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8月23日，华为在深圳坂田基地正式商用发布了最新款AI芯片“昇腾910”，与之配套的全场景AI计算框架MindSpore也同时亮相。
在预告了10个月之后，“昇腾910”终于正式亮相。
8月23日，华为在深圳坂田基地正式商用发布了最新款AI芯片“昇腾910”，与之配套的全场景AI计算框架MindSpore也同时亮相。
华为官方对“昇腾910”定位是：算力水平是当前业界算力最强、能效最高的AI训练芯片，主要面向AI数据科学家和工程师。其算力是国际顶尖AI芯片的两倍，相当50个当前最新最强的CPU，训练速度比该芯片提升50%～100%。
MindSpore开源计算框架与“昇腾910”相配套，满足终端、边缘计算、云全场景需求，最大化利用芯片算力。
在AI商业赛道上，各厂商都在打造各自的芯片体系。区别聚焦于某一应用或某一场景的互联网和芯片厂商，华为AI芯片及其解决方案适应性、适配性更广，可满足全场景需求，实现更好的连接，广泛服务应用厂商，逐步实现生态价值。
2018年10月，华为在全联接大会上发布AI战略，并发布了两款芯片“昇腾910”及“昇腾310”。如今，“昇腾910”与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。
此次正式发布的“昇腾910”AI芯片属于Ascend-max系列。根据实际测试结果，在算力方面，该款芯片完全达到了设计规格，即：半精度（FP16）算力达到256 Tera-FLOPS，整数精度（INT8）算力达到512 Tera-OPS。值得一提的是，达到规格算力所需功耗为310W，低于设计规格的350W。
据华为轮值董事长徐直军透露，目前，华为已经把“昇腾910”用于实际AI训练任务中。以ResNet50 网络训练为例，“昇腾910”与MindSpore配合，与现有主流训练单卡配合TensorFlow相比，显示出接近两倍的性能提升。
徐直军表示，面向未来，针对不同的场景，包括边缘计算、自动驾驶车载计算、训练等场景，华为将持续投资，推出更多的AI处理器，面向全场景持续提供更充裕、更经济、更适配的AI算力。
同时，徐直军还透露，未来，针对不同的场景，华为将持续投资，推出更多的AI处理器，面向边缘计算场景，在已经商用昇腾310基础上，计划2021年推出昇腾320。“现有MDC是基于昇腾310的，有效支持了自动驾驶的开发，未来面向规模商用，我们将陆续推出昇腾610/620。针对AI训练，我们今天正式推出了昇腾910，未来还将计划推出昇腾920。”徐直军说。
此次发布会，“昇腾910”之外，华为推出的人工智能框架Mindspore也备受瞩目。徐直军在发布会宣布，MindSpore将在2020年第一季度开源，目前开源策略还未确定。
AI是多系统的智能化整合，AI系统主要包括业务应用层、智能框架层、云计算层以及大数据层。如果将芯片比作人工智能的血液，那么智能框架则是人工智能的大脑，是人工智能领域的操作系统。
“能否大大降低AI应用开发的门槛，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，这些都与AI计算框架息息相关。”徐直军说。
去年的华为全联接大会上，华为提出，AI框架应该是开发态友好（例如显著减少训练时间和成本）和运行态高效（例如最少资源和最高能效比），更重要的是，要能适应每个场景包括端、边缘和云。经过近一年的努力，全场景AI计算框架MindSpore在这三个方面都取得了显著进展。
据徐直军介绍，针对不同的运行环境，MindSpore框架架构上支持可大可小，适应全场景独立部署。此外，MindSpore框架通過协同经过处理后的、不带有隐私信息的梯度、模型信息，以此实现在保证用户隐私数据保护的前提下跨场景协同。除了隐私保护，MindSpore还将模型保护Built-in到AI框架中，实现模型的安全可信。在原生适应每个场景包括端、边缘和云，并能够按需协同的基础上，通过实现AI算法即代码，使开发态变得更加友好，显著减少模型开发时间。
以一个NLP（自然语言处理）典型网络为例，相比其他框架，用MindSpore可降低核心代码量20%，开发门槛大大降低，效率整体提升50%以上。除了昇腾处理器，MindSpore同时也支持GPU、CPU等其他处理器。
去年10月，华为发布了AI战略，主要包括五大方面：投资基础研究、打造全栈方案、投资开放生态和人才培养、解决方案增强、内部效率提升。彼时，就有业内人士称，华为意在打造属于自己的AI生态系统。
8月23日，在一个半小时的发布会中，AI生态被多次提及。一年前，徐直军认为，在整个AI战略里，最大的挑战是Mindspore作为计算和推理框架，未来能不能构建一个生态，大家会不会用。
10个月以后，徐直军直言，AI生态的打造非常有挑战性，但是华为会用终端优势，把生态打造起来。“我们可以用算力与其他领域结合，我们一直将AI的开发简单化作为使命，如果普通的工程师也可以进行AI开发，对生态的建设是有用的。”今年5月16日华为被列入美国“实体清单”以后，终端业务受到了影响，但华为AI战略及产品并未受到影响。
徐直军说：“AI战略的推进及产品研发可以说是稳步推进，达到了预期的结果，也按期完成了计划，现下的外部环境对接下来昇腾系列其他产品的推出也不会有任何影响。90天延期对我们也没有任何价值，我们已经习惯了在这种环境下工作生活。”
