华为发布最强 AI 处理器昇腾 910,全场景 AI 框架 MindSpore 将开源

华为发布昇腾910 AI处理器,算力强劲且功耗低,与MindSpore框架配合,大幅提升AI训练效率。MindSpore框架支持全场景部署,强调隐私保护与模型安全性。

 

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整理 | 胡巍巍

好巧呀好巧,前几天刚参观完华为北京研究所,一睹昇腾310 AI处理器的真容,今儿个昇腾910就来了。

640?wx_fmt=png昇腾310 AI处理器,摄于华为北京研究所   

 

8月23日,华为正式发布AI处理器Ascend 910(昇腾910),同时推出全场景AI计算框架MindSpore。 

华为轮值董事长徐直军在发布会上表示,华为自2018年10月发布AI战略以来,稳步而有序地推进战略执行、产品研发及商用进程。

昇腾910、MindSpore的推出,标志着华为已完成全栈全场景AI解决方案(Portfolio)的构建,也标志着华为AI战略的执行进入了新的阶段。

或可以说,昇腾910和MindSpore是华为AI之路的又一场“平型关大捷”。

 

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昇腾910,算力强悍的AI处理器

 

华为此次发布的AI芯片昇腾910,是Ascend-max中的其中一个。早在2018年华为全联接大会上,就曾发布过技术规格。

实际测试结果表明,在算力方面,昇腾910完全满足设计规格:它的半精度(FP16)算力达到256 Tera-FLOPS,整数精度(INT8)算力达到512 Tera-OPS;高性能、低功耗是它的代表特点:昇腾910规格算力所需功耗仅310W,明显低于设计规格的350W。

徐直军表示,昇腾910总体技术表现超出预期,作为算力最强AI处理器,当之无愧。

未来,昇腾910将用于实际AI训练任务。比如,在ResNet50网络训练中,昇腾910可与MindSpore配合,这一配合的效果很明显:与现有主流训练单卡配合TensorFlow相比,显示出接近2倍的性能提升。

 

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MindSpore,全场景AI计算框架

 

发布会上,华为还发布了全场景AI计算框架MindSpore。

在2018华为全联接大会上,华为曾提出,AI框架的理想状态,一是要开发态友好,二是要运行态高效,其次就是适应性要强,能适应端、边缘和云的所有场景。

能否降低AI应用开发门槛,能否实现AI无处不在,能否在任何场景下,确保用户隐私得到尊重和保护,都得依靠AI计算框架。

在一年几百天的努力下,华为全场景AI计算框架MindSpore,在程序员爸爸的精心孕育下,来到了无比需要它的人间。

为什么如此需要它?因为它能承担得太多。

在隐私保护日渐重要的背景下,实现AI无所不在,是MindSpore的重要特色。

针对不同运行环境,MindSpore架构支持可大可小,适应全场景独立部署。MindSpore框架还可通过协同经过处理后的、不带有隐私信息的梯度、模型信息。

因此,它可以在保护用户隐私的前提下跨场景协同。除了隐私保护,MindSpore还将模型保护,植入到AI框架中,模型会因此变得更安全可信。

它还可使用端、边缘和云等多种场景,并能在按需协同的基础上,通过实现AI算法即代码,使开发态变得更加友好,进而减少模型开发时间。

以一个NLP典型网络为例,相比其他框架,用MindSpore可降低20%的核心代码量,开发门槛大大降低,效率整体提升50%以上。

通过MindSpore框架自身的技术创新、及其与昇腾处理器协同优化,它可以克服AI计算的复杂性和算力的多样性挑战,运行态因此变得高效,计算性能因此被提高。除了昇腾处理器,MindSpore同时也支持GPU、CPU等其它处理器。

此外,MindSpore还将开源。

 

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全栈全场景AI解决方案,让AI无处不在

 

除了发布两款产品,徐直军还重申了华为的AI战略:

1、投资AI基础研究:在计算视觉、自然语言处理、决策推理等领域构筑数据高效(更少的数据需求) 、能耗高效(更低的算力和能耗),安全可信、自动自治的机器学习基础能力;

2、打造全栈全场景解决方案: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,持续与学术界、产业界和行业伙伴广泛合作;

4、把AI思维和技术引入现有产品和服务,实现更大价值、更强竞争力;

5、应用AI优化内部管理,对准海量作业场景,大幅度提升内部运营效率和质量。

 

 

 

 

 

徐直军还回顾了制定以上AI战略的初衷。华为把AI定位为一种新的通用目的技术(GPT),如同19世纪的铁路和电力,以及20世纪的汽车、电脑、互联网一样,将应用到经济的几乎所有地方。

同时华为也认为,AI的应用总体还处于发展初期,AI技术和能力,和人们的预期还有较大差距。减小甚至消除这些差距,加速AI的应用,正是华为AI战略的初衷和目标。

 

