【背景】
各位華為的花粉，還記得"麒麟910處理器"麼？
話說2013年，華為推出第一款麒麟910處理器。這有什麼意義呢？
這意味著國產手機有了自己的處理器，通俗地說，麒麟芯片是華為與蘋果、三星平起平坐的底氣所在。麒麟處理器910因此深入國人心中。
華為官方消息稱，9月6日IFA 2019展覽會將揭曉重磅新品，不出意外就是麒麟990了。也就是說，麒麟910一口氣升級到了麒麟990。
如果廉價能佔領市場，夏利早就把奔馳滅了。
但我們知道，現在消失的是夏利。這句話用在華為身上同樣非常合適。
"麒麟910"誕生6年之後……
8月23日，華為在總部宣佈，Ascend（昇騰）910芯片正式上市商用。這又有啥意義？
與麒麟910處理器，昇騰芯片主要是配合雲服務來使用，主攻雲計算服務器市場；而麒麟芯片將主打手機處理器，這是二者最大的差別所在。
科創觀察總結出"十大祕密"，全方位解讀了昇騰910的亮點。
昇騰910+MindSpore框架=？
【背景】
各位華為的花粉，還記得"麒麟910處理器"麼？
話說2013年，華為推出第一款麒麟910處理器。這有什麼意義呢？
這意味著國產手機有了自己的處理器，通俗地說，麒麟芯片是華為與蘋果、三星平起平坐的底氣所在。麒麟處理器910因此深入國人心中。
華為官方消息稱，9月6日IFA 2019展覽會將揭曉重磅新品，不出意外就是麒麟990了。也就是說，麒麟910一口氣升級到了麒麟990。
如果廉價能佔領市場，夏利早就把奔馳滅了。
但我們知道，現在消失的是夏利。這句話用在華為身上同樣非常合適。
"麒麟910"誕生6年之後……
8月23日，華為在總部宣佈，Ascend（昇騰）910芯片正式上市商用。這又有啥意義？
與麒麟910處理器，昇騰芯片主要是配合雲服務來使用，主攻雲計算服務器市場；而麒麟芯片將主打手機處理器，這是二者最大的差別所在。
科創觀察總結出"十大祕密"，全方位解讀了昇騰910的亮點。
昇騰910+MindSpore框架=？
細心的花粉一定注意到了，華為發佈昇騰910芯片時，重點介紹了MindSpore框架。
這是為什麼？
據瞭解，這種"軟硬組合"的主要目的，是為了釋放華為AI戰略的雲端算力。
昇騰910是基於華為自研的達芬奇架構，採用7nm製程，是目前全球已發佈的單芯片計算密度最大的AI芯片。
目前昇騰910已經通過華為雲用於實際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。
如果說芯片代表算力，那麼智能框架代表了算法，它是人工智能領域的"操作系統"。
令人驚喜的是，華為此次發佈的智能框架MindSpore與昇騰芯片的搭配，將最大化利用芯片能力。
MindSpore AI框架具有兩個特徵：1）顯著減少訓練時間和成本；2）運行態高效，可以實現最少資源和最高能效比。
昇騰910和MindSpore框架的組合式發佈，將算力通過華為雲釋放，讓華為雲的雲端AI算力獲得極大提升。
"全棧全場景"AI能力：如何理解？
【背景】
各位華為的花粉，還記得"麒麟910處理器"麼？
話說2013年，華為推出第一款麒麟910處理器。這有什麼意義呢？
這意味著國產手機有了自己的處理器，通俗地說，麒麟芯片是華為與蘋果、三星平起平坐的底氣所在。麒麟處理器910因此深入國人心中。
華為官方消息稱，9月6日IFA 2019展覽會將揭曉重磅新品，不出意外就是麒麟990了。也就是說，麒麟910一口氣升級到了麒麟990。
如果廉價能佔領市場，夏利早就把奔馳滅了。
但我們知道，現在消失的是夏利。這句話用在華為身上同樣非常合適。
"麒麟910"誕生6年之後……
8月23日，華為在總部宣佈，Ascend（昇騰）910芯片正式上市商用。這又有啥意義？
與麒麟910處理器，昇騰芯片主要是配合雲服務來使用，主攻雲計算服務器市場；而麒麟芯片將主打手機處理器，這是二者最大的差別所在。
科創觀察總結出"十大祕密"，全方位解讀了昇騰910的亮點。
昇騰910+MindSpore框架=？
細心的花粉一定注意到了，華為發佈昇騰910芯片時，重點介紹了MindSpore框架。
這是為什麼？
據瞭解，這種"軟硬組合"的主要目的，是為了釋放華為AI戰略的雲端算力。
昇騰910是基於華為自研的達芬奇架構，採用7nm製程，是目前全球已發佈的單芯片計算密度最大的AI芯片。
目前昇騰910已經通過華為雲用於實際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。
如果說芯片代表算力，那麼智能框架代表了算法，它是人工智能領域的"操作系統"。
令人驚喜的是，華為此次發佈的智能框架MindSpore與昇騰芯片的搭配，將最大化利用芯片能力。
MindSpore AI框架具有兩個特徵：1）顯著減少訓練時間和成本；2）運行態高效，可以實現最少資源和最高能效比。
昇騰910和MindSpore框架的組合式發佈，將算力通過華為雲釋放，讓華為雲的雲端AI算力獲得極大提升。
"全棧全場景"AI能力：如何理解？
這一次，華為提出一個新概念——"全棧全場景"，這傳遞了哪些具體的信息？
華為輪值董事長徐直軍在發佈會上表示：華為之所以要開發並推出MindSpore框架，是因為沒有任何一個現有框架支持全場景。
為了更好促進AI應用，MindSpore計劃將在2020年Q1開源，助力每一位開發者，促進AI產業生態發展。
而現在推出昇騰910、MindSpore，標誌著華為完成全棧全場景AI解決方案（Portfolio）的構建，華為AI戰略進入一個新的階段。
顯然，這是從華為的公司戰略層面來說的。從人工智能整個產業而言，華為推出"全棧全場景"AI解決方案，其目的是讓AI無處不在。
據瞭解，MindSpore是全場景AI計算框架，這個計算框架的實際意義包括三方面：
1）大大降低AI應用開發的門檻；
2）在任何場景下保護用戶隱私；
3）能夠實現AI無處不在的終極目標。
【註釋】：華為AI解決方案（portfolio）的全場景，是指包括公有云、私有云、各種邊緣計算、物聯網行業終端以及消費類終端等部署環境。
而全棧是技術功能視角，是指包括Ascend昇騰系列IP和芯片、芯片使能CANN、訓練和推理框架MindSpore和應用使能ModelArts在內的全堆棧方案。
值得肯定的是，這次最新發布的MindSpore在上述三個方面取得了顯著進展。
通過全場景方案而適應企業不同需要，確保用戶隱私得到尊重和保護，讓AI能夠部署在任何場景，而不僅僅是公有云。
不過，華為AI總體應用還處於初期，AI技術和能力相比於長遠目標仍有很大差距。
昇騰910：為何奪得算力AI處理器冠軍？
此次正式發佈的AI芯片是昇騰910，屬於Ascend-max系列。在去年召開的HC2018上，華為已經發布了其詳細的技術規格。
實測結果表明，昇騰910完全達到了設計規格——即半精度(FP16)算力達到256Tera-FLOPS，整數精度(INT8)算力達到512Tera-OPS。
重要的是，達到規格算力所需功耗僅310W，明顯低於設計規格的350W。
徐直軍表示，"昇騰910總體技術表現超出預期，作為算力AI處理器，當之無愧。我們已經把昇騰910用於實際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。
關於出售方式：昇騰AI芯片為何以板卡的形式出售？
【背景】
各位華為的花粉，還記得"麒麟910處理器"麼？
話說2013年，華為推出第一款麒麟910處理器。這有什麼意義呢？
這意味著國產手機有了自己的處理器，通俗地說，麒麟芯片是華為與蘋果、三星平起平坐的底氣所在。麒麟處理器910因此深入國人心中。
華為官方消息稱，9月6日IFA 2019展覽會將揭曉重磅新品，不出意外就是麒麟990了。也就是說，麒麟910一口氣升級到了麒麟990。
如果廉價能佔領市場，夏利早就把奔馳滅了。
但我們知道，現在消失的是夏利。這句話用在華為身上同樣非常合適。
"麒麟910"誕生6年之後……
8月23日，華為在總部宣佈，Ascend（昇騰）910芯片正式上市商用。這又有啥意義？
與麒麟910處理器，昇騰芯片主要是配合雲服務來使用，主攻雲計算服務器市場；而麒麟芯片將主打手機處理器，這是二者最大的差別所在。
科創觀察總結出"十大祕密"，全方位解讀了昇騰910的亮點。
昇騰910+MindSpore框架=？
細心的花粉一定注意到了，華為發佈昇騰910芯片時，重點介紹了MindSpore框架。
這是為什麼？
據瞭解，這種"軟硬組合"的主要目的，是為了釋放華為AI戰略的雲端算力。
昇騰910是基於華為自研的達芬奇架構，採用7nm製程，是目前全球已發佈的單芯片計算密度最大的AI芯片。
目前昇騰910已經通過華為雲用於實際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。
如果說芯片代表算力，那麼智能框架代表了算法，它是人工智能領域的"操作系統"。
令人驚喜的是，華為此次發佈的智能框架MindSpore與昇騰芯片的搭配，將最大化利用芯片能力。
MindSpore AI框架具有兩個特徵：1）顯著減少訓練時間和成本；2）運行態高效，可以實現最少資源和最高能效比。
昇騰910和MindSpore框架的組合式發佈，將算力通過華為雲釋放，讓華為雲的雲端AI算力獲得極大提升。
"全棧全場景"AI能力：如何理解？
這一次，華為提出一個新概念——"全棧全場景"，這傳遞了哪些具體的信息？
華為輪值董事長徐直軍在發佈會上表示：華為之所以要開發並推出MindSpore框架，是因為沒有任何一個現有框架支持全場景。
