8月23日消息，刚刚，在华为总部坂田基地，华为发布正式商用的AI芯片——Ascend 910（昇腾910），以及与之配套的新一代AI开源计算框架MindSpore！

一，它是当前全球算力最强、训练速度最快的AI芯片：其算力是国际顶尖AI芯片的2倍，相当50个当前最新最强的CPU；其训练速度，也比当前最新最强的芯片提升了50%-100%。

二、与之配套的新一代AI开源计算框架MindSpore如虎添翼：它创新编程范式，AI科学家和工程师更易使用，便于开放式创新；该计算框架可满足终端、边缘计算、云全场景需求，能更好保护数据隐私；可开源，形成广阔应用生态。同时，它与此次发布的AI芯片搭配性能最佳，最大化利用芯片算力。

算力性能究竟如何？

华为方面表示，实际测试结果表明，在算力方面，昇腾910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，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。

该芯片直接对标英伟达V100和谷歌TPUv3，此前华为的数据显示，昇腾910的单芯片计算密度高达256TOPS，比V100的标称算力125TOPS高出约一倍。

徐直军在现场还表示，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。

在摩尔定律逐渐失效的情况下，AI芯片有助于解决算力的问题，能够提升芯片的计算效率，同时降低成本。因此，越来越多的硬件中都在CPU之外加入了AI元素。AI芯片大致分为GPU、FPGA和ASIC专用芯片，昇腾910就属于ASIC类别。

有了AI芯片还不足够，还需要与之搭配的软件系统进行操控，也就是底层的深度学习框架。华为去年正式发布MindSpore，一年之后，华为宣布MindSpore支持开源，吸引全球开发者。

人工智能框架相当于AI世界的操作系统，除了华为的框架，最典型的代表是谷歌的人工智能框Tensorflow、Facebook的Pytorch，并且已经大规模地投入应用。当下，巨头的智能框架基本都是开源模式，来构建自己的生态。

为什么要自己开发MindSpore框架？

徐直军在现场表示，目前没有看到任何一个其他框架支持全场景，而且在隐私保护的需求下，需要全场景框架来实现。MindSpore框架架构上支持可大可小，适应全场景独立部署。MindSpore框架通过协同经过处理后的、不带有隐私信息的梯度、模型信息，而不是数据本身，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。

根据华为介绍，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。

事实上，在经历过手机终端操作系统的牵制后，华为也欲在人工智能的未来产业中占据技术标准高地。

近日，华为创始人任正非内部讲话中也再次强调了AI产业的重要性，他表示，5G只是小儿科，人工智能才是大产业，才是华为发展的战略要地。人类社会未来二三十年最大的推动是人工智能。如果科技是一顶皇冠，那么人工智能将是这顶皇冠上的明珠。

生态与挑战

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。”

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