围棋对弈，曾被认为是机器计算的禁区，随着深度学习算法的突破，现在计算机的棋力已经可以全面压制人类顶尖棋手；自动泊车，原本是顶级豪车才具备的卖点，而现在已经成为越来越多的国产新能源汽车的标配……智能化浪潮在席卷世界，甚至连我们身边的每一盏信号灯、每一个摄像头都在走向智能化，普惠AI需要坚实的底层架构基石。
8月23日，随着具有最强AI算力的昇腾910发布，Atlas智能计算平台实现了产品线的再一次扩充，Atlas平台也成为了普惠AI的优先选择。
Atlas平台已实现全栈全场景AI解决方案覆盖
人工智能（AI）在几年前还是一个略显高大上的科技词汇，但现在无论是在各种科技峰会还是日常生活中，人们讨论的焦点已经不再是人工智能的种种美好愿景，而是在讨论如何将AI技术运用到自己的业务或者生活之中，到了实际应用阶段，人们会对AI加速组件的成本、开发环境和商业价值有更现实的评判和考量。
人工智能的广泛普及，近年来被视为生产力再次提升的一个重要契机，但AI算力昂贵、AI开发工具匮乏等现实问题，又成为了AI发展不得不面对的现实。所以，人们希望AI市场上出现新变量，可以提供多样性的AI算力选择和具有弹性的AI开发工具包以及成熟健全的AI生态。
华为在2018年全联接大会上提出了全栈全场景AI战略，并发布了AI芯片昇腾310和昇腾910；在2019年8月23日，华为正式发布了算力最强的AI处理器昇腾910和全场景AI计算架构MindSpore，华为公司轮值董事长徐直军在发布会上宣布：华为昇腾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。
徐直军在发布昇腾910产品之前，首先重申了华为公司的AI战略：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；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；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；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；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。
徐直军还发布了全场景AI计算框架 MindSpore。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。为此，去年华为全联接大会上，华为提出，AI框架应该是开发态友好，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。
华为Atlas人工智能计算平台基于华为昇腾系列AI处理器和业界主流异构计算部件，通过模块、板卡、小站、AI服务器等丰富的产品形态，打造面向“端、边、云”的全场景AI基础设施方案，可广泛用于“平安城市、智慧交通、智慧医疗、AI推理”等领域。随着华为昇腾910正式发布，华为的Atlas人工智能计算平台在全栈全场景AI解决方案产品序列上也逐渐完整，用户可以根据自身不同的算力需求和业务特点来打造不同的AI解决方案。
其中Atlas 200 AI加速模块只有半个信用卡大小，却可以支持16路高清视频实时分析，功耗仅为9.5W左右，应用在智能摄像头、无人机等物联网智能化领域非常适宜。
Atlas300 AI加速卡则采用半高的PCIe卡设计，主要面向数据中心和边缘侧服务器场景，单卡即可支持64TOPS INT8计算性能，相比业内同类型产品有3倍的性能提升，可以为深度学习和推理提供强大的算力支持。
Atlas500 智能小站适用于边缘侧产品，机顶盒大小可以实现16路高清视频处理能力，可广泛应用于交通、无人零售、智能制造等领域。Atlas 深度学习解决方案则在标准建构和编程基础之上，提供经过优化的AI环境，同时集成华为集群管理、任务调度等功能组件，可以大幅降低企业AI应用的门槛，让用户买回去开箱即可用。
之前市面上流行的GPU加速AI服务器，在模型训练这样的应用更适合，在训练算法成熟后，其实在执行时并不需要如此超高的计算力，而是需要功能和成本更为平衡的解决方案，之前市场上FPGA加速卡无论是种类还是数量上可选择的空间都非常狭小。
现在业内主流的AI计算平台通常采用x86计算平台+NVIDIA异构计算加速卡，而华为Atlas计算平台涵盖x86平台、AI计算平台和ARM计算平台，无论是从解决方案的丰富程度上，还是在单机单卡计算密度上，都让用户有充足的选择空间和余地，用户可以根据自己的业务需求选择更适合自己的方案组合。
