'最強AI算力芯片昇騰910助陣，華為Atlas平臺成普惠AI新選擇'
圍棋對弈，曾被認為是機器計算的禁區，隨著深度學習算法的突破，現在計算機的棋力已經可以全面壓制人類頂尖棋手；自動泊車，原本是頂級豪車才具備的賣點，而現在已經成為越來越多的國產新能源汽車的標配……智能化浪潮在席捲世界，甚至連我們身邊的每一盞信號燈、每一個攝像頭都在走向智能化，普惠AI需要堅實的底層架構基石。
圍棋對弈，曾被認為是機器計算的禁區，隨著深度學習算法的突破，現在計算機的棋力已經可以全面壓制人類頂尖棋手；自動泊車，原本是頂級豪車才具備的賣點，而現在已經成為越來越多的國產新能源汽車的標配……智能化浪潮在席捲世界，甚至連我們身邊的每一盞信號燈、每一個攝像頭都在走向智能化，普惠AI需要堅實的底層架構基石。
8月23日，隨著具有最強AI算力的昇騰910發佈，Atlas智能計算平臺實現了產品線的再一次擴充，Atlas平臺也成為了普惠AI的優先選擇。
Atlas平臺已實現全棧全場景AI解決方案覆蓋
人工智能（AI）在幾年前還是一個略顯高大上的科技詞彙，但現在無論是在各種科技峰會還是日常生活中，人們討論的焦點已經不再是人工智能的種種美好願景，而是在討論如何將AI技術運用到自己的業務或者生活之中，到了實際應用階段，人們會對AI加速組件的成本、開發環境和商業價值有更現實的評判和考量。
人工智能的廣泛普及，近年來被視為生產力再次提升的一個重要契機，但AI算力昂貴、AI開發工具匱乏等現實問題，又成為了AI發展不得不面對的現實。所以，人們希望AI市場上出現新變量，可以提供多樣性的AI算力選擇和具有彈性的AI開發工具包以及成熟健全的AI生態。
華為在2018年全聯接大會上提出了全棧全場景AI戰略，併發布了AI芯片昇騰310和昇騰910；在2019年8月23日，華為正式發佈了算力最強的AI處理器昇騰910和全場景AI計算架構MindSpore，華為公司輪值董事長徐直軍在發佈會上宣佈：華為昇騰910、MindSpore的推出，標誌著華為已完成全棧全場景AI解決方案（Portfolio）的構建，也標誌著華為AI戰略的執行進入了新的階段。
圍棋對弈，曾被認為是機器計算的禁區，隨著深度學習算法的突破，現在計算機的棋力已經可以全面壓制人類頂尖棋手；自動泊車，原本是頂級豪車才具備的賣點，而現在已經成為越來越多的國產新能源汽車的標配……智能化浪潮在席捲世界，甚至連我們身邊的每一盞信號燈、每一個攝像頭都在走向智能化，普惠AI需要堅實的底層架構基石。
8月23日，隨著具有最強AI算力的昇騰910發佈，Atlas智能計算平臺實現了產品線的再一次擴充，Atlas平臺也成為了普惠AI的優先選擇。
Atlas平臺已實現全棧全場景AI解決方案覆蓋
人工智能（AI）在幾年前還是一個略顯高大上的科技詞彙，但現在無論是在各種科技峰會還是日常生活中，人們討論的焦點已經不再是人工智能的種種美好願景，而是在討論如何將AI技術運用到自己的業務或者生活之中，到了實際應用階段，人們會對AI加速組件的成本、開發環境和商業價值有更現實的評判和考量。
人工智能的廣泛普及，近年來被視為生產力再次提升的一個重要契機，但AI算力昂貴、AI開發工具匱乏等現實問題，又成為了AI發展不得不面對的現實。所以，人們希望AI市場上出現新變量，可以提供多樣性的AI算力選擇和具有彈性的AI開發工具包以及成熟健全的AI生態。
華為在2018年全聯接大會上提出了全棧全場景AI戰略，併發布了AI芯片昇騰310和昇騰910；在2019年8月23日，華為正式發佈了算力最強的AI處理器昇騰910和全場景AI計算架構MindSpore，華為公司輪值董事長徐直軍在發佈會上宣佈：華為昇騰910、MindSpore的推出，標誌著華為已完成全棧全場景AI解決方案（Portfolio）的構建，也標誌著華為AI戰略的執行進入了新的階段。