為了更好促進AI應用，MindSpore計劃將在2020年Q1開源，助力每一位開發者，促進AI產業生態發展。
而現在推出昇騰910、MindSpore，標誌著華為完成全棧全場景AI解決方案（Portfolio）的構建，華為AI戰略進入一個新的階段。
顯然，這是從華為的公司戰略層面來說的。從人工智能整個產業而言，華為推出"全棧全場景"AI解決方案，其目的是讓AI無處不在。
據瞭解，MindSpore是全場景AI計算框架，這個計算框架的實際意義包括三方面：
1）大大降低AI應用開發的門檻；
2）在任何場景下保護用戶隱私；
3）能夠實現AI無處不在的終極目標。
【註釋】：華為AI解決方案（portfolio）的全場景，是指包括公有云、私有云、各種邊緣計算、物聯網行業終端以及消費類終端等部署環境。
而全棧是技術功能視角，是指包括Ascend昇騰系列IP和芯片、芯片使能CANN、訓練和推理框架MindSpore和應用使能ModelArts在內的全堆棧方案。
值得肯定的是，這次最新發布的MindSpore在上述三個方面取得了顯著進展。
通過全場景方案而適應企業不同需要，確保用戶隱私得到尊重和保護，讓AI能夠部署在任何場景，而不僅僅是公有云。
不過，華為AI總體應用還處於初期，AI技術和能力相比於長遠目標仍有很大差距。
昇騰910：為何奪得算力AI處理器冠軍？
此次正式發佈的AI芯片是昇騰910，屬於Ascend-max系列。在去年召開的HC2018上，華為已經發布了其詳細的技術規格。
實測結果表明，昇騰910完全達到了設計規格——即半精度(FP16)算力達到256Tera-FLOPS，整數精度(INT8)算力達到512Tera-OPS。
重要的是，達到規格算力所需功耗僅310W，明顯低於設計規格的350W。
徐直軍表示，"昇騰910總體技術表現超出預期，作為算力AI處理器，當之無愧。我們已經把昇騰910用於實際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。
關於出售方式：昇騰AI芯片為何以板卡的形式出售？
昇騰AI芯片不單獨賣，而是以板卡的形式出售。這並不意味，而是一種技術發展的必然。
據介紹，昇騰是以AI加速模塊、AI服務器、雲服務的形式面向第三方銷售。需要強調的是，華為不會把AI芯片業務獨立出去面向市場。
與此同時，華為希望跟大量的AI芯片開發企業探討合作，以應用於多樣的邊緣計算場景。
徐直軍表示，"我們不直接向第三方提供芯片，而是提供基於芯片的硬件和雲服務，我們和純芯片廠商沒有直接競爭。"
昇騰芯片的背後：華為人工智能發展戰略如何佈局？
在全鏈接大會上，華為將公司的人工智能發展戰略進行了解釋，分為五個部分：
1）投資基礎研究：包括計算視覺、自然語言處理、決策推理等領域。
2）打造全棧方案：打造面向雲、邊緣和端等全場景的、全棧解決方案，提供全流程的 AI 平臺。
3）投資開放生態和人才培養：面向全球，打造人工智能開放生態，培養人工智能人才。
4）解決方案增強：把 AI 思維和技術引入現有產品和服務，實現更大價值、更強競爭力。
5）內部效率提升：應用 AI 優化內部管理，對準海量作業場景，大幅度提升內部運營效率和質量。
其中，華為"全棧全場景"AI解決方案是整個戰略的核心，包括四個方面：
1、基於可統一、可擴展架構的系列化AI IP和芯片Ascend。
2、芯片算子庫和高度自動化算子開發工具CANN。
3、支持端、邊、雲獨立的和協同的統一訓練和推理框架的MindSpore。
4、提供全流程服務ModelArts，分層API和預集成方案的應用使能。
在這個方案中，華為自研的AI芯片算是重中之重。
徐直軍表示，如果說算力的進步是當下 AI 大發展的主要驅動因素，那麼，算力的稀缺和昂貴正在成為制約 AI 全面發展的核心因素。
"Ascend"芯片的命名與前世今生
【背景】
各位華為的花粉，還記得"麒麟910處理器"麼？
話說2013年，華為推出第一款麒麟910處理器。這有什麼意義呢？
這意味著國產手機有了自己的處理器，通俗地說，麒麟芯片是華為與蘋果、三星平起平坐的底氣所在。麒麟處理器910因此深入國人心中。
華為官方消息稱，9月6日IFA 2019展覽會將揭曉重磅新品，不出意外就是麒麟990了。也就是說，麒麟910一口氣升級到了麒麟990。
如果廉價能佔領市場，夏利早就把奔馳滅了。
但我們知道，現在消失的是夏利。這句話用在華為身上同樣非常合適。
"麒麟910"誕生6年之後……
8月23日，華為在總部宣佈，Ascend（昇騰）910芯片正式上市商用。這又有啥意義？
與麒麟910處理器，昇騰芯片主要是配合雲服務來使用，主攻雲計算服務器市場；而麒麟芯片將主打手機處理器，這是二者最大的差別所在。
科創觀察總結出"十大祕密"，全方位解讀了昇騰910的亮點。
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細心的花粉一定注意到了，華為發佈昇騰910芯片時，重點介紹了MindSpore框架。
這是為什麼？
據瞭解，這種"軟硬組合"的主要目的，是為了釋放華為AI戰略的雲端算力。
昇騰910是基於華為自研的達芬奇架構，採用7nm製程，是目前全球已發佈的單芯片計算密度最大的AI芯片。
目前昇騰910已經通過華為雲用於實際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。
如果說芯片代表算力，那麼智能框架代表了算法，它是人工智能領域的"操作系統"。
令人驚喜的是，華為此次發佈的智能框架MindSpore與昇騰芯片的搭配，將最大化利用芯片能力。
MindSpore AI框架具有兩個特徵：1）顯著減少訓練時間和成本；2）運行態高效，可以實現最少資源和最高能效比。
昇騰910和MindSpore框架的組合式發佈，將算力通過華為雲釋放，讓華為雲的雲端AI算力獲得極大提升。
"全棧全場景"AI能力：如何理解？
這一次，華為提出一個新概念——"全棧全場景"，這傳遞了哪些具體的信息？
華為輪值董事長徐直軍在發佈會上表示：華為之所以要開發並推出MindSpore框架，是因為沒有任何一個現有框架支持全場景。
為了更好促進AI應用，MindSpore計劃將在2020年Q1開源，助力每一位開發者，促進AI產業生態發展。
而現在推出昇騰910、MindSpore，標誌著華為完成全棧全場景AI解決方案（Portfolio）的構建，華為AI戰略進入一個新的階段。
顯然，這是從華為的公司戰略層面來說的。從人工智能整個產業而言，華為推出"全棧全場景"AI解決方案，其目的是讓AI無處不在。
據瞭解，MindSpore是全場景AI計算框架，這個計算框架的實際意義包括三方面：
1）大大降低AI應用開發的門檻；
2）在任何場景下保護用戶隱私；
3）能夠實現AI無處不在的終極目標。
【註釋】：華為AI解決方案（portfolio）的全場景，是指包括公有云、私有云、各種邊緣計算、物聯網行業終端以及消費類終端等部署環境。
而全棧是技術功能視角，是指包括Ascend昇騰系列IP和芯片、芯片使能CANN、訓練和推理框架MindSpore和應用使能ModelArts在內的全堆棧方案。
值得肯定的是，這次最新發布的MindSpore在上述三個方面取得了顯著進展。
通過全場景方案而適應企業不同需要，確保用戶隱私得到尊重和保護，讓AI能夠部署在任何場景，而不僅僅是公有云。
不過，華為AI總體應用還處於初期，AI技術和能力相比於長遠目標仍有很大差距。
昇騰910：為何奪得算力AI處理器冠軍？
此次正式發佈的AI芯片是昇騰910，屬於Ascend-max系列。在去年召開的HC2018上，華為已經發布了其詳細的技術規格。
實測結果表明，昇騰910完全達到了設計規格——即半精度(FP16)算力達到256Tera-FLOPS，整數精度(INT8)算力達到512Tera-OPS。
重要的是，達到規格算力所需功耗僅310W，明顯低於設計規格的350W。
徐直軍表示，"昇騰910總體技術表現超出預期，作為算力AI處理器，當之無愧。我們已經把昇騰910用於實際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。
關於出售方式：昇騰AI芯片為何以板卡的形式出售？
昇騰AI芯片不單獨賣，而是以板卡的形式出售。這並不意味，而是一種技術發展的必然。
據介紹，昇騰是以AI加速模塊、AI服務器、雲服務的形式面向第三方銷售。需要強調的是，華為不會把AI芯片業務獨立出去面向市場。
與此同時，華為希望跟大量的AI芯片開發企業探討合作，以應用於多樣的邊緣計算場景。
徐直軍表示，"我們不直接向第三方提供芯片，而是提供基於芯片的硬件和雲服務，我們和純芯片廠商沒有直接競爭。"
昇騰芯片的背後：華為人工智能發展戰略如何佈局？
在全鏈接大會上，華為將公司的人工智能發展戰略進行了解釋，分為五個部分：
1）投資基礎研究：包括計算視覺、自然語言處理、決策推理等領域。
2）打造全棧方案：打造面向雲、邊緣和端等全場景的、全棧解決方案，提供全流程的 AI 平臺。
3）投資開放生態和人才培養：面向全球，打造人工智能開放生態，培養人工智能人才。
4）解決方案增強：把 AI 思維和技術引入現有產品和服務，實現更大價值、更強競爭力。
5）內部效率提升：應用 AI 優化內部管理，對準海量作業場景，大幅度提升內部運營效率和質量。
其中，華為"全棧全場景"AI解決方案是整個戰略的核心，包括四個方面：
