8月23日下午消息，華為今日正式發(fā)布了AI芯片昇騰910及全場景AI計算框架MindSpore。華為輪值董事長徐直軍在發(fā)布會上表示，昇騰910和MindSpore的推出，標志著華為已完成全棧全場景AI解決方案的構(gòu)建。

以下為徐直軍演講全文：

感謝大家參加今天的發(fā)布會，在去年華為HC大會上，我首次正式發(fā)布了華為AI戰(zhàn)略和華為全棧全場景AI解決方案。

同時，我也分享了十個有關(guān)人工智能技術(shù)、人才、產(chǎn)業(yè)的重要變革方向。期望產(chǎn)業(yè)界圍繞十個變革方向，來解決人工智能“輝煌”與“冷靜”之間的巨大落差，開創(chuàng)未來。華為也圍繞幾個變革方向一直在努力實踐。

首先，請允許我回顧一下華為的AI戰(zhàn)略：1、投資AI基礎(chǔ)研究，在計算視覺、自然語言處理、決策推理等領(lǐng)域構(gòu)筑數(shù)據(jù)高效（更少的數(shù)據(jù)需求）、能耗高效（更低的算力和能耗），安全可信、自動自治的機器學習基礎(chǔ)能力；2、打造面向云、邊緣和端等全場景的、獨立的以及協(xié)同的、全棧解決方案，提供充裕的、經(jīng)濟的算力資源，簡單易用、高效率、全流程的AI平臺；3、投資開放生態(tài)和人才培養(yǎng)，面向全球，持續(xù)與學術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界和行業(yè)伙伴廣泛合作；4、把AI思維和技術(shù)引入現(xiàn)有產(chǎn)品和服務，實現(xiàn)更大價值、更強競爭力；5、應用AI優(yōu)化內(nèi)部管理，對準海量作業(yè)場景，大幅度提升內(nèi)部運營效率和質(zhì)量。

同時也利用此次機會，再次介紹一下華為全棧、全場景解決方案。我們提出的全場景，是指 包括公有云、私有云、各種邊緣計算、物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)終端以及消費類終端等部署環(huán)境。我們說的全棧是技術(shù)功能視角，是指包括芯片、芯片使能、訓練和推理框架和應用使能在內(nèi)的全堆棧方案。華為的全棧方案具體包括：

Ascend： 基于統(tǒng)一、可擴展架構(gòu)的系列化AI IP 和 芯片，包括Max，Mini，Lite，Tiny和Nano等五個系列；

CANN： 芯片算子庫和高度自動化算子開發(fā)工具；

MindSpore，支持端、邊、云獨立的和協(xié)同的統(tǒng)一訓練和推理框架；

應用使能：提供全流程服務（ModelArts）,分層API和預集成方案。

首先是基于Ascend310 的產(chǎn)品和云服務的商用情況。

1、基于昇騰310的Atlas、MDC產(chǎn)品：MDC和國內(nèi)外主流車廠在園區(qū)巴士、新能源車、自動駕駛等場景深入合作；Atlas系列板卡、服務器和AI相關(guān)的數(shù)十家伙伴，在智慧交通、智慧電力等數(shù)十個行業(yè)落地AI行業(yè)解決方案；

2、基于昇騰310的華為云服務：華為云圖像分析服務、OCR服務、視頻分析服務 超過50+ API都已經(jīng)基于Ascend 310服務，日均調(diào)用量超過1億次，而且在快速增長，預計年底日均調(diào)用量 >3億。

其次是ModelArts的商用進展。ModelArts全流程模型生產(chǎn)：打通、覆蓋了從數(shù)據(jù)獲取-模型開發(fā)-模型訓練-模型部署的全鏈條，日均作業(yè)量以及在線開發(fā)者：日均訓練作業(yè)任務超過4000個，32000小時，其中：視覺類作業(yè)占85%，語音類作業(yè)占 10%, 機器學習5%，ModelArts已經(jīng)擁有開發(fā)者超過3萬。

我宣布：算力最強的AI處理器 Ascend 910 正式推出。去年10月，我們發(fā)布了Ascend 910的技術(shù)規(guī)格，今天我向大家介紹最新的實際測試結(jié)果。

在算力方面，測試結(jié)果表明，昇騰910完全達到了設(shè)計規(guī)格，即：半精度 (FP16): 256 Tera-FLOPS；整數(shù)精度 (INT8) : 512 Tera-OPS。其次重要的是，達到規(guī)格算力所需功耗僅310W，明顯低于設(shè)計的350W。