徐直軍在發佈昇騰910產品之前，首先重申了華為公司的AI戰略：投資AI基礎研究，在計算視覺、自然語言處理、決策推理等領域構築數據高效（更少的數據需求） 、能耗高效（更低的算力和能耗） ，安全可信、自動自治的機器學習基礎能力；打造全棧全場景解決方案，提供充裕的、經濟的算力資源，簡單易用、高效率、全流程的AI平臺；投資開放生態和人才培養，面向全球，持續與學術界、產業界和行業夥伴廣泛合作；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；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。
徐直軍還發布了全場景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。為此，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，要能適應每個場景包括端、邊緣和雲。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。
華為Atlas人工智能計算平臺基於華為昇騰系列AI處理器和業界主流異構計算部件，通過模塊、板卡、小站、AI服務器等豐富的產品形態，打造面向“端、邊、雲”的全場景AI基礎設施方案，可廣泛用於“平安城市、智慧交通、智慧醫療、AI推理”等領域。隨著華為昇騰910正式發佈，華為的Atlas人工智能計算平臺在全棧全場景AI解決方案產品序列上也逐漸完整，用戶可以根據自身不同的算力需求和業務特點來打造不同的AI解決方案。
其中Atlas 200 AI加速模塊只有半個信用卡大小，卻可以支持16路高清視頻實時分析，功耗僅為9.5W左右，應用在智能攝像頭、無人機等物聯網智能化領域非常適宜。
Atlas300 AI加速卡則採用半高的PCIe卡設計，主要面向數據中心和邊緣側服務器場景，單卡即可支持64TOPS INT8計算性能，相比業內同類型產品有3倍的性能提升，可以為深度學習和推理提供強大的算力支持。
Atlas500 智能小站適用於邊緣側產品，機頂盒大小可以實現16路高清視頻處理能力，可廣泛應用於交通、無人零售、智能製造等領域。Atlas 深度學習解決方案則在標準建構和編程基礎之上，提供經過優化的AI環境，同時集成華為集群管理、任務調度等功能組件，可以大幅降低企業AI應用的門檻，讓用戶買回去開箱即可用。
之前市面上流行的GPU加速AI服務器，在模型訓練這樣的應用更適合，在訓練算法成熟後，其實在執行時並不需要如此超高的計算力，而是需要功能和成本更為平衡的解決方案，之前市場上FPGA加速卡無論是種類還是數量上可選擇的空間都非常狹小。
現在業內主流的AI計算平臺通常採用x86計算平臺+NVIDIA異構計算加速卡，而華為Atlas計算平臺涵蓋x86平臺、AI計算平臺和ARM計算平臺，無論是從解決方案的豐富程度上，還是在單機單卡計算密度上，都讓用戶有充足的選擇空間和餘地，用戶可以根據自己的業務需求選擇更適合自己的方案組合。
昇騰芯片，讓AI算力多樣性從願景變為現實
要想造一部好車，一臺好的發動機必不可少。而要打造一個性能強勁、功耗控制得當的AI加速平臺，一顆好的AI處理器也是不可或缺的。
圍棋對弈，曾被認為是機器計算的禁區，隨著深度學習算法的突破，現在計算機的棋力已經可以全面壓制人類頂尖棋手；自動泊車，原本是頂級豪車才具備的賣點，而現在已經成為越來越多的國產新能源汽車的標配……智能化浪潮在席捲世界，甚至連我們身邊的每一盞信號燈、每一個攝像頭都在走向智能化，普惠AI需要堅實的底層架構基石。
8月23日，隨著具有最強AI算力的昇騰910發佈，Atlas智能計算平臺實現了產品線的再一次擴充，Atlas平臺也成為了普惠AI的優先選擇。
Atlas平臺已實現全棧全場景AI解決方案覆蓋
人工智能（AI）在幾年前還是一個略顯高大上的科技詞彙，但現在無論是在各種科技峰會還是日常生活中，人們討論的焦點已經不再是人工智能的種種美好願景，而是在討論如何將AI技術運用到自己的業務或者生活之中，到了實際應用階段，人們會對AI加速組件的成本、開發環境和商業價值有更現實的評判和考量。
人工智能的廣泛普及，近年來被視為生產力再次提升的一個重要契機，但AI算力昂貴、AI開發工具匱乏等現實問題，又成為了AI發展不得不面對的現實。所以，人們希望AI市場上出現新變量，可以提供多樣性的AI算力選擇和具有彈性的AI開發工具包以及成熟健全的AI生態。