昇腾芯片，让AI算力多样性从愿景变为现实
要想造一部好车，一台好的发动机必不可少。而要打造一个性能强劲、功耗控制得当的AI加速平台，一颗好的AI处理器也是不可或缺的。
在HC2018上，昇腾910的技术规格其实已经公布，而此次徐直军给出了AI处理器昇腾910的实际测试成绩，在算力方面，昇腾910完全达到了设计规格，半精度 (FP16)算力达到256 Tera-FLOPS，整数精度 (INT8) 算力达到512 Tera-OPS，重要的是，达到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。华为已经把昇腾910用于实际AI训练任务。比如，在典型的ResNet50 网络的训练中，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2倍的性能提升。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。
除了最新发布的昇腾910，其实更早发布的昇腾310 AI处理器，已经被广泛应用于实际之中，昇腾310在最大功耗仅8W的情况下，其整数精度（INT8）算力达到16Tops，半精度（FP16）算力达到8Tops，同时，该芯片中还集成了16通道 全高清 视频解码器，是面向边缘计算场景最强算力的AI SoC。自发布以来，基于昇腾310芯片的产品和云服务获得广泛应用。其中，基于昇腾310的MDC和很多国内外主流车企在园区巴士、新能源车、自动驾驶等场景已经深入合作。基于昇腾310的Atlas系列板卡、服务器，与数十家伙伴在智慧交通、智慧电力等数十个行业落地行业解决方案。基于昇腾310，华为云提供了图像分析类服务、OCR服务、视频智能分析服务等云服务，对外提供API达50多个，日均调用量超过1亿次，而且数量仍在快速增长，预计年底日均调用量超过3亿次。另有超过100多个客户使用昇腾310开发定制AI算法。
专为AI而生的昇腾芯片，可以说是AI原生芯片，在算力密度、功耗等方面，与同类产品相比都保持着明显的性能优势，昇腾芯片也成为Atlas平台鲜明的个性化标签，为用户提供了差异化的方案选择。
华为不只造AI芯片，而是在构筑AI完整生态
在中国科技产业长期“缺芯少核”的大背景下，芯片和操作系统的相关新闻更容易引发高关注，昇腾芯片在去年发布后就得到了极大的关注，而事实上，华为并不是只是在造一款AI芯片，更多地是在打造完整的AI生态系统。
除了芯片之外，CANN是一套芯片算子库和高度自动化算子开发工具，而MindSpore支持端、边、云独立的和协同的统一训练以及推理框架应用使能，再加上一个“加强版Tensorflow”的AI开发者平台ModelArts，一个全新的、独立的、开放的AI生态世界雏形已经基本成型，而Atlas 人工智能计算平台只是这个生态系统自然衍生出的的解决方案产品子集而已。
再优秀的解决方案，都必须经历市场的重重考验才能真正获得成功，而对于一个新的芯片和生态系统而言，行业应用中的破冰之旅就显得异常重要。据悉，华为与深圳供电局在边缘计算、AI和5G等现实业务融合创新已经获得了重大突破，首次在电力行业中部署华为鲲鹏国产ARM架构CPU生态体系，也创新性地将昇腾AI芯片应用在物联网端侧，数据采集类型数量相比过去提升了30倍，为物联网和智能化的融合创新提供了珍贵样本。
谈及智慧计算的未来之路，徐直军指出，持续提升模型算法，实现工业生产环境的“工作”优秀，而不仅仅是各种比拼环境的“考试”优秀。实现模型的闭环、实时更新，保证企业AI应用始终处于最佳状态。以往电力行业的数据中心，其核心部件主要采用x86架构，关键设备受制于人，而深圳供电局在电力行业部署的新系统，从操作系统、CPU、服务器和存储等关键软硬件环节，实现了彻底的国产化，同时，应用华为昇腾芯片和深圳供电局自研算法，通过边端数据本地实时处理，可以实现输变电领域智能巡检，提升运维检修效率，过去户外输电线路用传统人工巡视要20天完成的工作，利用AI边侧视频巡检只需要2小时就可完成，巡视效率提高了240倍，误检和漏检率可降低70%。电力行业首个AIoT架构的成功部署，一方面在实践中验证了国产处理器的产业化、商品化已经走向成熟，另一方面也证明了华为AI应用生态的成熟。
昇腾芯片在电力行业的部署，让我们看到了AI技术让传统行业重新焕发活力的巨大价值。我们也衷心期盼Atlas平台和华为AI生态能够不断再进化，最终真正成为普惠AI和万众创新的坚固基石。
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