1、基於可統一、可擴展架構的系列化AI IP和芯片Ascend。
2、芯片算子庫和高度自動化算子開發工具CANN。
3、支持端、邊、雲獨立的和協同的統一訓練和推理框架的MindSpore。
4、提供全流程服務ModelArts，分層API和預集成方案的應用使能。
在這個方案中，華為自研的AI芯片算是重中之重。
徐直軍表示，如果說算力的進步是當下 AI 大發展的主要驅動因素，那麼，算力的稀缺和昂貴正在成為制約 AI 全面發展的核心因素。
"Ascend"芯片的命名與前世今生
聽說有一個有趣的故事，"Ascend"這個名字，華為最早將其用在智能手機初期。
華為將Ascend分為四個系列D、P、G、Y ，分別對應旗艦、高端、中端、入門。
2013年2月：
Ascend P2發佈，首次搭載了華為自家的海思K3V2四核處理器，因為4G牌照的問題，P2沒有在國內上市。之後發佈的Ascend D2，使用了相同的處理器。K3V2是海思半導體第一款成功市場化的手機處理器。
2013年6月：
華為在倫敦發佈Ascend P6，使用海思K3V2E四核處理器。這款處理器扮演了極重要的角色，成為華為手機的大功臣。
2014年5月：
華為在巴黎推出Ascend P7，搭載海思Kirin910T四核處理器。這時，華為手機處理器從海思分拆出麒麟系列。
2015年4月：
華為在倫敦首發P8，搭載麒麟930/麒麟935處理器。華為開始淡化Ascend，直接以P系列命名手機。
現在的Ascend（昇騰）芯片是華為"達芬奇項目"的一部分，也是華為全棧人工智能解決方案的一部分。
Ascend是基於可統一、可擴展架構的系列化AI IP和芯片，昇騰芯片包括Max，Mini，Lite，Tiny和Nano等五個系列。
為何要自研架構，不採用寒武紀等合作伙伴方案？
外界一直存在疑問，華為為何要搭建自己的"達芬奇架構"？為何不用寒武紀等廠商的方案？
徐直軍在採訪中回答，構建新架構來支持人工智能芯片，是因為這是基於華為對人工智能的理解，基於端管雲對對人工智能的需求自然產生的。
徐直軍表示，"寒武紀也很好，但無法支持我們的全場景。"
華為需要覆蓋從雲、到邊緣、到端到物聯網端，需要全新的架構，創造力的架構。
華為首席架構師黨文栓介紹說，Ascend 芯片採用統一達芬奇架構：可擴展計算、可擴展內存、可擴展片上互聯。
因此，這是全球首個覆蓋全場景的智能芯片系列，其地位具有非常獨特的市場價值。
升級之路：昇騰310和ModelArts獲得廣泛應用
【背景】
各位華為的花粉，還記得"麒麟910處理器"麼？
話說2013年，華為推出第一款麒麟910處理器。這有什麼意義呢？
這意味著國產手機有了自己的處理器，通俗地說，麒麟芯片是華為與蘋果、三星平起平坐的底氣所在。麒麟處理器910因此深入國人心中。
華為官方消息稱，9月6日IFA 2019展覽會將揭曉重磅新品，不出意外就是麒麟990了。也就是說，麒麟910一口氣升級到了麒麟990。
如果廉價能佔領市場，夏利早就把奔馳滅了。
但我們知道，現在消失的是夏利。這句話用在華為身上同樣非常合適。
"麒麟910"誕生6年之後……
8月23日，華為在總部宣佈，Ascend（昇騰）910芯片正式上市商用。這又有啥意義？
與麒麟910處理器，昇騰芯片主要是配合雲服務來使用，主攻雲計算服務器市場；而麒麟芯片將主打手機處理器，這是二者最大的差別所在。
科創觀察總結出"十大祕密"，全方位解讀了昇騰910的亮點。
昇騰910+MindSpore框架=？
細心的花粉一定注意到了，華為發佈昇騰910芯片時，重點介紹了MindSpore框架。
這是為什麼？
據瞭解，這種"軟硬組合"的主要目的，是為了釋放華為AI戰略的雲端算力。
昇騰910是基於華為自研的達芬奇架構，採用7nm製程，是目前全球已發佈的單芯片計算密度最大的AI芯片。
目前昇騰910已經通過華為雲用於實際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。
如果說芯片代表算力，那麼智能框架代表了算法，它是人工智能領域的"操作系統"。
令人驚喜的是，華為此次發佈的智能框架MindSpore與昇騰芯片的搭配，將最大化利用芯片能力。
MindSpore AI框架具有兩個特徵：1）顯著減少訓練時間和成本；2）運行態高效，可以實現最少資源和最高能效比。
昇騰910和MindSpore框架的組合式發佈，將算力通過華為雲釋放，讓華為雲的雲端AI算力獲得極大提升。
"全棧全場景"AI能力：如何理解？
這一次，華為提出一個新概念——"全棧全場景"，這傳遞了哪些具體的信息？
華為輪值董事長徐直軍在發佈會上表示：華為之所以要開發並推出MindSpore框架，是因為沒有任何一個現有框架支持全場景。
為了更好促進AI應用，MindSpore計劃將在2020年Q1開源，助力每一位開發者，促進AI產業生態發展。
而現在推出昇騰910、MindSpore，標誌著華為完成全棧全場景AI解決方案（Portfolio）的構建，華為AI戰略進入一個新的階段。
顯然，這是從華為的公司戰略層面來說的。從人工智能整個產業而言，華為推出"全棧全場景"AI解決方案，其目的是讓AI無處不在。
據瞭解，MindSpore是全場景AI計算框架，這個計算框架的實際意義包括三方面：
1）大大降低AI應用開發的門檻；
2）在任何場景下保護用戶隱私；
3）能夠實現AI無處不在的終極目標。
【註釋】：華為AI解決方案（portfolio）的全場景，是指包括公有云、私有云、各種邊緣計算、物聯網行業終端以及消費類終端等部署環境。
而全棧是技術功能視角，是指包括Ascend昇騰系列IP和芯片、芯片使能CANN、訓練和推理框架MindSpore和應用使能ModelArts在內的全堆棧方案。
值得肯定的是，這次最新發布的MindSpore在上述三個方面取得了顯著進展。
通過全場景方案而適應企業不同需要，確保用戶隱私得到尊重和保護，讓AI能夠部署在任何場景，而不僅僅是公有云。
不過，華為AI總體應用還處於初期，AI技術和能力相比於長遠目標仍有很大差距。
昇騰910：為何奪得算力AI處理器冠軍？
此次正式發佈的AI芯片是昇騰910，屬於Ascend-max系列。在去年召開的HC2018上，華為已經發布了其詳細的技術規格。
實測結果表明，昇騰910完全達到了設計規格——即半精度(FP16)算力達到256Tera-FLOPS，整數精度(INT8)算力達到512Tera-OPS。
重要的是，達到規格算力所需功耗僅310W，明顯低於設計規格的350W。
徐直軍表示，"昇騰910總體技術表現超出預期，作為算力AI處理器，當之無愧。我們已經把昇騰910用於實際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。
關於出售方式：昇騰AI芯片為何以板卡的形式出售？
昇騰AI芯片不單獨賣，而是以板卡的形式出售。這並不意味，而是一種技術發展的必然。
據介紹，昇騰是以AI加速模塊、AI服務器、雲服務的形式面向第三方銷售。需要強調的是，華為不會把AI芯片業務獨立出去面向市場。
與此同時，華為希望跟大量的AI芯片開發企業探討合作，以應用於多樣的邊緣計算場景。
徐直軍表示，"我們不直接向第三方提供芯片，而是提供基於芯片的硬件和雲服務，我們和純芯片廠商沒有直接競爭。"
昇騰芯片的背後：華為人工智能發展戰略如何佈局？
在全鏈接大會上，華為將公司的人工智能發展戰略進行了解釋，分為五個部分：
1）投資基礎研究：包括計算視覺、自然語言處理、決策推理等領域。
2）打造全棧方案：打造面向雲、邊緣和端等全場景的、全棧解決方案，提供全流程的 AI 平臺。
3）投資開放生態和人才培養：面向全球，打造人工智能開放生態，培養人工智能人才。
4）解決方案增強：把 AI 思維和技術引入現有產品和服務，實現更大價值、更強競爭力。
5）內部效率提升：應用 AI 優化內部管理，對準海量作業場景，大幅度提升內部運營效率和質量。
其中，華為"全棧全場景"AI解決方案是整個戰略的核心，包括四個方面：
1、基於可統一、可擴展架構的系列化AI IP和芯片Ascend。
2、芯片算子庫和高度自動化算子開發工具CANN。
3、支持端、邊、雲獨立的和協同的統一訓練和推理框架的MindSpore。
4、提供全流程服務ModelArts，分層API和預集成方案的應用使能。
在這個方案中，華為自研的AI芯片算是重中之重。
徐直軍表示，如果說算力的進步是當下 AI 大發展的主要驅動因素，那麼，算力的稀缺和昂貴正在成為制約 AI 全面發展的核心因素。
"Ascend"芯片的命名與前世今生
聽說有一個有趣的故事，"Ascend"這個名字，華為最早將其用在智能手機初期。
華為將Ascend分為四個系列D、P、G、Y ，分別對應旗艦、高端、中端、入門。
2013年2月：
Ascend P2發佈，首次搭載了華為自家的海思K3V2四核處理器，因為4G牌照的問題，P2沒有在國內上市。之後發佈的Ascend D2，使用了相同的處理器。K3V2是海思半導體第一款成功市場化的手機處理器。
2013年6月：
華為在倫敦發佈Ascend P6，使用海思K3V2E四核處理器。這款處理器扮演了極重要的角色，成為華為手機的大功臣。
2014年5月：
華為在巴黎推出Ascend P7，搭載海思Kirin910T四核處理器。這時，華為手機處理器從海思分拆出麒麟系列。
2015年4月：
華為在倫敦首發P8，搭載麒麟930/麒麟935處理器。華為開始淡化Ascend，直接以P系列命名手機。