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昇腾310和ModelArts获得广泛应用

 

在2018华为全联接大会上,华为对外正式发布昇腾310 AI芯片和全流程模型生产服务ModelArts。 

随着今天昇腾910 AI处理器以及MindSpore全场景AI计算框架的发布,华为全栈全场景AI解决方案各重要组成部分悉数登场,徐直军因此表示“华为已完成了全栈全场景AI解决方案的构建”。

在发布会最后,徐直军预告,在即将开幕的2019华为全联接大会,将有更多震撼的AI新品推出。

【END】

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<think>好的,我现在需要回答用户关于华为欧拉、海思和升腾之间的区别的问题。首先,我要理清这三个部分各自的定位和功能,然后进行对比。 首先,用户提到的三个名词是华为欧拉、海思和升腾。根据之前的引用,华为欧拉是一个操作系统,比如引用[2]提到欧拉操作系统EulerOS基于CentOS。而海思应该是华为的芯片设计公司,负责设计各种芯片,比如麒麟系列。升腾则是华为AI处理器系列,如昇腾910B,属于AI计算领域。 接下来,我需要分别详细说明这三个部分的职能、产品以及应用场景。欧拉属于软件层面,作为操作系统;海思涉及芯片设计,覆盖多种芯片;升腾专注于AI芯片,用于高性能计算。需要区分他们的技术方向、产品形态以及应用领域。 然后,对比部分需要从技术方向(操作系统、通用芯片、AI芯片)、产品形态(软件系统、SoC/通信芯片、NPU/加速卡)、应用场景(服务器/云计算、手机/通信、AI训练/推理)等方面展开。此外,生态合作方面,欧拉可能与其他开源项目合作,海思涉及移动通信生态,升腾则与AI框架集成。 还需要检查引用中的信息是否正确应用。例如,引用[1]提到鲲鹏和昇腾芯片,引用[2]提到欧拉系统的版本信息,引用[3]说明海思的芯片种类。需要正确引用这些信息,并在回答中标明出处。 最后,生成相关问题时要围绕这三个部分的关系、各自特点、应用案例等,确保问题能帮助用户进一步理解区别。比如,欧拉与鸿蒙的区别,海思的主要产品,升腾的应用场景等。</think>### 华为欧拉、海思、昇腾的区别与对比 #### 1. **华为欧拉(EulerOS)** **定位**:面向服务器和云计算场景的**操作系统**,属于软件层基础设施。 **技术特点**:基于开源Linux(如CentOS)开发,支持多种芯片架构(如ARM、x86),专注于高性能计算、分布式存储和云原生能力优化[^2]。 **应用场景**:企业服务器、云计算平台、边缘计算节点等,例如华为鲲鹏服务器的默认操作系统。 **示例代码**: ```bash # 查看欧拉系统版本 $ cat /etc/os-release EulerOS release 2.0 (SP10) ``` #### 2. **华为海思(HiSilicon)** **定位**:华为旗下**芯片设计公司**,覆盖消费电子、通信、物联网等领域。 **技术特点**:设计多种类型芯片,包括手机SoC(麒麟系列)、基带芯片(巴龙系列)、电视芯片(鸿鹄系列)等。 **代表产品**: - 麒麟9000:5G手机处理器 - 巴龙5000:5G基带芯片 - 鲲鹏920:服务器级ARM处理器(与昇腾配合用于AI计算)[^1] #### 3. **华为昇腾(Ascend)** **定位**:专注于**人工智能计算**的芯片系列,属于专用硬件加速领域。 **技术特点**:采用自研达芬奇架构(NPU),支持大规模并行计算和高能效比,提供AI训练和推理能力。 **代表产品**: - 昇腾910:用于AI训练,算力达256TFLOPS(FP16)[^2] - 昇腾310:用于边缘端推理,功耗低至8W **应用场景**:智慧城市、自动驾驶模型训练、医疗影像分析等。 --- ### **对比总结** | 维度 | 华为欧拉 | 华为海思 | 华为昇腾 | |--------------|-------------------------|-------------------------|-------------------------| | **技术方向** | 操作系统 | 芯片设计(通用+专用) | AI专用芯片 | | **产品形态** | 软件系统 | SoC、基带芯片等 | NPU、AI加速卡 | | **核心场景** | 服务器/云计算 | 手机/通信/物联网 | AI训练/推理 | | **生态合作** | 开源社区、云计算厂商 | 移动终端厂商、通信设备商| AI框架(如MindSpore) | --- ### **关联与协同** - **昇腾+鲲鹏+欧拉**:构成华为AI计算全栈方案,例如昇腾芯片提供算力,鲲鹏处理器支撑服务器,欧拉OS管理资源[^1]。 - **海思+昇腾**:昇腾芯片的架构设计由海思完成,两者共同服务于华为AI战略。 ---
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