徐直军华为已完成全栈全场景AI解决方案的构建

　　新浪科技讯 8月23日下午音讯，华为今日正式发布了AI芯片昇腾910及全场景AI核算结构MindSpore。华为轮值董事长徐直军在发布会上表明，昇腾910和MindSpore的推出，标志着华为已完满足栈全场景AI处理方案的构建。

　　以下为徐直军讲演全文：

　　感谢咱们参与今日的发布会，在上一年华为HC大会上，我初次正式发布了华为AI战略和华为全栈全场景AI处理方案。

　　一起，我也共享了十个有关人工智能技能、人才、工业的重要革新方向。希望工业界环绕十个革新方向，来处理人工智能“光辉”与“镇定”之间的巨大落差，创始未来。华为也环绕几个革新方向一直在尽力实践。

　　首要，请答应我回忆一下华为的AI战略：1、出资AI根底研究，在核算视觉、自然语言处理、决议方案推理等范畴构筑数据高效（更少的数据需求）、能耗高效（更低的算力和能耗），安全可信、主动自治的机器学习根底才能；2、打造面向云、边际和端等全场景的、独立的以及协同的、全栈处理方案，供给富余的、经济的算力资源，简略易用、高功率、全流程的AI渠道；3、出资敞开生态和人才培养，面向全球，继续与学术界、工业界和职业同伴广泛协作；4、把AI思维和技能引进现有产品和服务，完成更大价值、更强竞争力；5、使用AI优化内部管理，对准海量作业场景，大幅度提高内部运营功率和质量。

　　一起也使用此次时机，再次介绍一下华为全栈、全场景处理方案。咱们提出的全场景，是指 包含公有云、私有云、各种边际核算、物联网职业终端以及消费类终端等布置环境。咱们说的全栈是技能功用视角，是指包含芯片、芯片使能、练习和推理结构和使用使能在内的全仓库方案。华为的全栈方案详细包含：

　　Ascend： 根据一致、可扩展架构的系列化AI IP 和 芯片，包含Max，Mini，Lite，Tiny和Nano等五个系列；

　　CANN： 芯片算子库和高度主动化算子开发工具；

　　MindSpore，支撑端、边、云独立的和协同的一致练习和推理结构；

　　使用使能：供给全流程服务（ModelArts）,分层API和预集成方案。

　　首要是根据Ascend310 的产品和云服务的商用状况。

　　1、根据昇腾310的Atlas、MDC产品：MDC和国内外干流车厂在园区巴士、新能源车、主动驾驶等场景深化协作；Atlas系列板卡、服务器和AI相关的数十家同伴，在才智交通、才智电力等数十个职业落地AI职业处理方案；

　　2、根据昇腾310的华为云服务：华为云图画剖析服务、OCR服务、视频剖析服务 超越50+ API都现已根据Ascend 310服务，日均调用量超越1亿次，并且在快速增长，估计年末日均调用量 >3亿。

　　其次是ModelArts的商用发展。ModelArts全流程模型出产：打通、掩盖了从数据获取-模型开发-模型练习-模型布置的全链条，日均作业量以及在线开发者：日均练习作业使命超越4000个，32000小时，其间：视觉类作业占85%，语音类作业占 10%, 机器学习5%，ModelArts现已具有开发者超越3万。

　　我宣告：算力最强的AI处理器 Ascend 910 正式推出。上一年10月，咱们发布了Ascend 910的技能标准，今日我向咱们介绍最新的实践测验成果。

　　在算力方面，测验成果表明，昇腾910彻底到达了规划标准，即：半精度 (FP16): 256 Tera-FLOPS；整数精度 (INT8) : 512 Tera-OPS。其次重要的是，到达标准算力所需功耗仅310W，明显低于规划的350W。

　　应当说，昇腾910全体技能体现超出预期。咱们现已把昇腾910用于实践AI练习使命。其间，在典型的ResNet-50 网络的练习中，昇腾910与MindSpore协作，与现有干流练习单卡协作TensorFlow比较，显示出挨近2倍的功能提高。每秒练习的图片数量从965张提高到1802张。

　　面向未来，针对不同的场景，咱们将继续出资，推出更多的AI处理器，面向边际核算场景，在现已商用Ascend 310根底上，方案2021年将推出Ascend 320。

　　现有MDC是根据Ascend 310的，有用支撑了主动驾驶的开发，未来面向规划商用，咱们将连续推出Ascend 610/620。针对AI练习，今日正式推出Ascend 910,未来还将方案推出Ascend 920。

　　今日还要发布全场景AI核算结构MindSpore。能否大大下降AI使用开发的门槛，能否完成AI将无处不在，能否在任何场景下确保用户隐私得到尊重和维护，这些都与AI核算结构休戚相关。

　　为此，在上一年HC会上咱们提出：AI结构应该是开发态友爱（例如明显削减练习时刻和本钱）和运转态高效（例如最少资源和最高能效比），更重要的是，要能习惯每个场景包含端，边际和云。

　　经过近一年的尽力，全场景AI核算结构MindSpore在这三个方面都取得了明显的发展：在原生习惯每个场景包含端，边际和云，并能够按需协同的根底上，经过完成AI算法即代码，使开发态变得愈加友爱，明显削减模型开发时刻，下降了模型开发门槛。经过MindSpore自身的技能创新及MindSpore与Ascend处理器协同优化，完成了运转态的高效，大大提高了核算功能；MindSpore也支撑GPU、CPU等其它处理器。

　　很多人问我，现在已有了TensorFlow、PyTorch结构，华为为什么还要开发并推出MindSpore结构。我告知他们，因为没有任何一个现有结构支撑全场景，而华为的事务掩盖端-边际-云，且在隐私维护日渐重要的布景下，需求一个能支撑全场景的结构，完成AI无所不在越来越根底的需求，这也是MindSpore的重要特征。针对不同的运转环境，MindSpore结构架构上支撑可大可小 ，习惯全场景独立布置。一起，MindSpore结构经过协同经过处理后的、不带有隐私信息的梯度、模型信息，而不是数据自身，以此完成在确保用户隐私数据维护的前提下跨场景协同。除了隐私维护，MindSpore还将模型维护Built-in到AI结构中，完成模型的安全可信。

　　为了下降AI开发者的开发门槛，MindSpore创造性地完成了AI算法即代码，使开发态变得愈加友爱，明显削减模型开发时刻。以一个NLP（自然语言处理）典型网络为例，比较其他结构，用MindSpore可下降中心代码量20%，开发门槛大大下降，功率全体提高50%以上。

　　咱们经过MindSpore结构的技能创新及把MindSpore结构与昇腾处理器的协同优化，有用战胜AI核算的复杂性和算力的多样性应战，完成了运转态的高效，大大提高了核算功能。除了昇腾处理器，MindSpore一起也支撑GPU、CPU等其它处理器。

　　为了更好促进AI的使用，MindSpore将在2020年Q1开源，助力每一位开发者。

　　跟着昇腾910 AI处理器以及 MindSpore 全场景AI核算结构的推出，华为全栈全场景AI处理方案各重要组成部分全部上台，因而可以说，华为已完成了全栈全场景AI处理方案的构建。

　　这对华为的AI事务，已是一个新的里程碑，更是一个新的开端，等待与同伴愈加深化、广泛的协作，让AI无所不及，谋福于每个人、每个家庭、每个安排。更震慑的AI新品，敬请重视HC2019。