現在的Ascend（昇騰）芯片是華為"達芬奇項目"的一部分，也是華為全棧人工智能解決方案的一部分。
Ascend是基於可統一、可擴展架構的系列化AI IP和芯片，昇騰芯片包括Max，Mini，Lite，Tiny和Nano等五個系列。
為何要自研架構，不採用寒武紀等合作伙伴方案？
外界一直存在疑問，華為為何要搭建自己的"達芬奇架構"？為何不用寒武紀等廠商的方案？
徐直軍在採訪中回答，構建新架構來支持人工智能芯片，是因為這是基於華為對人工智能的理解，基於端管雲對對人工智能的需求自然產生的。
徐直軍表示，"寒武紀也很好，但無法支持我們的全場景。"
華為需要覆蓋從雲、到邊緣、到端到物聯網端，需要全新的架構，創造力的架構。
華為首席架構師黨文栓介紹說，Ascend 芯片採用統一達芬奇架構：可擴展計算、可擴展內存、可擴展片上互聯。
因此，這是全球首個覆蓋全場景的智能芯片系列，其地位具有非常獨特的市場價值。
升級之路：昇騰310和ModelArts獲得廣泛應用
在華為全聯接大會2018上，華為正式對外發布昇騰310，與此對應還發布了ModelArts。這個ModelArts指的是全流程模型生產服務。
當時震撼業界的是，這組產品是華為全棧全場景解決方案的首批組件。自發布以來，基於昇騰310芯片的產品和雲服務獲得廣泛應用。
1）基於昇騰310的MDC和很多國內外主流車企在園區巴士、新能源車、自動駕駛等場景已經深入合作。
2）基於昇騰310的Atlas系列板卡、服務器，與數十傢伙伴在智慧交通、智慧電力等數十個行業落地行業解決方案。
3）基於昇騰310，華為雲提供了圖像分析類服務、OCR服務、視頻智能分析服務等雲服務。
4）對外提供API達50多個，日均調用量超過1億次，而且在快速增長，預計年底日均調用量超過3億次。
5）另有超過100多個客戶使用昇騰310開發定製AI算法。
ModelArts全流程模型生產服務打通了從數據獲取-模型開發-模型訓練-模型部署的全鏈條，可將生產所需的所有服務一站式提供。
截止目前，ModelArts日均訓練作業任務超過4000個，32000小時，其中：視覺類作業佔85%，語音類作業佔10%,機器學習5%。
全聯接大會2019，更多震撼的AI新品
【背景】
各位華為的花粉，還記得"麒麟910處理器"麼？
話說2013年，華為推出第一款麒麟910處理器。這有什麼意義呢？
這意味著國產手機有了自己的處理器，通俗地說，麒麟芯片是華為與蘋果、三星平起平坐的底氣所在。麒麟處理器910因此深入國人心中。
華為官方消息稱，9月6日IFA 2019展覽會將揭曉重磅新品，不出意外就是麒麟990了。也就是說，麒麟910一口氣升級到了麒麟990。
如果廉價能佔領市場，夏利早就把奔馳滅了。
但我們知道，現在消失的是夏利。這句話用在華為身上同樣非常合適。
"麒麟910"誕生6年之後……
8月23日，華為在總部宣佈，Ascend（昇騰）910芯片正式上市商用。這又有啥意義？
與麒麟910處理器，昇騰芯片主要是配合雲服務來使用，主攻雲計算服務器市場；而麒麟芯片將主打手機處理器，這是二者最大的差別所在。
科創觀察總結出"十大祕密"，全方位解讀了昇騰910的亮點。
昇騰910+MindSpore框架=？
細心的花粉一定注意到了，華為發佈昇騰910芯片時，重點介紹了MindSpore框架。
這是為什麼？
據瞭解，這種"軟硬組合"的主要目的，是為了釋放華為AI戰略的雲端算力。
昇騰910是基於華為自研的達芬奇架構，採用7nm製程，是目前全球已發佈的單芯片計算密度最大的AI芯片。
目前昇騰910已經通過華為雲用於實際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。
如果說芯片代表算力，那麼智能框架代表了算法，它是人工智能領域的"操作系統"。
令人驚喜的是，華為此次發佈的智能框架MindSpore與昇騰芯片的搭配，將最大化利用芯片能力。
MindSpore AI框架具有兩個特徵：1）顯著減少訓練時間和成本；2）運行態高效，可以實現最少資源和最高能效比。
昇騰910和MindSpore框架的組合式發佈，將算力通過華為雲釋放，讓華為雲的雲端AI算力獲得極大提升。
"全棧全場景"AI能力：如何理解？
這一次，華為提出一個新概念——"全棧全場景"，這傳遞了哪些具體的信息？
華為輪值董事長徐直軍在發佈會上表示：華為之所以要開發並推出MindSpore框架，是因為沒有任何一個現有框架支持全場景。
為了更好促進AI應用，MindSpore計劃將在2020年Q1開源，助力每一位開發者，促進AI產業生態發展。
而現在推出昇騰910、MindSpore，標誌著華為完成全棧全場景AI解決方案（Portfolio）的構建，華為AI戰略進入一個新的階段。
顯然，這是從華為的公司戰略層面來說的。從人工智能整個產業而言，華為推出"全棧全場景"AI解決方案，其目的是讓AI無處不在。
據瞭解，MindSpore是全場景AI計算框架，這個計算框架的實際意義包括三方面：
1）大大降低AI應用開發的門檻；
2）在任何場景下保護用戶隱私；
3）能夠實現AI無處不在的終極目標。
【註釋】：華為AI解決方案（portfolio）的全場景，是指包括公有云、私有云、各種邊緣計算、物聯網行業終端以及消費類終端等部署環境。
而全棧是技術功能視角，是指包括Ascend昇騰系列IP和芯片、芯片使能CANN、訓練和推理框架MindSpore和應用使能ModelArts在內的全堆棧方案。
值得肯定的是，這次最新發布的MindSpore在上述三個方面取得了顯著進展。
通過全場景方案而適應企業不同需要，確保用戶隱私得到尊重和保護，讓AI能夠部署在任何場景，而不僅僅是公有云。
不過，華為AI總體應用還處於初期，AI技術和能力相比於長遠目標仍有很大差距。
昇騰910：為何奪得算力AI處理器冠軍？
此次正式發佈的AI芯片是昇騰910，屬於Ascend-max系列。在去年召開的HC2018上，華為已經發布了其詳細的技術規格。
實測結果表明，昇騰910完全達到了設計規格——即半精度(FP16)算力達到256Tera-FLOPS，整數精度(INT8)算力達到512Tera-OPS。
重要的是，達到規格算力所需功耗僅310W，明顯低於設計規格的350W。
徐直軍表示，"昇騰910總體技術表現超出預期，作為算力AI處理器，當之無愧。我們已經把昇騰910用於實際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。
關於出售方式：昇騰AI芯片為何以板卡的形式出售？
昇騰AI芯片不單獨賣，而是以板卡的形式出售。這並不意味，而是一種技術發展的必然。
據介紹，昇騰是以AI加速模塊、AI服務器、雲服務的形式面向第三方銷售。需要強調的是，華為不會把AI芯片業務獨立出去面向市場。
與此同時，華為希望跟大量的AI芯片開發企業探討合作，以應用於多樣的邊緣計算場景。
徐直軍表示，"我們不直接向第三方提供芯片，而是提供基於芯片的硬件和雲服務，我們和純芯片廠商沒有直接競爭。"
昇騰芯片的背後：華為人工智能發展戰略如何佈局？
在全鏈接大會上，華為將公司的人工智能發展戰略進行了解釋，分為五個部分：
1）投資基礎研究：包括計算視覺、自然語言處理、決策推理等領域。
2）打造全棧方案：打造面向雲、邊緣和端等全場景的、全棧解決方案，提供全流程的 AI 平臺。
3）投資開放生態和人才培養：面向全球，打造人工智能開放生態，培養人工智能人才。
4）解決方案增強：把 AI 思維和技術引入現有產品和服務，實現更大價值、更強競爭力。
5）內部效率提升：應用 AI 優化內部管理，對準海量作業場景，大幅度提升內部運營效率和質量。
其中，華為"全棧全場景"AI解決方案是整個戰略的核心，包括四個方面：
1、基於可統一、可擴展架構的系列化AI IP和芯片Ascend。
2、芯片算子庫和高度自動化算子開發工具CANN。
3、支持端、邊、雲獨立的和協同的統一訓練和推理框架的MindSpore。
4、提供全流程服務ModelArts，分層API和預集成方案的應用使能。
在這個方案中，華為自研的AI芯片算是重中之重。
徐直軍表示，如果說算力的進步是當下 AI 大發展的主要驅動因素，那麼，算力的稀缺和昂貴正在成為制約 AI 全面發展的核心因素。
"Ascend"芯片的命名與前世今生
聽說有一個有趣的故事，"Ascend"這個名字，華為最早將其用在智能手機初期。
華為將Ascend分為四個系列D、P、G、Y ，分別對應旗艦、高端、中端、入門。
2013年2月：
Ascend P2發佈，首次搭載了華為自家的海思K3V2四核處理器，因為4G牌照的問題，P2沒有在國內上市。之後發佈的Ascend D2，使用了相同的處理器。K3V2是海思半導體第一款成功市場化的手機處理器。
2013年6月：
華為在倫敦發佈Ascend P6，使用海思K3V2E四核處理器。這款處理器扮演了極重要的角色，成為華為手機的大功臣。
2014年5月：
華為在巴黎推出Ascend P7，搭載海思Kirin910T四核處理器。這時，華為手機處理器從海思分拆出麒麟系列。
2015年4月：
華為在倫敦首發P8，搭載麒麟930/麒麟935處理器。華為開始淡化Ascend，直接以P系列命名手機。
現在的Ascend（昇騰）芯片是華為"達芬奇項目"的一部分，也是華為全棧人工智能解決方案的一部分。
Ascend是基於可統一、可擴展架構的系列化AI IP和芯片，昇騰芯片包括Max，Mini，Lite，Tiny和Nano等五個系列。