華為在2018年全聯接大會上提出了全棧全場景AI戰略，併發布了AI芯片昇騰310和昇騰910；在2019年8月23日，華為正式發佈了算力最強的AI處理器昇騰910和全場景AI計算架構MindSpore，華為公司輪值董事長徐直軍在發佈會上宣佈：華為昇騰910、MindSpore的推出，標誌著華為已完成全棧全場景AI解決方案（Portfolio）的構建，也標誌著華為AI戰略的執行進入了新的階段。
徐直軍在發佈昇騰910產品之前，首先重申了華為公司的AI戰略：投資AI基礎研究，在計算視覺、自然語言處理、決策推理等領域構築數據高效（更少的數據需求） 、能耗高效（更低的算力和能耗） ，安全可信、自動自治的機器學習基礎能力；打造全棧全場景解決方案，提供充裕的、經濟的算力資源，簡單易用、高效率、全流程的AI平臺；投資開放生態和人才培養，面向全球，持續與學術界、產業界和行業夥伴廣泛合作；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；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。
徐直軍還發布了全場景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。為此，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，要能適應每個場景包括端、邊緣和雲。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。
華為Atlas人工智能計算平臺基於華為昇騰系列AI處理器和業界主流異構計算部件，通過模塊、板卡、小站、AI服務器等豐富的產品形態，打造面向“端、邊、雲”的全場景AI基礎設施方案，可廣泛用於“平安城市、智慧交通、智慧醫療、AI推理”等領域。隨著華為昇騰910正式發佈，華為的Atlas人工智能計算平臺在全棧全場景AI解決方案產品序列上也逐漸完整，用戶可以根據自身不同的算力需求和業務特點來打造不同的AI解決方案。
其中Atlas 200 AI加速模塊只有半個信用卡大小，卻可以支持16路高清視頻實時分析，功耗僅為9.5W左右，應用在智能攝像頭、無人機等物聯網智能化領域非常適宜。
Atlas300 AI加速卡則採用半高的PCIe卡設計，主要面向數據中心和邊緣側服務器場景，單卡即可支持64TOPS INT8計算性能，相比業內同類型產品有3倍的性能提升，可以為深度學習和推理提供強大的算力支持。
Atlas500 智能小站適用於邊緣側產品，機頂盒大小可以實現16路高清視頻處理能力，可廣泛應用於交通、無人零售、智能製造等領域。Atlas 深度學習解決方案則在標準建構和編程基礎之上，提供經過優化的AI環境，同時集成華為集群管理、任務調度等功能組件，可以大幅降低企業AI應用的門檻，讓用戶買回去開箱即可用。
之前市面上流行的GPU加速AI服務器，在模型訓練這樣的應用更適合，在訓練算法成熟後，其實在執行時並不需要如此超高的計算力，而是需要功能和成本更為平衡的解決方案，之前市場上FPGA加速卡無論是種類還是數量上可選擇的空間都非常狹小。
現在業內主流的AI計算平臺通常採用x86計算平臺+NVIDIA異構計算加速卡，而華為Atlas計算平臺涵蓋x86平臺、AI計算平臺和ARM計算平臺，無論是從解決方案的豐富程度上，還是在單機單卡計算密度上，都讓用戶有充足的選擇空間和餘地，用戶可以根據自己的業務需求選擇更適合自己的方案組合。
昇騰芯片，讓AI算力多樣性從願景變為現實
要想造一部好車，一臺好的發動機必不可少。而要打造一個性能強勁、功耗控制得當的AI加速平臺，一顆好的AI處理器也是不可或缺的。
