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华为轮值CEO徐直军发布AI战略,两款AI芯片重磅发布铜版纸

2022-09-26 19:11:16 铜版纸    

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(更少的数木门代理据需求)、能耗高效(更低的算力和能耗)

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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。

昇腾冶金设备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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