為何要自研架構，不採用寒武紀等合作伙伴方案？
外界一直存在疑問，華為為何要搭建自己的"達芬奇架構"？為何不用寒武紀等廠商的方案？
徐直軍在採訪中回答，構建新架構來支持人工智能芯片，是因為這是基於華為對人工智能的理解，基於端管雲對對人工智能的需求自然產生的。
徐直軍表示，"寒武紀也很好，但無法支持我們的全場景。"
華為需要覆蓋從雲、到邊緣、到端到物聯網端，需要全新的架構，創造力的架構。
華為首席架構師黨文栓介紹說，Ascend 芯片採用統一達芬奇架構：可擴展計算、可擴展內存、可擴展片上互聯。
因此，這是全球首個覆蓋全場景的智能芯片系列，其地位具有非常獨特的市場價值。
升級之路：昇騰310和ModelArts獲得廣泛應用
在華為全聯接大會2018上，華為正式對外發布昇騰310，與此對應還發布了ModelArts。這個ModelArts指的是全流程模型生產服務。
當時震撼業界的是，這組產品是華為全棧全場景解決方案的首批組件。自發布以來，基於昇騰310芯片的產品和雲服務獲得廣泛應用。
1）基於昇騰310的MDC和很多國內外主流車企在園區巴士、新能源車、自動駕駛等場景已經深入合作。
2）基於昇騰310的Atlas系列板卡、服務器，與數十傢伙伴在智慧交通、智慧電力等數十個行業落地行業解決方案。
3）基於昇騰310，華為雲提供了圖像分析類服務、OCR服務、視頻智能分析服務等雲服務。
4）對外提供API達50多個，日均調用量超過1億次，而且在快速增長，預計年底日均調用量超過3億次。
5）另有超過100多個客戶使用昇騰310開發定製AI算法。
ModelArts全流程模型生產服務打通了從數據獲取-模型開發-模型訓練-模型部署的全鏈條，可將生產所需的所有服務一站式提供。
截止目前，ModelArts日均訓練作業任務超過4000個，32000小時，其中：視覺類作業佔85%，語音類作業佔10%,機器學習5%。
全聯接大會2019，更多震撼的AI新品
隨著8月23日昇騰910AI處理器，以及MindSpore全場景AI計算框架發佈，華為全棧全場景AI解決方案各重要組成部分悉數登場。
910處理器表明，華為實現了預期的計劃和目標。這是一個新里程碑，更是一個新開始。
據徐直軍預告，在即將於9月18日開幕的華為全聯接大會2019上，將有更多震撼的AI新品提出。
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），華為將持續投資，推出更多AI處理器，面向全場景持續提供更充裕、更經濟、更適配的AI算力。
作為昇騰 910 和昇騰 310 的升級款，昇騰 920 和昇騰 320 也將會在 2020 年發佈。
昇騰 910 只是 Ascend-Max 系列的產品，Ascend 系列 AI 芯片還有 Mini、Lite、Tiny 和 Nano 這四個系列。
華為期待與各位夥伴更加深入、廣泛地合作，讓AI無所不及，把數字世界帶給每個人、每個家庭、每個組織。
華為AI：沒有"暴力"，哪來成果？
【背景】
各位華為的花粉，還記得"麒麟910處理器"麼？
話說2013年，華為推出第一款麒麟910處理器。這有什麼意義呢？
這意味著國產手機有了自己的處理器，通俗地說，麒麟芯片是華為與蘋果、三星平起平坐的底氣所在。麒麟處理器910因此深入國人心中。
華為官方消息稱，9月6日IFA 2019展覽會將揭曉重磅新品，不出意外就是麒麟990了。也就是說，麒麟910一口氣升級到了麒麟990。
如果廉價能佔領市場，夏利早就把奔馳滅了。
但我們知道，現在消失的是夏利。這句話用在華為身上同樣非常合適。
"麒麟910"誕生6年之後……
8月23日，華為在總部宣佈，Ascend（昇騰）910芯片正式上市商用。這又有啥意義？
與麒麟910處理器，昇騰芯片主要是配合雲服務來使用，主攻雲計算服務器市場；而麒麟芯片將主打手機處理器，這是二者最大的差別所在。
科創觀察總結出"十大祕密"，全方位解讀了昇騰910的亮點。
昇騰910+MindSpore框架=？
細心的花粉一定注意到了，華為發佈昇騰910芯片時，重點介紹了MindSpore框架。
這是為什麼？
據瞭解，這種"軟硬組合"的主要目的，是為了釋放華為AI戰略的雲端算力。
昇騰910是基於華為自研的達芬奇架構，採用7nm製程，是目前全球已發佈的單芯片計算密度最大的AI芯片。
目前昇騰910已經通過華為雲用於實際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。
如果說芯片代表算力，那麼智能框架代表了算法，它是人工智能領域的"操作系統"。
令人驚喜的是，華為此次發佈的智能框架MindSpore與昇騰芯片的搭配，將最大化利用芯片能力。
MindSpore AI框架具有兩個特徵：1）顯著減少訓練時間和成本；2）運行態高效，可以實現最少資源和最高能效比。
昇騰910和MindSpore框架的組合式發佈，將算力通過華為雲釋放，讓華為雲的雲端AI算力獲得極大提升。
"全棧全場景"AI能力：如何理解？
這一次，華為提出一個新概念——"全棧全場景"，這傳遞了哪些具體的信息？
華為輪值董事長徐直軍在發佈會上表示：華為之所以要開發並推出MindSpore框架，是因為沒有任何一個現有框架支持全場景。
為了更好促進AI應用，MindSpore計劃將在2020年Q1開源，助力每一位開發者，促進AI產業生態發展。
而現在推出昇騰910、MindSpore，標誌著華為完成全棧全場景AI解決方案（Portfolio）的構建，華為AI戰略進入一個新的階段。
顯然，這是從華為的公司戰略層面來說的。從人工智能整個產業而言，華為推出"全棧全場景"AI解決方案，其目的是讓AI無處不在。
據瞭解，MindSpore是全場景AI計算框架，這個計算框架的實際意義包括三方面：
1）大大降低AI應用開發的門檻；
2）在任何場景下保護用戶隱私；
3）能夠實現AI無處不在的終極目標。
【註釋】：華為AI解決方案（portfolio）的全場景，是指包括公有云、私有云、各種邊緣計算、物聯網行業終端以及消費類終端等部署環境。
而全棧是技術功能視角，是指包括Ascend昇騰系列IP和芯片、芯片使能CANN、訓練和推理框架MindSpore和應用使能ModelArts在內的全堆棧方案。
值得肯定的是，這次最新發布的MindSpore在上述三個方面取得了顯著進展。
通過全場景方案而適應企業不同需要，確保用戶隱私得到尊重和保護，讓AI能夠部署在任何場景，而不僅僅是公有云。
不過，華為AI總體應用還處於初期，AI技術和能力相比於長遠目標仍有很大差距。
昇騰910：為何奪得算力AI處理器冠軍？
此次正式發佈的AI芯片是昇騰910，屬於Ascend-max系列。在去年召開的HC2018上，華為已經發布了其詳細的技術規格。
實測結果表明，昇騰910完全達到了設計規格——即半精度(FP16)算力達到256Tera-FLOPS，整數精度(INT8)算力達到512Tera-OPS。
重要的是，達到規格算力所需功耗僅310W，明顯低於設計規格的350W。
徐直軍表示，"昇騰910總體技術表現超出預期，作為算力AI處理器，當之無愧。我們已經把昇騰910用於實際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。
關於出售方式：昇騰AI芯片為何以板卡的形式出售？
昇騰AI芯片不單獨賣，而是以板卡的形式出售。這並不意味，而是一種技術發展的必然。
據介紹，昇騰是以AI加速模塊、AI服務器、雲服務的形式面向第三方銷售。需要強調的是，華為不會把AI芯片業務獨立出去面向市場。
與此同時，華為希望跟大量的AI芯片開發企業探討合作，以應用於多樣的邊緣計算場景。
徐直軍表示，"我們不直接向第三方提供芯片，而是提供基於芯片的硬件和雲服務，我們和純芯片廠商沒有直接競爭。"
昇騰芯片的背後：華為人工智能發展戰略如何佈局？
在全鏈接大會上，華為將公司的人工智能發展戰略進行了解釋，分為五個部分：
1）投資基礎研究：包括計算視覺、自然語言處理、決策推理等領域。
2）打造全棧方案：打造面向雲、邊緣和端等全場景的、全棧解決方案，提供全流程的 AI 平臺。
3）投資開放生態和人才培養：面向全球，打造人工智能開放生態，培養人工智能人才。
4）解決方案增強：把 AI 思維和技術引入現有產品和服務，實現更大價值、更強競爭力。
5）內部效率提升：應用 AI 優化內部管理，對準海量作業場景，大幅度提升內部運營效率和質量。
其中，華為"全棧全場景"AI解決方案是整個戰略的核心，包括四個方面：
1、基於可統一、可擴展架構的系列化AI IP和芯片Ascend。
2、芯片算子庫和高度自動化算子開發工具CANN。
3、支持端、邊、雲獨立的和協同的統一訓練和推理框架的MindSpore。
4、提供全流程服務ModelArts，分層API和預集成方案的應用使能。
在這個方案中，華為自研的AI芯片算是重中之重。
徐直軍表示，如果說算力的進步是當下 AI 大發展的主要驅動因素，那麼，算力的稀缺和昂貴正在成為制約 AI 全面發展的核心因素。
"Ascend"芯片的命名與前世今生
聽說有一個有趣的故事，"Ascend"這個名字，華為最早將其用在智能手機初期。
華為將Ascend分為四個系列D、P、G、Y ，分別對應旗艦、高端、中端、入門。
2013年2月：
Ascend P2發佈，首次搭載了華為自家的海思K3V2四核處理器，因為4G牌照的問題，P2沒有在國內上市。之後發佈的Ascend D2，使用了相同的處理器。K3V2是海思半導體第一款成功市場化的手機處理器。