对于华为AI战略的下一步计划，徐直军表示，目前已经推出了所有部件，接下来的工作就是不断迭代，并让产品面向市场。同时，徐直军预告接下来会有更加震撼的AI产品推出：“今年9月18日的全联接大会上见。”
在预告了10个月之后，“昇腾910”终于正式亮相。
8月23日，华为在深圳坂田基地正式商用发布了最新款AI芯片“昇腾910”，与之配套的全场景AI计算框架MindSpore也同时亮相。
华为官方对“昇腾910”定位是：算力水平是当前业界算力最强、能效最高的AI训练芯片，主要面向AI数据科学家和工程师。其算力是国际顶尖AI芯片的两倍，相当50个当前最新最强的CPU，训练速度比该芯片提升50%～100%。
MindSpore开源计算框架与“昇腾910”相配套，满足终端、边缘计算、云全场景需求，最大化利用芯片算力。
在AI商业赛道上，各厂商都在打造各自的芯片体系。区别聚焦于某一应用或某一场景的互联网和芯片厂商，华为AI芯片及其解决方案适应性、适配性更广，可满足全场景需求，实现更好的连接，广泛服务应用厂商，逐步实现生态价值。
2018年10月，华为在全联接大会上发布AI战略，并发布了两款芯片“昇腾910”及“昇腾310”。如今，“昇腾910”与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。
此次正式发布的“昇腾910”AI芯片属于Ascend-max系列。根据实际测试结果，在算力方面，该款芯片完全达到了设计规格，即：半精度（FP16）算力达到256 Tera-FLOPS，整数精度（INT8）算力达到512 Tera-OPS。值得一提的是，达到规格算力所需功耗为310W，低于设计规格的350W。
据华为轮值董事长徐直军透露，目前，华为已经把“昇腾910”用于实际AI训练任务中。以ResNet50 网络训练为例，“昇腾910”与MindSpore配合，与现有主流训练单卡配合TensorFlow相比，显示出接近两倍的性能提升。
徐直军表示，面向未来，针对不同的场景，包括边缘计算、自动驾驶车载计算、训练等场景，华为将持续投资，推出更多的AI处理器，面向全场景持续提供更充裕、更经济、更适配的AI算力。
同时，徐直军还透露，未来，针对不同的场景，华为将持续投资，推出更多的AI处理器，面向边缘计算场景，在已经商用昇腾310基础上，计划2021年推出昇腾320。“现有MDC是基于昇腾310的，有效支持了自动驾驶的开发，未来面向规模商用，我们将陆续推出昇腾610/620。针对AI训练，我们今天正式推出了昇腾910，未来还将计划推出昇腾920。”徐直军说。
此次发布会，“昇腾910”之外，华为推出的人工智能框架Mindspore也备受瞩目。徐直军在发布会宣布，MindSpore将在2020年第一季度开源，目前开源策略还未确定。
AI是多系统的智能化整合，AI系统主要包括业务应用层、智能框架层、云计算层以及大数据层。如果将芯片比作人工智能的血液，那么智能框架则是人工智能的大脑，是人工智能领域的操作系统。
“能否大大降低AI应用开发的门槛，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，这些都与AI计算框架息息相关。”徐直军说。
去年的华为全联接大会上，华为提出，AI框架应该是开发态友好（例如显著减少训练时间和成本）和运行态高效（例如最少资源和最高能效比），更重要的是，要能适应每个场景包括端、边缘和云。经过近一年的努力，全场景AI计算框架MindSpore在这三个方面都取得了显著进展。
据徐直军介绍，针对不同的运行环境，MindSpore框架架构上支持可大可小，适应全场景独立部署。此外，MindSpore框架通過协同经过处理后的、不带有隐私信息的梯度、模型信息，以此实现在保证用户隐私数据保护的前提下跨场景协同。除了隐私保护，MindSpore还将模型保护Built-in到AI框架中，实现模型的安全可信。在原生适应每个场景包括端、边缘和云，并能够按需协同的基础上，通过实现AI算法即代码，使开发态变得更加友好，显著减少模型开发时间。
以一个NLP（自然语言处理）典型网络为例，相比其他框架，用MindSpore可降低核心代码量20%，开发门槛大大降低，效率整体提升50%以上。除了昇腾处理器，MindSpore同时也支持GPU、CPU等其他处理器。
去年10月，华为发布了AI战略，主要包括五大方面：投资基础研究、打造全栈方案、投资开放生态和人才培养、解决方案增强、内部效率提升。彼时，就有业内人士称，华为意在打造属于自己的AI生态系统。
8月23日，在一个半小时的发布会中，AI生态被多次提及。一年前，徐直军认为，在整个AI战略里，最大的挑战是Mindspore作为计算和推理框架，未来能不能构建一个生态，大家会不会用。
10个月以后，徐直军直言，AI生态的打造非常有挑战性，但是华为会用终端优势，把生态打造起来。“我们可以用算力与其他领域结合，我们一直将AI的开发简单化作为使命，如果普通的工程师也可以进行AI开发，对生态的建设是有用的。”今年5月16日华为被列入美国“实体清单”以后，终端业务受到了影响，但华为AI战略及产品并未受到影响。
徐直军说：“AI战略的推进及产品研发可以说是稳步推进，达到了预期的结果，也按期完成了计划，现下的外部环境对接下来昇腾系列其他产品的推出也不会有任何影响。90天延期对我们也没有任何价值，我们已经习惯了在这种环境下工作生活。”
对于华为AI战略的下一步计划，徐直军表示，目前已经推出了所有部件，接下来的工作就是不断迭代，并让产品面向市场。同时，徐直军预告接下来会有更加震撼的AI产品推出：“今年9月18日的全联接大会上见。”