关于华为昇腾芯片的关键问题 答案都在这里

2018-10-12 08:49 网易智能

华为副董事长、轮值董事长徐直军

  华为10日在上海举办了一场特殊的全联接大会,完整地公布了华为人工智能战略,也公开了“达芬奇项目”,并且重磅发布了Ascend(昇腾)系列两款AI芯片,震惊业界。那么昇腾芯片具体规划是怎样的?是否会向外界预测的那样与芯片巨头英伟达直接竞争?昇腾芯片与华为自家的麒麟芯片是怎样的关系?下面,智能菌就为大家梳理华为昇腾芯片诞生的背景与历程。

  在全联接大会上,华为将公司的人工智能发展战略和盘托出,分为五个部分:

  1、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。

  2、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。

  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,打造人工智能开放生态,培养人工智能人才。

  4、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。

  5、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。

  其中,华为全栈全场景AI解决方案是整个战略的核心,包括四个方面:

  1、基于可统一、可扩展架构的系列化AI IP和芯片Ascend。

  2、芯片算子库和高度自动化算子开发工具CANN。

  3、支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架的MindSpore。

  4、提供全流程服务ModelArts,分层API和预集成方案的应用使能。

  在这个方案中,华为自研的AI芯片算是重中之重。徐直军表示,“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。”

  Ascend名字在华为的使用历程

  说到Ascend这个名字,华为最早将其用在了智能手机初期。华为将Ascend分为四个系列D、P、G、Y ,分别对应旗舰、高端、中端、入门。

  2013年2月,Ascend P2发布,首次搭载了华为自家的海思K3V2四核处理器,因为4G牌照的问题,P2没有在国内上市。之后发布的Ascend D2,使用了相同的处理器。K3V2是海思半导体第一款成功市场化的手机处理器。

  2013年6月,华为直接跳过了Ascend P3,在英国伦敦发布了Ascend P6手机,这款手机使用了海思K3V2E四核处理器,这款处理器在华为手机产品中扮演了极重要的角色,成为华为手机前期的大功臣。

  2014年5月,华为在法国巴黎推出Ascend P7手机,搭载海思Kirin910T四核处理器。直到这时,华为自家的手机处理器从海思半导体分拆出麒麟系列。

  2015年4月,华为在英国伦敦首发P8新机,搭载麒麟930/麒麟935处理器。这个时候,华为在手机中开始慢慢淡化Ascend,而直接以P系列来命名手机。

  Ascend芯片的五大系列和规划

  现在的Ascend(昇腾)芯片是华为“达芬奇项目”的一部分,也是华为全栈人工智能解决方案的一部分。

  Ascend是基于可统一、可扩展架构的系列化AI IP和芯片,昇腾芯片包括Max,Mini,Lite,Tiny和Nano等五个系列,基于“达芬奇架构”制造。

  本次发布了两款昇腾芯片,分别是昇腾910(Ascend 910),昇腾310(Ascend 310)。

  徐直军表示,昇腾910属于Max系列,是目前发布的所有芯片中,计算密度最大的单芯片。该芯片采取7nm工艺制程,最大功耗为350W。“昇腾910可以达到256个T,是目前全球已发布单芯片数最大的AI芯片,比最近英伟达的V100还要高出1倍。”徐直军表示。

  昇腾310(Ascend 310)属于Mini系列,是目前面向计算场景最强算力的AI SoC。昇腾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。

  此外,徐直军还推出了5款基于昇腾310芯片的AI产品,包括AI加速模块Atlas 200、AI加速卡Atlas 300、AI智能小站Atlas 500、AI一体机Atlas 800、以及移动数据中心MDC 600。

  Lite、Tiny和Nano三个系列芯片将在明年发布。

  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。

责编:陶宗瑶
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