2013年6月：
華為在倫敦發佈Ascend P6，使用海思K3V2E四核處理器。這款處理器扮演了極重要的角色，成為華為手機的大功臣。
2014年5月：
華為在巴黎推出Ascend P7，搭載海思Kirin910T四核處理器。這時，華為手機處理器從海思分拆出麒麟系列。
2015年4月：
華為在倫敦首發P8，搭載麒麟930/麒麟935處理器。華為開始淡化Ascend，直接以P系列命名手機。
現在的Ascend（昇騰）芯片是華為"達芬奇項目"的一部分，也是華為全棧人工智能解決方案的一部分。
Ascend是基於可統一、可擴展架構的系列化AI IP和芯片，昇騰芯片包括Max，Mini，Lite，Tiny和Nano等五個系列。
為何要自研架構，不採用寒武紀等合作伙伴方案？
外界一直存在疑問，華為為何要搭建自己的"達芬奇架構"？為何不用寒武紀等廠商的方案？
徐直軍在採訪中回答，構建新架構來支持人工智能芯片，是因為這是基於華為對人工智能的理解，基於端管雲對對人工智能的需求自然產生的。
徐直軍表示，"寒武紀也很好，但無法支持我們的全場景。"
華為需要覆蓋從雲、到邊緣、到端到物聯網端，需要全新的架構，創造力的架構。
華為首席架構師黨文栓介紹說，Ascend 芯片採用統一達芬奇架構：可擴展計算、可擴展內存、可擴展片上互聯。
因此，這是全球首個覆蓋全場景的智能芯片系列，其地位具有非常獨特的市場價值。
升級之路：昇騰310和ModelArts獲得廣泛應用
在華為全聯接大會2018上，華為正式對外發布昇騰310，與此對應還發布了ModelArts。這個ModelArts指的是全流程模型生產服務。
當時震撼業界的是，這組產品是華為全棧全場景解決方案的首批組件。自發布以來，基於昇騰310芯片的產品和雲服務獲得廣泛應用。
1）基於昇騰310的MDC和很多國內外主流車企在園區巴士、新能源車、自動駕駛等場景已經深入合作。
2）基於昇騰310的Atlas系列板卡、服務器，與數十傢伙伴在智慧交通、智慧電力等數十個行業落地行業解決方案。
3）基於昇騰310，華為雲提供了圖像分析類服務、OCR服務、視頻智能分析服務等雲服務。
4）對外提供API達50多個，日均調用量超過1億次，而且在快速增長，預計年底日均調用量超過3億次。
5）另有超過100多個客戶使用昇騰310開發定製AI算法。
ModelArts全流程模型生產服務打通了從數據獲取-模型開發-模型訓練-模型部署的全鏈條，可將生產所需的所有服務一站式提供。
截止目前，ModelArts日均訓練作業任務超過4000個，32000小時，其中：視覺類作業佔85%，語音類作業佔10%,機器學習5%。
全聯接大會2019，更多震撼的AI新品
隨著8月23日昇騰910AI處理器，以及MindSpore全場景AI計算框架發佈，華為全棧全場景AI解決方案各重要組成部分悉數登場。
910處理器表明，華為實現了預期的計劃和目標。這是一個新里程碑，更是一個新開始。
據徐直軍預告，在即將於9月18日開幕的華為全聯接大會2019上，將有更多震撼的AI新品提出。
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），華為將持續投資，推出更多AI處理器，面向全場景持續提供更充裕、更經濟、更適配的AI算力。
作為昇騰 910 和昇騰 310 的升級款，昇騰 920 和昇騰 320 也將會在 2020 年發佈。
昇騰 910 只是 Ascend-Max 系列的產品，Ascend 系列 AI 芯片還有 Mini、Lite、Tiny 和 Nano 這四個系列。
華為期待與各位夥伴更加深入、廣泛地合作，讓AI無所不及，把數字世界帶給每個人、每個家庭、每個組織。
華為AI：沒有"暴力"，哪來成果？
"全場景覆蓋"是華為的不二選擇，在全球競爭對手中，唯有華為提供全場景AI解決方案。
目前，AI服務器芯片領域的核心玩家包括了英偉達、英特爾、谷歌、微軟等，AI手機和物聯網芯片的玩家也越來越多。
根據華為提供的數據，目前全球AI領域的 startup公司已經達到了1100多家。根據Gartner估計，AI芯片在2017年的市場規模為48億美元，2020年預計達到146億美元，其中雲端應用可望達到105億美元。
此前，谷歌雲推出了用於邊緣計算的Edge TPU。
作為Cloud TPU的補充，用戶可以在雲上構建和訓練ML模型，然後通過Edge TPU硬件加速器在Cloud IoT Edge設備上運行這些模型，這在某種程度上降低了開發者的成本。
但如果能出現一套框架，讓手機、公有云、私有云、邊緣計算等不同平臺的AI應用一次調校就能部署，將會比Edge TPU更有效率。
徐直軍說，華為芯片成功的原因也許是因為華為不缺錢，決策簡單。去年財報發佈，有些聲音說華為沒騰訊、阿里賺得多，但任總（任正非）批評還是掙得多了，說明戰略投入不夠，還要寫檢討。
據介紹，作為一個訓練芯片，昇騰910對標的只有兩家，其中一家是谷歌。谷歌只對外提供雲服務，不提供板卡。未來在大規模的訓練芯片上，現在主要是三家。
"AI本身是'暴力'計算，沒有'暴力'，哪來成果。"徐直軍說。
【背景】
各位華為的花粉，還記得"麒麟910處理器"麼？
話說2013年，華為推出第一款麒麟910處理器。這有什麼意義呢？
這意味著國產手機有了自己的處理器，通俗地說，麒麟芯片是華為與蘋果、三星平起平坐的底氣所在。麒麟處理器910因此深入國人心中。
華為官方消息稱，9月6日IFA 2019展覽會將揭曉重磅新品，不出意外就是麒麟990了。也就是說，麒麟910一口氣升級到了麒麟990。
如果廉價能佔領市場，夏利早就把奔馳滅了。
但我們知道，現在消失的是夏利。這句話用在華為身上同樣非常合適。
"麒麟910"誕生6年之後……
8月23日，華為在總部宣佈，Ascend（昇騰）910芯片正式上市商用。這又有啥意義？
與麒麟910處理器，昇騰芯片主要是配合雲服務來使用，主攻雲計算服務器市場；而麒麟芯片將主打手機處理器，這是二者最大的差別所在。
科創觀察總結出"十大祕密"，全方位解讀了昇騰910的亮點。
昇騰910+MindSpore框架=？
細心的花粉一定注意到了，華為發佈昇騰910芯片時，重點介紹了MindSpore框架。
這是為什麼？
據瞭解，這種"軟硬組合"的主要目的，是為了釋放華為AI戰略的雲端算力。
昇騰910是基於華為自研的達芬奇架構，採用7nm製程，是目前全球已發佈的單芯片計算密度最大的AI芯片。
目前昇騰910已經通過華為雲用於實際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。
如果說芯片代表算力，那麼智能框架代表了算法，它是人工智能領域的"操作系統"。
令人驚喜的是，華為此次發佈的智能框架MindSpore與昇騰芯片的搭配，將最大化利用芯片能力。
MindSpore AI框架具有兩個特徵：1）顯著減少訓練時間和成本；2）運行態高效，可以實現最少資源和最高能效比。
昇騰910和MindSpore框架的組合式發佈，將算力通過華為雲釋放，讓華為雲的雲端AI算力獲得極大提升。
"全棧全場景"AI能力：如何理解？
這一次，華為提出一個新概念——"全棧全場景"，這傳遞了哪些具體的信息？
華為輪值董事長徐直軍在發佈會上表示：華為之所以要開發並推出MindSpore框架，是因為沒有任何一個現有框架支持全場景。
為了更好促進AI應用，MindSpore計劃將在2020年Q1開源，助力每一位開發者，促進AI產業生態發展。
而現在推出昇騰910、MindSpore，標誌著華為完成全棧全場景AI解決方案（Portfolio）的構建，華為AI戰略進入一個新的階段。
顯然，這是從華為的公司戰略層面來說的。從人工智能整個產業而言，華為推出"全棧全場景"AI解決方案，其目的是讓AI無處不在。
據瞭解，MindSpore是全場景AI計算框架，這個計算框架的實際意義包括三方面：
1）大大降低AI應用開發的門檻；
2）在任何場景下保護用戶隱私；
3）能夠實現AI無處不在的終極目標。
【註釋】：華為AI解決方案（portfolio）的全場景，是指包括公有云、私有云、各種邊緣計算、物聯網行業終端以及消費類終端等部署環境。
而全棧是技術功能視角，是指包括Ascend昇騰系列IP和芯片、芯片使能CANN、訓練和推理框架MindSpore和應用使能ModelArts在內的全堆棧方案。
值得肯定的是，這次最新發布的MindSpore在上述三個方面取得了顯著進展。
通過全場景方案而適應企業不同需要，確保用戶隱私得到尊重和保護，讓AI能夠部署在任何場景，而不僅僅是公有云。
不過，華為AI總體應用還處於初期，AI技術和能力相比於長遠目標仍有很大差距。
昇騰910：為何奪得算力AI處理器冠軍？
此次正式發佈的AI芯片是昇騰910，屬於Ascend-max系列。在去年召開的HC2018上，華為已經發布了其詳細的技術規格。
實測結果表明，昇騰910完全達到了設計規格——即半精度(FP16)算力達到256Tera-FLOPS，整數精度(INT8)算力達到512Tera-OPS。
重要的是，達到規格算力所需功耗僅310W，明顯低於設計規格的350W。
徐直軍表示，"昇騰910總體技術表現超出預期，作為算力AI處理器，當之無愧。我們已經把昇騰910用於實際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。
關於出售方式：昇騰AI芯片為何以板卡的形式出售？