在HC2018上，昇騰910的技術規格其實已經公佈，而此次徐直軍給出了AI處理器昇騰910的實際測試成績，在算力方面，昇騰910完全達到了設計規格，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，作為算力最強AI處理器，當之無愧。華為已經把昇騰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。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，推出更多的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。
除了最新發布的昇騰910，其實更早發佈的昇騰310 AI處理器，已經被廣泛應用於實際之中，昇騰310在最大功耗僅8W的情況下，其整數精度（INT8）算力達到16Tops，半精度（FP16）算力達到8Tops，同時，該芯片中還集成了16通道 全高清 視頻解碼器，是面向邊緣計算場景最強算力的AI SoC。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。其中，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。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。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，對外提供API達50多個，日均調用量超過1億次，而且數量仍在快速增長，預計年底日均調用量超過3億次。另有超過100多個客戶使用昇騰310開發定製AI算法。
專為AI而生的昇騰芯片，可以說是AI原生芯片，在算力密度、功耗等方面，與同類產品相比都保持著明顯的性能優勢，昇騰芯片也成為Atlas平臺鮮明的個性化標籤，為用戶提供了差異化的方案選擇。
華為不只造AI芯片，而是在構築AI完整生態
在中國科技產業長期“缺芯少核”的大背景下，芯片和操作系統的相關新聞更容易引發高關注，昇騰芯片在去年發佈後就得到了極大的關注，而事實上，華為並不是只是在造一款AI芯片，更多地是在打造完整的AI生態系統。
除了芯片之外，CANN是一套芯片算子庫和高度自動化算子開發工具，而MindSpore支持端、邊、雲獨立的和協同的統一訓練以及推理框架應用使能，再加上一個“加強版Tensorflow”的AI開發者平臺ModelArts，一個全新的、獨立的、開放的AI生態世界雛形已經基本成型，而Atlas 人工智能計算平臺只是這個生態系統自然衍生出的的解決方案產品子集而已。
再優秀的解決方案，都必須經歷市場的重重考驗才能真正獲得成功，而對於一個新的芯片和生態系統而言，行業應用中的破冰之旅就顯得異常重要。據悉，華為與深圳供電局在邊緣計算、AI和5G等現實業務融合創新已經獲得了重大突破，首次在電力行業中部署華為鯤鵬國產ARM架構CPU生態體系，也創新性地將昇騰AI芯片應用在物聯網端側，數據採集類型數量相比過去提升了30倍，為物聯網和智能化的融合創新提供了珍貴樣本。
談及智慧計算的未來之路，徐直軍指出，持續提升模型算法，實現工業生產環境的“工作”優秀，而不僅僅是各種比拼環境的“考試”優秀。實現模型的閉環、實時更新，保證企業AI應用始終處於最佳狀態。以往電力行業的數據中心，其核心部件主要採用x86架構，關鍵設備受制於人，而深圳供電局在電力行業部署的新系統，從操作系統、CPU、服務器和存儲等關鍵軟硬件環節，實現了徹底的國產化，同時，應用華為昇騰芯片和深圳供電局自研算法，通過邊端數據本地實時處理，可以實現輸變電領域智能巡檢，提升運維檢修效率，過去戶外輸電線路用傳統人工巡視要20天完成的工作，利用AI邊側視頻巡檢只需要2小時就可完成，巡視效率提高了240倍，誤檢和漏檢率可降低70%。電力行業首個AIoT架構的成功部署，一方面在實踐中驗證了國產處理器的產業化、商品化已經走向成熟，另一方面也證明了華為AI應用生態的成熟。
昇騰芯片在電力行業的部署，讓我們看到了AI技術讓傳統行業重新煥發活力的巨大價值。我們也衷心期盼Atlas平臺和華為AI生態能夠不斷再進化，最終真正成為普惠AI和萬眾創新的堅固基石。
z