华为发布最快AI训练集群!1024颗昇腾910组成,相当于50万台PC

全球最快的AI训练集群

华为发布最快AI训练集群!1024颗昇腾910组成,相当于50万台PC

大数据文摘出品

昨天上午,华为创始人任正非公开接受了《经济学人》采访,称华为将发布目前全世界最快人工智能平台。

刚刚,华为在全联接大会上,华为副董事长胡厚崑就应声发布了这款世界最快AI平台——Atlas 900,同时还公布了全新的整体计算战略。

Atlas 900,1024颗昇腾910组成的超级集群

胡厚崑称其为“全球最快的AI训练集群”。

究竟有多快呢?

胡厚崑透露,业界金标准——基于ImageNet数据集训练ResNet-50模型,Atlas 900仅需要59.8秒就完成了训练,比第二名快十秒。这样的成绩是突破性的,因为在顶尖的训练集群比拼中,每一秒的提升都来之不易。

华为发布最快AI训练集群!1024颗昇腾910组成,相当于50万台PC

全球最快的背后是1024颗昇腾910芯片,每块昇腾910 AI处理器内置32个达芬奇AI Core,单芯片可以提供比业界高出一倍的算力(256TFLOPS@FP16)。总算力相当于50万台PC计算能力。

同时在片间互联和接口等方面,Atlas 900也全面做了提升,华为自研HCCS片间互联240Gbps,单端口速率在业界领先,最新的PCIE 4.0接口,传输速率为当前业界2倍。

华为发布最快AI训练集群!1024颗昇腾910组成,相当于50万台PC

胡厚崑表示:Atlas 900的强大算力,可广泛应用于科学研究和商业创新。比如天文探索、石油勘探等领域,都需要进行庞大的数据计算和处理,原来可能花费好几个月的工作,现在交给Atlas 900,就是几秒钟的事情。

胡厚崑举了一个天文领域的例子:在一片有20万颗星星的星云中,找出某种特征的星体,相当困难,一个天文学家需要耗费169天的工作量,才能完成这项工作。现在用上Atlas 900,只用10秒,就从20万颗星星中检索出了相应特征的星体。

同时胡厚崑表示:目前Atlas 900的已经部署到了华为云上,并以极优惠的价格向全球科研机构和大学开放。

计算进入智能时代,核心是计算和联接

简短的开场后,胡厚崑提出在未来计算产业的大蓝海中,计算和联接是未来智能时代的核心,他说,两年前华为提出了构建万物互联的智能世界,发现有两项关键技术无法忽视,一个是联接,一个是计算。要构建万物互联网的世界,计算和联接就像是孪生兄弟一样,密不可分。

根据Gartner的数据,预计到2023年,计算产业的规模将超过2万亿美元。

胡厚崑表示:在计算的智能时代,我们认为有三个重要特征。

华为发布最快AI训练集群!1024颗昇腾910组成,相当于50万台PC

第一个特征,需要超强的算力。统计计算本身就是一种暴力计算,高度依赖于算力。举个例子,为了让计算机认识一只猫,就需要数百万图片的训练,这对算力的消耗是非常惊人的,面向自动驾驶、天文探索、气象预测等更复杂场景,对算力的需求将会更大。

第二个特征,计算和智能将会无处不在,而不仅仅是分布在中心侧。从中心节点的暴力计算,到边缘侧的专业计算,如基因测序,以及端侧的个性计算,如耳机、手机,一起构成了未来智能时代的计算形态。

第三个特征,端边云之间需要高效的协同。中心侧负责通用模型的计算,为端侧的个性化计算和边缘侧的专业化计算,提供协同支撑。

华为提出了未来的计算产业战略:分四块!

基于计算和联接两大核心,华为提出了未来的计算产业战略,主要分为四个部分:

  • 达芬奇架构。达芬奇架构可以在摩尔定律接近极限时,通过优化内部通信等手段,释放新的算力,覆盖全场景智能计算的需要。
  • 全场景处理器家族。华为一直致力于处理器的研制,包括支持通用计算的鲲鹏系列,支持AI的昇腾系列,支持智能终端的麒麟系列,以及支持智慧屏的鸿鹄系列,未来华为还将继续加大投资。
  • 商业策略。华为不直接销售处理器,而是以云服务面向客户,实现合作共赢,建立良好生态,这包括了:硬件开放、软件开源、使能应用开发和迁移。
  • 构建开放生态。在过去的四年以来,华为已经发展了130多万开发者,在此基础上,华为将升级沃土计划,继续投入15亿美元,使开发者的规模扩大到500万人。

这也是华为首次在公开场合谈及公司未来的计算产业战略。

最后,也以胡厚崑今天的开场语作结:

“今天一早,很多朋友问我‘你们还好吗?你们还不错吧?’感谢大家对华为的关心,华为就像今天上海的天气一样,秋高气爽、云淡风轻。华为过去半年顶着巨大的压力走过来,你们的支持给了我们淡定从容的定力,华为一定不会让你们失望的。”

本文为专栏文章,来自:大数据文摘,内容观点不代表本站立场,如若转载请联系专栏作者,本文链接:https://www.afenxi.com/76210.html 。

(0)
大数据文摘的头像大数据文摘专栏
上一篇 2019-09-18 08:57
下一篇 2019-09-18 20:34

相关文章

关注我们
关注我们
分享本页
返回顶部