昇騰AI芯片不單獨賣，而是以板卡的形式出售。這並不意味，而是一種技術發展的必然。
據介紹，昇騰是以AI加速模塊、AI服務器、雲服務的形式面向第三方銷售。需要強調的是，華為不會把AI芯片業務獨立出去面向市場。
與此同時，華為希望跟大量的AI芯片開發企業探討合作，以應用於多樣的邊緣計算場景。
徐直軍表示，"我們不直接向第三方提供芯片，而是提供基於芯片的硬件和雲服務，我們和純芯片廠商沒有直接競爭。"
昇騰芯片的背後：華為人工智能發展戰略如何佈局？
在全鏈接大會上，華為將公司的人工智能發展戰略進行了解釋，分為五個部分：
1）投資基礎研究：包括計算視覺、自然語言處理、決策推理等領域。
2）打造全棧方案：打造面向雲、邊緣和端等全場景的、全棧解決方案，提供全流程的 AI 平臺。
3）投資開放生態和人才培養：面向全球，打造人工智能開放生態，培養人工智能人才。
4）解決方案增強：把 AI 思維和技術引入現有產品和服務，實現更大價值、更強競爭力。
5）內部效率提升：應用 AI 優化內部管理，對準海量作業場景，大幅度提升內部運營效率和質量。
其中，華為"全棧全場景"AI解決方案是整個戰略的核心，包括四個方面：
1、基於可統一、可擴展架構的系列化AI IP和芯片Ascend。
2、芯片算子庫和高度自動化算子開發工具CANN。
3、支持端、邊、雲獨立的和協同的統一訓練和推理框架的MindSpore。
4、提供全流程服務ModelArts，分層API和預集成方案的應用使能。
在這個方案中，華為自研的AI芯片算是重中之重。
徐直軍表示，如果說算力的進步是當下 AI 大發展的主要驅動因素，那麼，算力的稀缺和昂貴正在成為制約 AI 全面發展的核心因素。
"Ascend"芯片的命名與前世今生
聽說有一個有趣的故事，"Ascend"這個名字，華為最早將其用在智能手機初期。
華為將Ascend分為四個系列D、P、G、Y ，分別對應旗艦、高端、中端、入門。
2013年2月：
Ascend P2發佈，首次搭載了華為自家的海思K3V2四核處理器，因為4G牌照的問題，P2沒有在國內上市。之後發佈的Ascend D2，使用了相同的處理器。K3V2是海思半導體第一款成功市場化的手機處理器。
2013年6月：
華為在倫敦發佈Ascend P6，使用海思K3V2E四核處理器。這款處理器扮演了極重要的角色，成為華為手機的大功臣。
2014年5月：
華為在巴黎推出Ascend P7，搭載海思Kirin910T四核處理器。這時，華為手機處理器從海思分拆出麒麟系列。
2015年4月：
華為在倫敦首發P8，搭載麒麟930/麒麟935處理器。華為開始淡化Ascend，直接以P系列命名手機。
現在的Ascend（昇騰）芯片是華為"達芬奇項目"的一部分，也是華為全棧人工智能解決方案的一部分。
Ascend是基於可統一、可擴展架構的系列化AI IP和芯片，昇騰芯片包括Max，Mini，Lite，Tiny和Nano等五個系列。
為何要自研架構，不採用寒武紀等合作伙伴方案？
外界一直存在疑問，華為為何要搭建自己的"達芬奇架構"？為何不用寒武紀等廠商的方案？
徐直軍在採訪中回答，構建新架構來支持人工智能芯片，是因為這是基於華為對人工智能的理解，基於端管雲對對人工智能的需求自然產生的。
徐直軍表示，"寒武紀也很好，但無法支持我們的全場景。"
華為需要覆蓋從雲、到邊緣、到端到物聯網端，需要全新的架構，創造力的架構。
華為首席架構師黨文栓介紹說，Ascend 芯片採用統一達芬奇架構：可擴展計算、可擴展內存、可擴展片上互聯。
因此，這是全球首個覆蓋全場景的智能芯片系列，其地位具有非常獨特的市場價值。
升級之路：昇騰310和ModelArts獲得廣泛應用
在華為全聯接大會2018上，華為正式對外發布昇騰310，與此對應還發布了ModelArts。這個ModelArts指的是全流程模型生產服務。
當時震撼業界的是，這組產品是華為全棧全場景解決方案的首批組件。自發布以來，基於昇騰310芯片的產品和雲服務獲得廣泛應用。
1）基於昇騰310的MDC和很多國內外主流車企在園區巴士、新能源車、自動駕駛等場景已經深入合作。
2）基於昇騰310的Atlas系列板卡、服務器，與數十傢伙伴在智慧交通、智慧電力等數十個行業落地行業解決方案。
3）基於昇騰310，華為雲提供了圖像分析類服務、OCR服務、視頻智能分析服務等雲服務。
4）對外提供API達50多個，日均調用量超過1億次，而且在快速增長，預計年底日均調用量超過3億次。
5）另有超過100多個客戶使用昇騰310開發定製AI算法。
ModelArts全流程模型生產服務打通了從數據獲取-模型開發-模型訓練-模型部署的全鏈條，可將生產所需的所有服務一站式提供。
截止目前，ModelArts日均訓練作業任務超過4000個，32000小時，其中：視覺類作業佔85%，語音類作業佔10%,機器學習5%。
全聯接大會2019，更多震撼的AI新品
隨著8月23日昇騰910AI處理器，以及MindSpore全場景AI計算框架發佈，華為全棧全場景AI解決方案各重要組成部分悉數登場。
910處理器表明，華為實現了預期的計劃和目標。這是一個新里程碑，更是一個新開始。
據徐直軍預告，在即將於9月18日開幕的華為全聯接大會2019上，將有更多震撼的AI新品提出。
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），華為將持續投資，推出更多AI處理器，面向全場景持續提供更充裕、更經濟、更適配的AI算力。
作為昇騰 910 和昇騰 310 的升級款，昇騰 920 和昇騰 320 也將會在 2020 年發佈。
昇騰 910 只是 Ascend-Max 系列的產品，Ascend 系列 AI 芯片還有 Mini、Lite、Tiny 和 Nano 這四個系列。
華為期待與各位夥伴更加深入、廣泛地合作，讓AI無所不及，把數字世界帶給每個人、每個家庭、每個組織。
華為AI：沒有"暴力"，哪來成果？
"全場景覆蓋"是華為的不二選擇，在全球競爭對手中，唯有華為提供全場景AI解決方案。
目前，AI服務器芯片領域的核心玩家包括了英偉達、英特爾、谷歌、微軟等，AI手機和物聯網芯片的玩家也越來越多。
根據華為提供的數據，目前全球AI領域的 startup公司已經達到了1100多家。根據Gartner估計，AI芯片在2017年的市場規模為48億美元，2020年預計達到146億美元，其中雲端應用可望達到105億美元。
此前，谷歌雲推出了用於邊緣計算的Edge TPU。
作為Cloud TPU的補充，用戶可以在雲上構建和訓練ML模型，然後通過Edge TPU硬件加速器在Cloud IoT Edge設備上運行這些模型，這在某種程度上降低了開發者的成本。
但如果能出現一套框架，讓手機、公有云、私有云、邊緣計算等不同平臺的AI應用一次調校就能部署，將會比Edge TPU更有效率。
徐直軍說，華為芯片成功的原因也許是因為華為不缺錢，決策簡單。去年財報發佈，有些聲音說華為沒騰訊、阿里賺得多，但任總（任正非）批評還是掙得多了，說明戰略投入不夠，還要寫檢討。
據介紹，作為一個訓練芯片，昇騰910對標的只有兩家，其中一家是谷歌。谷歌只對外提供雲服務，不提供板卡。未來在大規模的訓練芯片上，現在主要是三家。
"AI本身是'暴力'計算，沒有'暴力'，哪來成果。"徐直軍說。
【背景】
各位華為的花粉，還記得"麒麟910處理器"麼？
話說2013年，華為推出第一款麒麟910處理器。這有什麼意義呢？
這意味著國產手機有了自己的處理器，通俗地說，麒麟芯片是華為與蘋果、三星平起平坐的底氣所在。麒麟處理器910因此深入國人心中。
華為官方消息稱，9月6日IFA 2019展覽會將揭曉重磅新品，不出意外就是麒麟990了。也就是說，麒麟910一口氣升級到了麒麟990。
如果廉價能佔領市場，夏利早就把奔馳滅了。
但我們知道，現在消失的是夏利。這句話用在華為身上同樣非常合適。
"麒麟910"誕生6年之後……
8月23日，華為在總部宣佈，Ascend（昇騰）910芯片正式上市商用。這又有啥意義？
與麒麟910處理器，昇騰芯片主要是配合雲服務來使用，主攻雲計算服務器市場；而麒麟芯片將主打手機處理器，這是二者最大的差別所在。
科創觀察總結出"十大祕密"，全方位解讀了昇騰910的亮點。
昇騰910+MindSpore框架=？
細心的花粉一定注意到了，華為發佈昇騰910芯片時，重點介紹了MindSpore框架。
這是為什麼？
據瞭解，這種"軟硬組合"的主要目的，是為了釋放華為AI戰略的雲端算力。
昇騰910是基於華為自研的達芬奇架構，採用7nm製程，是目前全球已發佈的單芯片計算密度最大的AI芯片。
目前昇騰910已經通過華為雲用於實際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。
如果說芯片代表算力，那麼智能框架代表了算法，它是人工智能領域的"操作系統"。
令人驚喜的是，華為此次發佈的智能框架MindSpore與昇騰芯片的搭配，將最大化利用芯片能力。
MindSpore AI框架具有兩個特徵：1）顯著減少訓練時間和成本；2）運行態高效，可以實現最少資源和最高能效比。
昇騰910和MindSpore框架的組合式發佈，將算力通過華為雲釋放，讓華為雲的雲端AI算力獲得極大提升。
"全棧全場景"AI能力：如何理解？
這一次，華為提出一個新概念——"全棧全場景"，這傳遞了哪些具體的信息？
