2018 年 10 月，华为在上海举办的全连接大会上公布了两款芯片：昇腾 910 和昇腾 310，并表示它们将在 2019 年面世。
2019 年 8 月 23 日，华为在深圳总部举办的昇腾 910 AI 处理器和 MindSpore 计算框架发布会上，正式发布算力最强的 AI 处理器 Ascend 910（昇腾 910），同时推出了全场景 AI 计算框架 MindSpore，后者将在 2020 年第一季度全面开源。
华为公司轮值董事长徐直军在发布会上表示：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 战略的执行进入新的阶段。

昇腾 910 正式推出，华为 AI 生态再进一步

算力最强 AI 处理器昇腾 910

华为副董事长徐直军仍然负责本次发布，在会上他宣布：昇腾 910 芯片正式发布。这标志着华为 AI 生态又向前迈进了一大步。

去年在上海的全连接大会上，徐直军确认了华为“造芯”的传闻，并宣布推出昇腾 910 与昇腾 310 两款芯片，其中：

• 昇腾 910，是目前全球已发布的单芯片计算密度最大的 AI 芯片；
• 昇腾 310，是目前面向计算场景最强算力的 AI SoC。

得益于达芬奇架构针对 AI 运算特征的设计，这两款芯片能够大大加速华为 AI 在平安城市、互联网、金融、运营商、交通、电力等各行业的应用。

彼时，徐直军就在演讲中表示：昇腾 910 是目前为止计算密度最大的单芯片，最大功耗为 350W，半精度为（FP 16）256 Tera FLOPS，比英伟达 V100 的 125 Tera FLOPS 还要高出近 1 倍。若集齐 1024 个昇腾 910，将会出现迄今为止全球最大的 AI 计算集群，性能也将达到 256 个 P，不管多复杂的模型都能轻松训练。

而最新的测试结果表明：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。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。与此同时，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。

那么这样一款算力超强的 AI 芯片售价会不会很高呢？徐直军表示目前昇腾 91 最终价格还没有讨论出来，但是肯定不会比英伟达贵。

当然，徐直军也同步了昇腾 310 的最新进展：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。

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。

全场景 AI 框架 MindSpore 将于 2020 年 Q1 开源

除了昇腾 910，MindSpore 计算框架是今天的另一位主角。

MindSpore 是支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架，作为华为 AI 全栈全场景解决方案的重要一环，MindSpore 被认为是华为布局 AI 生态的一张王牌。

很多人一直认为华为的优势在于硬件，但其实，华为近些年来在软件上的进步也不容小觑。2018 年全连接大会上，华为接连推出了一系列软件解决方案，除了 MindSpore，还有：兼具最优开发算力和算子性能的 CANN（芯片算子库和高度自动化算子开发工具），提供全流程服务的 AI 开发平台 ModelArts。

据介绍，全场景支持，是在隐私保护日渐重要的背景下，实现 AI 无所不在越来越基础的需求，也是 MindSpore 的重要特色。针对不同的运行环境，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。在原生适应每个场景包括端，边缘和云，并能够按需协同的基础上，通过实现 AI 算法即代码，使开发态变得更加友好，显著减少模型开发时间。

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。通过 MindSpore 框架自身的技术创新及其与昇腾处理器协同优化，有效克服 AI 计算的复杂性和算力的多样性挑战，实现了运行态的高效，大大提高了计算性能。除了昇腾处理器，MindSpore 同时也支持 GPU、CPU 等其它处理器。

从去年华为在 HC 大会透露即将推出自研 AI 框架 MindSpore 以来，业内一直有人抱有疑问：已经有了 TensorFlow、PyTorch 等成熟的 AI 框架，华为为什么还要开发一个新的框架？对于这个问题，徐直军在现场回应称：“这是因为我们现在还没有看到哪一个框架能够真正做到支撑全场景，而华为 MindSpore 的目标就是成为这样一个框架”。