應當說，昇騰910總體技術(shù)表現(xiàn)超出預期。我們已經(jīng)把昇騰910用于實際AI訓練任務。其中，在典型的ResNet-50 網(wǎng)絡(luò)的訓練中，昇騰910與MindSpore配合，與現(xiàn)有主流訓練單卡配合TensorFlow相比，顯示出接近2倍的性能提升。每秒訓練的圖片數(shù)量從965張?zhí)嵘?802張。

面向未來，針對不同的場景，我們將持續(xù)投資，推出更多的AI處理器，面向邊緣計算場景，在已經(jīng)商用Ascend 310基礎(chǔ)上，計劃2021年將推出Ascend 320。

現(xiàn)有MDC是基于Ascend 310的，有效支持了自動駕駛的開發(fā)，未來面向規(guī)模商用，我們將陸續(xù)推出Ascend 610/620。針對AI訓練，今天正式推出Ascend 910,未來還將計劃推出Ascend 920。

今天還要發(fā)布全場景AI計算框架MindSpore。能否大大降低AI應用開發(fā)的門檻，能否實現(xiàn)AI將無處不在，能否在任何場景下確保用戶隱私得到尊重和保護，這些都與AI計算框架息息相關(guān)。

為此，在去年HC會上我們提出：AI框架應該是開發(fā)態(tài)友好（例如顯著減少訓練時間和成本）和運行態(tài)高效（例如最少資源和最高能效比），更重要的是，要能適應每個場景包括端，邊緣和云。

經(jīng)過近一年的努力，全場景AI計算框架MindSpore在這三個方面都取得了顯著的進展：在原生適應每個場景包括端，邊緣和云，并能夠按需協(xié)同的基礎(chǔ)上，通過實現(xiàn)AI算法即代碼，使開發(fā)態(tài)變得更加友好，顯著減少模型開發(fā)時間，降低了模型開發(fā)門檻。通過MindSpore自身的技術(shù)創(chuàng)新及MindSpore與Ascend處理器協(xié)同優(yōu)化，實現(xiàn)了運行態(tài)的高效，大大提高了計算性能；MindSpore也支持GPU、CPU等其它處理器。

很多人問我，現(xiàn)在已有了TensorFlow、PyTorch框架，華為為什么還要開發(fā)并推出MindSpore框架。我告訴他們，由于沒有任何一個現(xiàn)有框架支持全場景，而華為的業(yè)務覆蓋端-邊緣-云，且在隱私保護日漸重要的背景下，需要一個能支持全場景的框架，實現(xiàn)AI無所不在越來越基礎(chǔ)的需求，這也是MindSpore的重要特色。針對不同的運行環(huán)境，MindSpore框架架構(gòu)上支持可大可小 ，適應全場景獨立部署。同時，MindSpore框架通過協(xié)同經(jīng)過處理后的、不帶有隱私信息的梯度、模型信息，而不是數(shù)據(jù)本身，以此實現(xiàn)在保證用戶隱私數(shù)據(jù)保護的前提下跨場景協(xié)同。除了隱私保護，MindSpore還將模型保護Built-in到AI框架中，實現(xiàn)模型的安全可信。

為了降低AI開發(fā)者的開發(fā)門檻，MindSpore創(chuàng)造性地實現(xiàn)了AI算法即代碼，使開發(fā)態(tài)變得更加友好，顯著減少模型開發(fā)時間。以一個NLP（自然語言處理）典型網(wǎng)絡(luò)為例，相比其他框架，用MindSpore可降低核心代碼量20%，開發(fā)門檻大大降低，效率整體提升50%以上。

我們通過MindSpore框架的技術(shù)創(chuàng)新及把MindSpore框架與昇騰處理器的協(xié)同優(yōu)化，有效克服AI計算的復雜性和算力的多樣性挑戰(zhàn)，實現(xiàn)了運行態(tài)的高效，大大提高了計算性能。除了昇騰處理器，MindSpore同時也支持GPU、CPU等其它處理器。

為了更好促進AI的應用，MindSpore將在2020年Q1開源，助力每一位開發(fā)者。

隨著昇騰910 AI處理器以及 MindSpore 全場景AI計算框架的推出，華為全棧全場景AI解決方案各重要組成部分悉數(shù)登場，因此可以說，華為已完成了全棧全場景AI解決方案的構(gòu)建。

這對華為的AI業(yè)務，已是一個新的里程碑，更是一個新的開始，期待與伙伴更加深入、廣泛的合作，讓AI無所不及，造福于每個人、每個家庭、每個組織。更震撼的AI新品，敬請關(guān)注HC2019。