2款AI芯片、深度学习框架MindSpore：华为史无前例集中发布AI战略

机器之心报道

作者：李泽南

今天上午，在上海举行的 2018 全联接大会上，华为轮值董事长徐直军宣布了华为的 AI 战略与全栈式解决方案，同时发布了两款全新 AI 芯片以及跨平台深度学习框架。可以说，这是近年来 BAT 等巨头高调投入 AI 之际，华为高层首次对外宣布集团层面的 AI 战略。

华为本次发布的 AI 全栈式解决方案，让这家公司成为目前全球唯一提供 AI 全栈软件和系列化芯片的提供商。同时，华为还提供了一套与之配套的统一开发框架。

华为 AI 发展战略

AI 是基础生产力，这个观点是华为通过自身的实践总结出的经验，现在华为希望把提升自身生产力的技术开放出来，供所有人使用。「自 2017 年起，华为就确定了构建万物互联的愿景，」华为轮值董事长徐直军表示。「为此，华为制定了 AI 发展战略。如同工业化革命期间的电力和铁路一样，人工智能是 21 世纪的新通用目的技术。」

徐直军表示，华为之所以强调 AI 是一种通用技术，是为了让我们正视 AI 的价值，AI 不仅能够让我们高效解决已经解决的问题，还可以解决很多未解决的问题。

华为认为，人工智能带来的改变将涉及所有行业，包括交通、教育、医疗和金融。而人工智能引发的变革才刚刚开始，目前我们正处在 AI 应用与社会环境相互碰撞的时期。在研究层面，2017 年全球发表的机器学习论文数量已经达到了 2 万余篇，目标检测、机器翻译的性能超越人类；而另一方面，只有约 4% 的企业已经投资或部署了 AI 技术，5% 的高等教育机构使用了 AI 等等，这反映出应用层面的冷静。现阶段，这种研究与应用之间的落差令人欣喜，同时选择解决正确的问题是最重要的任务。

徐直军表示，为了弥合这种研究与应用之间的差距，AI 需要以下十大改变：

华为花费很长时间介绍了目前人工智能面临的 10 大挑战。基于这十大改变，华为的 AI 发展战略包括五个方面：

•  投资基础研究：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。

• 打造全栈方案：打造面向云、边缘和端等全场景的、独立的以及协同的、全栈解决方案，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。

• 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，打造人工智能开放生态，培养人工智能人才。

• 解决方案增强：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。

• 内部效率提升：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。

基于这样的考量，华为提出了自己的全栈 AI 解决方案。

全栈全场景 AI 解决方案

据介绍，华为的全栈方案具体包括：

• Ascend： 基于统一、可扩展架构的系列化 AI IP 和 芯片，包括 Max、Mini、Lite、Tiny 和 Nano 五个系列。包括今天发布的华为昇腾 910（Ascend 910），它是目前全球已发布的单芯片中计算密度最大的 AI 芯片，还有 Ascend 310，它是目前面向计算场景最强算力的 AI SoC。

• CANN： 芯片算子库和高度自动化算子开发工具。

• MindSpore：支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架。

• 应用使能：提供全流程服务（ModelArts）、分层 API 和预集成方案。

此前曝光的「达芬奇计划」旨在让 AI 技术融入华为的所有产品和业务，包括为云服务器研发的专用 AI 加速芯片，也包括 5G 技术的研发，在智能摄像头等终端设备、甚至智能驾驶上抢夺先机。

其中，华为自研的人工智能计算芯片是重中之重。「如果说算力的进步是当下 AI 大发展的主要驱动因素，那么，算力的稀缺和昂贵正在成为制约 AI 全面发展的核心因素。」徐直军表示。

