华为重磅宣布!杀入2万亿美元市场,新产品亮相又是全球第一!(组图)
刚刚,在华为全联接大会上,华为首次发布计算战略,并重磅发布AI训练集群Atlas 900。华为号称这是全球最快的AI训练集群,由数千颗最强算力AI处理器昇腾910互联,总算力达到256-1024 PFLOPS@FP16,相当于50万台PC计算能力!
在刚刚开幕的华为全联接大会上,华为首次发布计算战略,并重磅发布了全球最快AI训练集群Atlas 900。全球训练最快的AI集群Atlas900有多厉害?
采用算力最强AI处理器昇腾910
Atlas 900 AI训练集群由数千颗昇腾910互联
世界顶级强劲算力:总算力达到256-1024 PFLOPS@FP16。相当于50万台PC计算能力
业界最快:实测仅需59.8秒即可完成基于ImageNet数据集训练ResNet-50模型
全球算力巅峰Atlas 900:相当于50万台PC去年全联接大会上,华为发布了全栈全场景的AI解决方案,现如今,用于训练的昇腾处理器和AI计算框架MindSpore都已经发布了,这标志着,华为的全栈全场景AI解决方案全面落地。
在今天的全联接大会上,华为发布了一款重量级的产品——Atlas 900,这是当前全球最快的AI训练集群,由数千颗昇腾处理器组成。
Atlas 900 AI训练集群:
采用算力最强AI处理器昇腾910
Atlas 900 AI训练集群由数千颗昇腾910互联
世界顶级强劲算力:总算力达到256-1024 PFLOPS@FP16。相当于50万台PC计算能力
业界最快:实测仅需59.8秒即可完成基于ImageNet数据及训练ResNet-50模型
华为自研HCCS片间互联240Gbps,单端口速率业界领先
采用最新PCIE 4.0接口,速率为当前业界2倍
100G RoCE 高速集群互联网络
HCCL通信库+网络拓扑+训练算法=实现线性度>80%
华为Atlas 900 AI训练集群在衡量AI计算能力的金标准ResNet-50模型训练中,Atlas 900只用了59.8秒就完成了训练,这比原来的世界纪录还快了10秒。这是什么概念?
相当于短跑冠军跑完终点,喝完一瓶水才等到第二名。
基于“ResNet-50 v1.5模型”和“ ImageNet-1k数据集”的测试数据“ ImageNet-1k数据集”包含128万张图片,精度为75.9%,在同等精度下,其他两家业界主流厂家测试成绩分别是70.2s和76.8s,Atlas 900 AI训练集群比第2名快15%。
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。
Atlas 900集成的数千颗昇腾处理器,正是前段时间正式商用的昇腾 910。
昇腾910号称算力最强的 AI 处理器,基于 7nm 增强版 EUV 工艺,单 Die 内建 32 颗达芬奇核心,半精度 (FP16) 算力达到 256 Tera-FLOPS,整数精度 (INT8) 算力达到 512 Tera-OPS,而且,达到规格算力所需功耗仅 310W。
Atlas 900总算力达到256-1024 PFLOPS@FP16,相当于50万台PC计算能力。作为对比,谷歌的 TPU 3.0,性能是 100 petaflops。胡厚崑还分享了一个天文探索的案例。天文研究高度依赖于海量的数据分析和计算,离不开超强的算力支持。
下面这张是南半球的星空图,这张图上有20万颗星星,用人眼是看不见这么多星星的,这些画面来自于SKA射电望远镜的数据。
当前条件下,天文学家要从这20万颗星星中,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。
此外,华为还发布了基于昇腾的华为云EI集群服务。为了让大家马上就能用上Atlas 900的超强算力,它已经被部署到华为云上,并以极优惠的价格向全球科研机构和大学开放。
胡厚崑:华为新一轮沃土计划将投资15亿美元华为副董事长胡厚崑登台分享了华为在计算方面的洞察与战略。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。胡厚崑分享了计算智能时代的三个重要特征:
