出處：芯智訊 作者：林子
在去年10月10日的2018華為全聯接大會（HUAWEI CONNECT）上，華為輪值CEO徐直軍公布了華為全棧全場景AI解決方案，并正式宣布了兩款AI芯片：算力最強的昇騰910和最具能效的昇騰310。
經過近一年的時間。今天（8月23日），華為正式宣布昇騰910成功商用，同時推出全場景AI計算框架MindSpore。
最強AI芯片昇騰910
跟之前公布的參數一樣，昇騰910是目前單芯片計算密度最大的芯片，采用7nm增強版EUV工藝，單Die內建32顆達芬奇核心，半精度(FP16)算力達到256 Tera-FLOPS，整數精度 (INT8) 算力達到512 Tera-OPS，最大功耗為350W。支持128通道 全高清 視頻解碼器- H.264/265。
另外根據華為此前公布昇騰910的性能與Google TPU v2、Google TPU v3、NVIDIA V100對比數據來看，昇騰910的算力比NVIDIA V100還要高出一倍，計算力遠超Google及NVIDIA。
現場，徐直軍先介紹了華為AI解決方案，以及基于昇騰310的產品和云服務的廣泛應用。
接著，徐直軍說：“我宣布，算力最強的AI處理器 Ascend 910 正式推出。去年10月，我們發布了Ascend 910的技術規格，今天我向大家介紹最新的實際測試結果。”
昇騰910屬于Ascend-max系列，徐直軍公布了其最新測試結果：
半精度 (FP16)算力達到256 Tera-FLOPS
整數精度 (INT8) 算力達到512 Tera-OPS
而且，達到規格算力所需功耗僅310W，明顯低于設計規格的350W。
也就是說，在算力方面，昇騰910完全達到了設計規格，下面是昇騰910初次亮相時公布的設計規格。
徐直軍說，昇騰910總體技術表現超出預期。昇騰910已經被用于實際AI訓練任務。其中，在典型的ResNet-50 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。每秒訓練的圖片數量從965張提升到1802張。
徐直軍現場表示：“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！”
高算力、高集成度、高速互聯，便共同鑄造了 業界最強大的 AI 處理器 —— 昇騰 910。
基于達芬奇架構的 AI 核是計算核心。除了標量和矢量計算單元，AI 核集成了 3D 立方體計算引擎，能夠在一個時鐘周期內完成 4096 的乘加運算。
與 CPU 和 GPU 相比，有兩個數量級的提升，昇騰 910 集成了 32 個立方體計算引擎，能夠輸出 256TFLOPS。
它不僅是一顆強大的 AI 計算處理器，而且還是一個高度集成的片上系統，集成了 CPU、DVPP 以及任務管理器。
這些單元給昇騰 910 提供了一種 “自治” 能力，使其可以獨立完成整個 AI 的訓練流程，最小化與 Host 的交互，從而充分發揮其算力。
創建一個強大的訓練系統不僅需要芯片自身強大的算力，高效的通信機制也是必不可少的。
昇騰 910 集成了 HCCS、PCIe 和 RoCE 三種高速接口。
其中，自研的 HCCS 可以提供單接口 240Gbps 的傳輸。
也正是采用了最新的 PCIe，使得吞吐量比上一代翻倍。
而芯片上集成的 RoCE 接口，則為多節點間提供了高效的數據交互的互聯方案，這些互聯技術大幅提升了構建訓練系統的性能和靈活性。
最后，現場有記者問道，昇騰 910 售價多少呢？畢竟我們知道NVIDIA GPU和Google TPU都有定價。
徐直軍笑道：“售價具體還沒定出來，但肯定不會比他們（NVIDIA GPU和Google TPU）高。”
昇騰310和昇騰910僅僅是一個開始。徐直軍表示，未來將持續投資，推出更多的AI處理器，面向邊緣計算場景，在已經商用Ascend 310基礎上，計劃2021年將推出Ascend 320。上面是昇騰處理器的一系列計劃時間表，可以看到，該系列芯片覆蓋訓練、MDC/DC、邊緣計算多種場景，即將在2021年推出用于訓練場景的昇騰920，邊緣計算場景的昇騰320。MindSpore 全場景AI計算框架，明年Q1開源！
此外，徐直軍還發布了全場景AI計算框架 MindSpore，并宣布“MindSpore將在2020年Q1開源”！
徐直軍表示：能否大大降低AI應用開發的門檻，能否實現AI將無處不在，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。
在去年HC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。
一年后的今天，全場景AI計算框架MindSpore在這三個方面都取得了顯著的進展：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，使開發態變得更加友好，顯著減少模型開發時間，降低了模型開發門檻。
MindSpore如何做到更快更高效？
MindSpore秉承“AI算法即代碼”理念，提供一系列的關鍵技術，例如MindSpore自動微分，采用Source 2 Source方式實現，在性能和可編程性上，明顯優于業界圖和運算符重載方式。能夠實現任意算子的微分表達和編譯優化，同時實現反向算子自動生成，極大地方便了模型開發。
而隨著數據集和模型規模越來越大，模型并行將成為必然趨勢。相比手工切分的模型并行的門檻高、效率低、調優難，MindSpore只需定義單機模型，即可自動實現多機混合并行運行，無需了解AI集群細節。主從控制模式中，CPU和GPU交互引入內存和數據開銷。MindSpore在芯片上完成神經網絡模型訓練的所有控制和執行，減少和主機CPU的交互時間，速度更快。并在已有的分布式訓練方案引入中心控制來尋找梯度同步點，MindSpore實現了去中心化的分布式梯度聚合，完全消除控制開銷。
最終，軟硬件優化為不同類型算子映射最佳的計算單元和數據布局，獲得最佳的性能。
通過MindSpore自身的技術創新及MindSpore與Ascend處理器協同優化，實現了運行態的高效，大大提高了計算性能。除了昇騰處理器，MindSpore也支持GPU、CPU等其它處理器。
現在已有了TensorFlow、PyTorch框架，但還沒有任何一個現有框架支持全場景，而這就是華為要做的——覆蓋端-邊緣-云，做一個能支持全場景的框架，實現AI無所不在越來越基礎的需求，這也是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。同時，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。
為了降低AI開發者的開發門檻，MindSpore創造性地實現了AI算法即代碼，使開發態變得更加友好，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%，開發門檻大大降低，效率整體提升50%以上。
華為全棧全場景AI解決方案已經完成最后，徐直軍說，去年在HC大會上發布的全棧全場景AI解決方案已經完成了構建！這對華為的AI業務來講是一個新的里程碑，更是一個新的開始！
昇騰910商用以后，華為云AI將為客戶提供充裕經濟的算力。通過MindSpore，華為云讓科學家更高效地完成AI算子開發（比如自動微分功能），縮短開發周期，減少開發工作量。同時，MindSpore可以發揮出昇騰芯片最大計算潛能，這樣軟硬件協同可以更好地利用芯片算力。華為云致力于解決AI應用過程中面臨的“貴”和“難”的問題，降低AI計算的門檻，實現普惠AI。