今天，华为发布了两颗全新的 AI 芯片：Ascend 910 与 Ascend 310。

华为首席架构师党文栓介绍说，Ascend 芯片采用统一达芬奇架构：可扩展计算、可扩展内存、可扩展片上互联。因此，这是全球首个覆盖全场景的智能芯片系列。

AScend 910

AI 云芯片是人们关注的重点。「媒体一直在预测华为正在开发 AI 芯片，今天我要告诉你：你们的猜测是对的！」徐直军说道。

在发布会上，华为简要介绍了两款芯片的性能指标，服务器芯片昇腾（Ascend）910 采用 7nm 制程，最大功耗为 350W，算力比英伟达 Tesla V100 还要高出一倍。华为称，昇腾 910 是目前单芯片计算密度最大的芯片。华为并不像谷歌一样只在自己的服务器中使用 AI 云芯片，这款芯片将于明年二季度正式上市。

 

在发布芯片的同时，华为还发布了大规模分布式训练系统 Ascend 集群，在设计中，该集群将包括 1024 个 Asced 910 芯片，算力达到 256P，大幅超过英伟达 DGX2 和谷歌 TPU 集群。这种服务器将同样在 2019 年二季度推出，帮助开发者更快地训练模型。

Ascend 310

与高功耗的 910 一同推出的 Ascend 310 是昇腾迷你系列的第一款产品。据称这款芯片功耗为 8 瓦，采用 12nm 工艺，算力可达 16TFLOPS，其集成了 16 通道全高清视频解码器，具体性能见上图。

除此之外，在 2019 年华为还将发布三款昇腾 IP：Ascend Lite、Ascend Tiny、Ascend Nano。华为还将发布基于 Ascend 310 的多款 AI 产品，分别面向不同场景，如 Atlas800、MDC 600 等。

基于昇腾 310/910，华为还将提供相应的加速卡和服务器，以支持公有云、私有云服务。

华为希望提供全栈、全场景的开发平台，因此今天华为还发布了深度学习框架、算子开发工具 CANN 以及提供全流程服务的分层 API 和预集成方案。

CANN 与 AI 框架 MindSpore

在硬件之上，华为还提出了完整的软件堆栈，以实现一次性算子开发、一致的开发和调试体验。华为希望能够帮助开发者实现一次性开发，应用在所有设备端、边缘及云端平滑迁移的能力。

其中，算子库 CANN 面向人工智能不断出现的多样性算子，兼顾了高性能和高开发效率。其中的 Tensor Engine 实现了统一的 DSL 接口、自动算子优化、自动算子生成，以及自动算子调优功能。值得一提的是，华为在 Tensor Engine 中采用了陈天奇等人提出的 TVM。华为称，CANN 可以实现 3 倍的开发效率提升。

MindSpore 是华为提出的 AI 框架，与 TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle 等框架并列。华为认为未来的 AI 将会由任务驱动，非常个性化。随着技术发展，安全问题和算力问题成为重要挑战。欧盟推出的 GDPR 法案让很多互联网公司被迫重新规制自身业务；另一方面，自 AlexNet 到 AlphaGo Zero，人工智能算法的算力需求也提升了 300000 倍。

MindSpore 可覆盖终端设备到云服务器的所有场景。在发布会上，华为介绍了 MindSpore 设备端深度学习框架，其容量只有不到 2m 大小，运行时占用内存不到 50m。华为表示，MindSpore 同时也支持目前所有主流深度学习框架中的模型。

在框架之上，华为还为开发者提供了更为高级的 ModelArts，这是一个机器学习 PaaS，提供全流程服务、分层分级 API 及预集成解决方案。

「AI 将重新定义应用开发，」首席战略架构师党文栓表示。「我们的 ModelArts 将支持全流程模型生产，支持人工智能条件下的开发流程。」

华为还推出了面向生产自动化的 ExeML

在兼容性方面，华为表示，目前的 Cloud EI 也支持 GPU 的开发。华为提供的预集成解决方案支持公有云和混合云环境。

在今年 8 月于重庆召开的首届智博会上，华为云 BU 总裁、华为副总裁郑叶来表示，华为将围绕「用得起、用得好、用得放心」三个方面进行深入探索，最终实现「普惠 AI」。在今天的一系列产品发布之后，相信我们已经对华为的全部愿景有所了解。

2018 AIIA 人工智能开发者大会将于 2018 年 10 月 15 日到 16 日在苏州国际博览中心举办。点击阅读原文链接报名。