机、汽车以及更多智能设备具备了互联互通的能力。华为将其定义为车机互联2.0,不仅仅是为手机与车机互联建立了通道,还将手机的应用和服务延展到了汽车,让汽车和手机、其他IOT设备之间实现了互联。

华为希望将HUAWEI HiCar打造成一个开放的平台解决方案,让车企、Tier 1供应商、应用开发者等共同聚集在HUAWEI HiCar平台,形成共享生态。

为了不让别人掐脖子,核心技术都要自研,中华有为!这次是AI芯片,下次华为放大招会是啥?值得期待。

 

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