华为达芬奇架构解读:为AIoT而生_松江新闻

发布时间:2019-08-29

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DoNews 8月26日新闻(记者 赵晋杰)继6月份的麒麟810芯片后,华为自研达芬奇架构NPU在上周又一次迎来重磅新闻,被荟萃到了号称业内算力最强的自研AI芯片——Ascend 910(昇腾910)上。

与此同时,华为还推出了与Ascend 910相配套的深度学习盘算框架MindSpore。按华为轮值董事长徐直军的话说,Ascend 910、MindSpore的推出,标志着华为已完玉成栈全场景AI解决方案的构建,也标志着华为AI战略的执行进入了新阶段。

2018年华为全联接大会上,Ascend 910和Ascend 310首次亮相,达芬奇架构也首次被运用在宣布商用的Ascend 310上。

华为表现,设计达芬奇架构的初衷,是为了应对万物智能互联的新时代,实现AI在多平台多场景之间的协同。

数据展望,到2025年全球智能终端数目将会到达400亿台,智能助理的普及率将到达90%,企业数据的使用率将到达86%。在不久的未来,AI将作为一项通用手艺极大地提高生产力,改变每个组织和每个行业。

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这一趋势,促使了华为全栈全场景AI战略在2018全联接大会上的提出。而达芬奇架构,正是华为自研的面向AI盘算特征的全新盘算架构,具备高算力、高能效、天真可裁剪的特征,是实在现万物智能的主要基础。

基于天真可扩展的特征,达芬奇架构能够知足端侧、边缘侧及云端的应用场景,可用于小到几十毫瓦,大到几百瓦的训练场景,横跨全场景提供最优算力。

以Ascend芯片为例,Ascend-Nano可以用于耳机电话等IoT装备的使用场景;Ascend-Tiny和Ascend-Lite用于智能手机的AI运算处置惩罚;在条记本电脑等算力需求更高的便携装备上,由Ascend-Mini提供算力支持;而边缘侧服务器上则需要由Multi-Ascend 310完成AI盘算;至于超庞大的云端数据运算处置惩罚,则交由算力最高可达256 TFLOPS@FP16的Ascend-Max来完成。

基于达芬奇架构的统一性,开发者在面临云端、边缘侧、端侧等全场景应用开发时,只需要举行一次算子开发和调试,就可以应用于差别平台。(完)