華為輪值董事長徐直軍在發佈會上表示：華為之所以要開發並推出MindSpore框架，是因為沒有任何一個現有框架支持全場景。
為了更好促進AI應用，MindSpore計劃將在2020年Q1開源，助力每一位開發者，促進AI產業生態發展。
而現在推出昇騰910、MindSpore，標誌著華為完成全棧全場景AI解決方案（Portfolio）的構建，華為AI戰略進入一個新的階段。
顯然，這是從華為的公司戰略層面來說的。從人工智能整個產業而言，華為推出"全棧全場景"AI解決方案，其目的是讓AI無處不在。
據瞭解，MindSpore是全場景AI計算框架，這個計算框架的實際意義包括三方面：
1）大大降低AI應用開發的門檻；
2）在任何場景下保護用戶隱私；
3）能夠實現AI無處不在的終極目標。
【註釋】：華為AI解決方案（portfolio）的全場景，是指包括公有云、私有云、各種邊緣計算、物聯網行業終端以及消費類終端等部署環境。
而全棧是技術功能視角，是指包括Ascend昇騰系列IP和芯片、芯片使能CANN、訓練和推理框架MindSpore和應用使能ModelArts在內的全堆棧方案。
值得肯定的是，這次最新發布的MindSpore在上述三個方面取得了顯著進展。
通過全場景方案而適應企業不同需要，確保用戶隱私得到尊重和保護，讓AI能夠部署在任何場景，而不僅僅是公有云。
不過，華為AI總體應用還處於初期，AI技術和能力相比於長遠目標仍有很大差距。
昇騰910：為何奪得算力AI處理器冠軍？
此次正式發佈的AI芯片是昇騰910，屬於Ascend-max系列。在去年召開的HC2018上，華為已經發布了其詳細的技術規格。
實測結果表明，昇騰910完全達到了設計規格——即半精度(FP16)算力達到256Tera-FLOPS，整數精度(INT8)算力達到512Tera-OPS。
重要的是，達到規格算力所需功耗僅310W，明顯低於設計規格的350W。
徐直軍表示，"昇騰910總體技術表現超出預期，作為算力AI處理器，當之無愧。我們已經把昇騰910用於實際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。
關於出售方式：昇騰AI芯片為何以板卡的形式出售？
昇騰AI芯片不單獨賣，而是以板卡的形式出售。這並不意味，而是一種技術發展的必然。
據介紹，昇騰是以AI加速模塊、AI服務器、雲服務的形式面向第三方銷售。需要強調的是，華為不會把AI芯片業務獨立出去面向市場。
與此同時，華為希望跟大量的AI芯片開發企業探討合作，以應用於多樣的邊緣計算場景。
徐直軍表示，"我們不直接向第三方提供芯片，而是提供基於芯片的硬件和雲服務，我們和純芯片廠商沒有直接競爭。"
昇騰芯片的背後：華為人工智能發展戰略如何佈局？
在全鏈接大會上，華為將公司的人工智能發展戰略進行了解釋，分為五個部分：
1）投資基礎研究：包括計算視覺、自然語言處理、決策推理等領域。
2）打造全棧方案：打造面向雲、邊緣和端等全場景的、全棧解決方案，提供全流程的 AI 平臺。
3）投資開放生態和人才培養：面向全球，打造人工智能開放生態，培養人工智能人才。
4）解決方案增強：把 AI 思維和技術引入現有產品和服務，實現更大價值、更強競爭力。
5）內部效率提升：應用 AI 優化內部管理，對準海量作業場景，大幅度提升內部運營效率和質量。
其中，華為"全棧全場景"AI解決方案是整個戰略的核心，包括四個方面：
1、基於可統一、可擴展架構的系列化AI IP和芯片Ascend。
2、芯片算子庫和高度自動化算子開發工具CANN。
3、支持端、邊、雲獨立的和協同的統一訓練和推理框架的MindSpore。
4、提供全流程服務ModelArts，分層API和預集成方案的應用使能。
在這個方案中，華為自研的AI芯片算是重中之重。
徐直軍表示，如果說算力的進步是當下 AI 大發展的主要驅動因素，那麼，算力的稀缺和昂貴正在成為制約 AI 全面發展的核心因素。
"Ascend"芯片的命名與前世今生
聽說有一個有趣的故事，"Ascend"這個名字，華為最早將其用在智能手機初期。
華為將Ascend分為四個系列D、P、G、Y ，分別對應旗艦、高端、中端、入門。
2013年2月：
Ascend P2發佈，首次搭載了華為自家的海思K3V2四核處理器，因為4G牌照的問題，P2沒有在國內上市。之後發佈的Ascend D2，使用了相同的處理器。K3V2是海思半導體第一款成功市場化的手機處理器。
2013年6月：
華為在倫敦發佈Ascend P6，使用海思K3V2E四核處理器。這款處理器扮演了極重要的角色，成為華為手機的大功臣。
2014年5月：
華為在巴黎推出Ascend P7，搭載海思Kirin910T四核處理器。這時，華為手機處理器從海思分拆出麒麟系列。
2015年4月：
華為在倫敦首發P8，搭載麒麟930/麒麟935處理器。華為開始淡化Ascend，直接以P系列命名手機。
現在的Ascend（昇騰）芯片是華為"達芬奇項目"的一部分，也是華為全棧人工智能解決方案的一部分。
Ascend是基於可統一、可擴展架構的系列化AI IP和芯片，昇騰芯片包括Max，Mini，Lite，Tiny和Nano等五個系列。
為何要自研架構，不採用寒武紀等合作伙伴方案？
外界一直存在疑問，華為為何要搭建自己的"達芬奇架構"？為何不用寒武紀等廠商的方案？
徐直軍在採訪中回答，構建新架構來支持人工智能芯片，是因為這是基於華為對人工智能的理解，基於端管雲對對人工智能的需求自然產生的。
徐直軍表示，"寒武紀也很好，但無法支持我們的全場景。"
華為需要覆蓋從雲、到邊緣、到端到物聯網端，需要全新的架構，創造力的架構。
華為首席架構師黨文栓介紹說，Ascend 芯片採用統一達芬奇架構：可擴展計算、可擴展內存、可擴展片上互聯。
因此，這是全球首個覆蓋全場景的智能芯片系列，其地位具有非常獨特的市場價值。
升級之路：昇騰310和ModelArts獲得廣泛應用
在華為全聯接大會2018上，華為正式對外發布昇騰310，與此對應還發布了ModelArts。這個ModelArts指的是全流程模型生產服務。
當時震撼業界的是，這組產品是華為全棧全場景解決方案的首批組件。自發布以來，基於昇騰310芯片的產品和雲服務獲得廣泛應用。
1）基於昇騰310的MDC和很多國內外主流車企在園區巴士、新能源車、自動駕駛等場景已經深入合作。
2）基於昇騰310的Atlas系列板卡、服務器，與數十傢伙伴在智慧交通、智慧電力等數十個行業落地行業解決方案。
3）基於昇騰310，華為雲提供了圖像分析類服務、OCR服務、視頻智能分析服務等雲服務。
4）對外提供API達50多個，日均調用量超過1億次，而且在快速增長，預計年底日均調用量超過3億次。
5）另有超過100多個客戶使用昇騰310開發定製AI算法。
ModelArts全流程模型生產服務打通了從數據獲取-模型開發-模型訓練-模型部署的全鏈條，可將生產所需的所有服務一站式提供。
截止目前，ModelArts日均訓練作業任務超過4000個，32000小時，其中：視覺類作業佔85%，語音類作業佔10%,機器學習5%。
全聯接大會2019，更多震撼的AI新品
隨著8月23日昇騰910AI處理器，以及MindSpore全場景AI計算框架發佈，華為全棧全場景AI解決方案各重要組成部分悉數登場。
910處理器表明，華為實現了預期的計劃和目標。這是一個新里程碑，更是一個新開始。
據徐直軍預告，在即將於9月18日開幕的華為全聯接大會2019上，將有更多震撼的AI新品提出。
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），華為將持續投資，推出更多AI處理器，面向全場景持續提供更充裕、更經濟、更適配的AI算力。
作為昇騰 910 和昇騰 310 的升級款，昇騰 920 和昇騰 320 也將會在 2020 年發佈。
昇騰 910 只是 Ascend-Max 系列的產品，Ascend 系列 AI 芯片還有 Mini、Lite、Tiny 和 Nano 這四個系列。
華為期待與各位夥伴更加深入、廣泛地合作，讓AI無所不及，把數字世界帶給每個人、每個家庭、每個組織。
華為AI：沒有"暴力"，哪來成果？
"全場景覆蓋"是華為的不二選擇，在全球競爭對手中，唯有華為提供全場景AI解決方案。
目前，AI服務器芯片領域的核心玩家包括了英偉達、英特爾、谷歌、微軟等，AI手機和物聯網芯片的玩家也越來越多。
根據華為提供的數據，目前全球AI領域的 startup公司已經達到了1100多家。根據Gartner估計，AI芯片在2017年的市場規模為48億美元，2020年預計達到146億美元，其中雲端應用可望達到105億美元。
此前，谷歌雲推出了用於邊緣計算的Edge TPU。
作為Cloud TPU的補充，用戶可以在雲上構建和訓練ML模型，然後通過Edge TPU硬件加速器在Cloud IoT Edge設備上運行這些模型，這在某種程度上降低了開發者的成本。
但如果能出現一套框架，讓手機、公有云、私有云、邊緣計算等不同平臺的AI應用一次調校就能部署，將會比Edge TPU更有效率。
徐直軍說，華為芯片成功的原因也許是因為華為不缺錢，決策簡單。去年財報發佈，有些聲音說華為沒騰訊、阿里賺得多，但任總（任正非）批評還是掙得多了，說明戰略投入不夠，還要寫檢討。
據介紹，作為一個訓練芯片，昇騰910對標的只有兩家，其中一家是谷歌。谷歌只對外提供雲服務，不提供板卡。未來在大規模的訓練芯片上，現在主要是三家。
"AI本身是'暴力'計算，沒有'暴力'，哪來成果。"徐直軍說。