華為發(fā)布AI處理器 號(hào)稱地表最強(qiáng)AI處理器

　　徐直軍表示：昇騰910總體技術(shù)表現(xiàn)超出預(yù)期，作為算力最強(qiáng)AI處理器，當(dāng)之無(wú)愧。我們已經(jīng)把昇騰910用于實(shí)際AI訓(xùn)練任務(wù)。比如，在典型的ResNet50 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中，昇騰910與MindSpore配合，與現(xiàn)有主流訓(xùn)練單卡配合TensorFlow相比，顯示出接近2倍的性能提升。面向未來(lái)，針對(duì)不同的場(chǎng)景，包括邊緣計(jì)算、自動(dòng)駕駛車載計(jì)算、訓(xùn)練等場(chǎng)景，華為將持續(xù)投資，推出更多的AI處理器，面向全場(chǎng)景持續(xù)提供更充裕、更經(jīng)濟(jì)、更適配的AI算力。

　　MindSpore：全場(chǎng)景AI計(jì)算框架

　　徐直軍還發(fā)布了全場(chǎng)景AI計(jì)算框架MindSpore。能否大大降低AI應(yīng)用開發(fā)的門檻，能否實(shí)現(xiàn)AI無(wú)處不在，能否在任何場(chǎng)景下確保用戶隱私得到尊重和保護(hù)，這些都與AI計(jì)算框架息息相關(guān)。為此，去年華為全聯(lián)接大會(huì)上，華為提出，AI框架應(yīng)該是開發(fā)態(tài)友好（例如顯著減少訓(xùn)練時(shí)間和成本）和運(yùn)行態(tài)高效（例如最少資源和最高能效比），更重要的是，要能適應(yīng)每個(gè)場(chǎng)景包括端、邊緣和云。經(jīng)過(guò)近一年的努力，全場(chǎng)景AI計(jì)算框架MindSpore在這三個(gè)方面都取得了顯著進(jìn)展。

　　全場(chǎng)景支持，是在隱私保護(hù)日漸重要的背景下，實(shí)現(xiàn)AI無(wú)所不在越來(lái)越基礎(chǔ)的需求，也是MindSpore的重要特色。針對(duì)不同的運(yùn)行環(huán)境，MindSpore框架架構(gòu)上支持可大可小，適應(yīng)全場(chǎng)景獨(dú)立部署。MindSpore框架通過(guò)協(xié)同經(jīng)過(guò)處理后的、不帶有隱私信息的梯度、模型信息，而不是數(shù)據(jù)本身，以此實(shí)現(xiàn)在保證用戶隱私數(shù)據(jù)保護(hù)的前提下跨場(chǎng)景協(xié)同。除了隱私保護(hù)，MindSpore還將模型保護(hù)Built-in到AI框架中，實(shí)現(xiàn)模型的安全可信。 在原生適應(yīng)每個(gè)場(chǎng)景包括端，邊緣和云，并能夠按需協(xié)同的基礎(chǔ)上，通過(guò)實(shí)現(xiàn)AI算法即代碼，使開發(fā)態(tài)變得更加友好，顯著減少模型開發(fā)時(shí)間。以一個(gè)NLP（自然語(yǔ)言處理）典型網(wǎng)絡(luò)為例，相比其他框架，用MindSpore可降低核心代碼量20%，開發(fā)門檻大大降低，效率整體提升50%以上。通過(guò)MindSpore框架自身的技術(shù)創(chuàng)新及其與昇騰處理器協(xié)同優(yōu)化，有效克服AI計(jì)算的復(fù)雜性和算力的多樣性挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)了運(yùn)行態(tài)的高效，大大提高了計(jì)算性能。除了昇騰處理器，MindSpore同時(shí)也支持GPU、CPU等其它處理器。