下面是 MindSpore 的详细技术特性：

• MindSpore 秉承“AI 算法即代码”理念，提供一系列关键技术，其中 MindSpore 自动微分采用 Source 2 Source 方式实现，在性能和可编程性上，显著优于业界图和运算符重载方式，能够实现任意算子的微分表达和编译优化，同时实现反向算子自动生成，极大地方便模型开发。
• 随着数据集和模型规模越来越大，模型并行将成为必然，手工切分的模型并行：门槛高、效率低、调优难，而 MindSpore 只需定义单机模型即可实现多机混合并行运行，无需了解 AI 集群细节。MindSpore 调试同时支持静态图和动态图，且可用一条语句实现无缝切换，使得调试简单而高效。
• 在运行态友好方面，MindSpore 提供 Ascend Native 运行技术，能够帮助昇腾芯片的算力达到最优发挥。主从控制模式中，CPU 和 GPU 交互会引入内存和数据开销，MindSpore 能够在芯片上完成神经网络模型训练的所有控制和执行，减少和主机 CPU 的交互时间，速度更快。已有的分布式训练方案引入中心控制来寻找梯度同步点，MindSpore 实现了去中心化的分布式梯度聚合，完全消除控制开销。软硬件优化为不同类型算子，映射为最佳的计算单元和数据布局，获得最佳性能。

综上所述，MindSpore 为数据科学家及研究人员提供了全新的工具，使理论探索和创新变得更加简单高效。为了更好促进 AI 的应用，徐直军宣布 MindSpore 将在 2020 年 Q1 开源，助力每一位开发者，促进 AI 产业生态发展。

针对开源生态，想必大家都很好奇，华为打算如何吸引开发者并赢得开发者的信任。徐直军直言，对于 MindSpore 来说，最大的挑战就是能不能像其他框架一样建立一个足够好的生态。但对此徐直军很乐观，他认为华为有其优势所在，比如算力和开发引擎，开发者可以在华为 AI 开发引擎上自由开发相应的服务与应用，将算力和 MindSpore 计算框架相结合，开发者可以打造很多其他框架不可能做到的事情。

华为生态圈初具雏形

至此，华为想做的全栈全场景 AI 解决方案已经初步形成。它将助力开发者克服 AI 开发过程中遇到的困难，包括训练耗时长、调试部署繁、开发效率低等等。对于进入 AI 时代的华为来说，开发者已经成为和行业合作伙伴同样重要的角色。华为想要打造的是打通底层硬件到上层软件应用、开发者与行业两手抓的全方位 AI 生态体系。

正如徐直军所说：只有把生态打造起来，华为的全栈全场景解决方案才有生命力。为此，华为曾在去年推出了“沃土 AI 开发者使能计划”，旨在培养更多 AI 人才、提升开发者的 AI 能力。直白地说，就是让更多技术人成为 AI 开发者，并加入华为的 AI 生态圈。

今年 7 月，华为围绕鲲鹏技术体系，打造了集技术支持、知识共享和产业互助为一体的 鲲鹏社区，与客户、伙伴、开发者共建开放共赢的鲲鹏生态，致力于加速鲲鹏的产业化进程。

华为在 AI 和云两大领域都建立了自己的开发者生态，一个更加开放、进步的生态圈似乎正在逐步成形。

鸿蒙初开昇腾起，华为前路仍艰险

8 月 9 日，在华为开发者大会 2019 的现场，鸿蒙操作系统正式发布，据华为消费者业务 CEO 余承东介绍：这是全世界第一个基于微内核的全场景分布式 OS，通信效率秒杀现有一众操作系统。并表示：如果未来某天安卓不可用，鸿蒙将随时可以顶上。

鸿蒙给国产操作系统打了一针强心剂，但是华为面临的情况仍然不容放松。

8 月 19 日，也就是本周一，美国商务部长威尔伯·罗斯 (Wilbur Ross) 表示：美国将允许美国公司在未来 90 天内，继续与华为进行业务往来。这一决策确实部分缓解了对华为的技术封锁，虽然目前华为“软硬兼备”，但 90 天后该怎么做，仍然是个不小的挑战。

正如华为创始人任正非所说：美方的做法对美国本土的公司也造成了深远的影响。不少美国公司曾游说美国政府放缓对华为的限制，因为他们或多或少都与华为有着不同程度的合作关系，两败俱伤的结局一定不是大多数人希望看到的。

虽然面临着不少困难，但是华为的未来仍然值得期待。今天，徐直军在回答记者提问时再次强调：外部的事件对于华为 AI 的发展没有任何影响，目前一切都在按照计划发展。随着 5G 时代的到来，华为希望通过实现模型的闭环、实时更新，保证企业 AI 应用始终处于最佳状态，并将 AI 技术与 5G、云、物联网、边缘计算、区块链、大数据、数据库等技术充分协同，发挥出更大的价值。

文章来源:infoQ