華為發布AI芯片昇騰910及全場景AI計算框架MindSpore

8月23日下午消息，華為今日正式發布AI處理器Ascend 910（昇騰910），同時推出全場景AI計算框架MindSpore。華為輪值董事長徐直軍在發布會上表示，昇騰910和MindSpore的推出，標志著華為已完成全棧全場景AI解決方案的構建，也標志著華為AI戰略的執行進入了新的階段。

發布算力最強AI處理器昇騰910 已用于實際AI訓練任務

此次正式發布的AI芯片是昇騰910，屬于Ascend-max系列，華為此前已經在2018年的全聯接大會上發布了其技術規格。

實際測試結果表明，在算力方面，昇騰910達到了設計規格，即：半精度 (FP16)算力達到256 Tera-FLOPS，整數精度 (INT8) 算力達到512 Tera-OPS，重要的是，達到規格算力所需功耗僅310W，明顯低于設計規格的350W。

徐直軍表示：昇騰910總體技術表現超出預期，已經把昇騰910用于實際AI訓練任務。比如，在典型的ResNet50網絡的訓練中，昇騰910與MindSpore配合，與現有主流訓練單卡配合TensorFlow相比，顯示出接近2倍的性能提升。

面向未來，針對不同的場景，包括邊緣計算、自動駕駛車載計算、訓練等場景，華為將推出更多的AI處理器。

發布全場景AI計算框架MindSpore 明年一季度開源

華為還發布了全場景AI計算框架MindSpore。能否大大降低AI應用開發的門檻，能否實現AI無處不在，能否在任何場景下確保用戶隱私得到尊重和保護，這些都與AI計算框架息息相關。去年華為全聯接大會上，華為提出，AI框架應該是開發態友好（例如顯著減少訓練時間和成本）和運行態高效（例如最少資源和最高能效比），更重要的是，要能適應每個場景包括端、邊緣和云。經過近一年的努力，全場景AI計算框架MindSpore在這三個方面都取得了顯著進展。

全場景支持，是實現AI無所不在越來越基礎的需求，也是MindSpore的重要特色。針對不同的運行環境，MindSpore框架架構上支持可大可小，適應全場景獨立部署；MindSpore框架通過協同經過處理后的、不帶有隱私信息的梯度、模型信息，而不是數據本身，以此實現在保證用戶隱私數據保護的前提下跨場景協同；除了隱私保護，MindSpore還將模型保護Built-in到AI框架中，實現模型的安全可信；在原生適應每個場景包括端，邊緣和云，并能夠按需協同的基礎上，通過實現AI算法即代碼，顯著減少模型開發時間。以一個NLP（自然語言處理）典型網絡為例，相比其他框架，用MindSpore可降低核心代碼量20%，效率整體提升50%以上。除了昇騰處理器，MindSpore同時也支持GPU、CPU等其它處理器。

為了更好促進AI的應用，徐直軍宣布MindSpore將在2020年第一季度開源，促進AI產業生態發展。

徐直軍在發布會最后還預告，在即將開幕的華為全聯接大會2019上，華為將有更多AI新品推出。