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。
此外,华为首次发布了计算战略,从四个方面来布局,包括对架构创新的突破、对全场景处理器族的投资,坚持有所为有所不为的商业策略,以及不遗余力地构建开放生态。
架构创新未来计算无处不在、智能无所不及,这其中算力是关键基础。
而目前产业界算力供给却是稀缺的,算力供给的关键在于处理器的效能,当前摩尔定律已经几乎走到极限的时候,从产业发展角度,我们必须要在处理器架构上寻求突破,要用新的处理器架构来匹配算力的增速。
另一方面,从华为自身的业务布局来看,既有网络业务,也有终端业务,又涉及公有云服务,全面覆盖端、边、云,所以全场景智能,本身就是华为业务智能化的基本需求。
因此,华为推出了达芬奇架构,以实现计算和智能的无处不在,这是自然而然的选择。到目前为止,达芬奇计算架构是业界唯一能够覆盖“端、边、云”全场景的处理器架构,这也是华为打造计算产业的坚实基础。投资全场景处理器处理器是整个计算产业最基础的部分,经过多年投资努力,华为已经发布了多个系列的处理器。
具体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。未来将持续不断地对处理器进行投资,将来还将推出一系列处理器,面向更多的场景。商业策略“有所为有所不为”华为的商业策略,用一句话概括就是“有所为有所不为”。总体而言,我们不直接对外销售处理器,以云服务面向客户,以部件为主面向合作伙伴,优先支持合作伙伴发展整机。具体来说,有三个方面的考虑:
硬件开放:我们把服务器主板、AI模组和板卡等硬件开放给伙伴,帮助伙伴做好整机和解决方案。
软件开源:我们把服务器操作系统、数据库、AI开发框架等软件开源,帮助伙伴做好商用版本,让软件开发更简单。
使能应用开发和迁移:我们不做应用,但我们提供工具和团队,帮助伙伴更高效地做好应用开发和迁移。
构建开放生态胡厚崑表示:计算产业是个开放的产业,高度依赖于生态,需要全球的协作。华为沃土计划发布四年来发展得非常好,目前已汇聚500万开发者,在今天的大会上,华为将正式宣布新一轮的沃土计划,这个计划华为将投资15亿美元。
以华为为代表的中国科技巨头不断蓄力,致力于共创智能新高度,如今AI元力汇聚,我们将重启一个怎样的未来?
当前,边缘计算和工业互联网成为智能+时代的硬核驱动,万物互联的5G、智联网正在启动,全球AI生态系统面临重建。
在此背景下,中国AI产业亦将增强原创能力,技术攻坚,展现出“头雁”效应。与此同时,在世界范围内秉承开放开源共享共赢的态度已是业界共识,急需重启一个AI无处不在的未来。
今年10月18日(周五),由中关村海淀园管委会&新智元联合承办的 “AI World 2019 世界人工智能峰会”将在北京•中关村国家自主创新示范区展示中心举办。
作为10月16日-18日举办的“2019年中关村论坛”中的年度重磅论坛,AI World 2019 世界人工智能峰会以“AI元力,重启未来”为主题,全球众多人工智能领域产业精英、学术领袖及投资领袖参与支持,共同探讨全球AI新生态格局下,中国AI产业将如何发展。
峰会邀请了华为、微软、科大讯飞、地平线、依图、滴滴出行、ARM等全球人工智能企业的领袖作为讲者,分享对AI产业和发展的真知灼见。
首批嘉宾确认!AI World 2019 世界人工智能峰会邀你重启元力
当前,全球AI生态格局正在面临大变革,无论产业还是学术,中国AI将以更加突飞的姿态成为领头雁,关键核心技术面临新突破。
“AI World 2019 世界人工智能峰会”邀请的首批嘉宾,聚焦AI热点话题和趋势,届时将为与会者带来精彩演讲。
目前本次峰会确认的首批嘉宾为:
王成录 华为消费者BG软件部总裁
王成录,现任华为消费者BG软件部总裁,负责消费者软件的战略、规划、研发、集成和生命周期管理,致力于不断地为用户提供更优质的体验和服务。2016年底,全新安卓体验的EMUI 5.0发布,其在性能上所做的技术革新,解决了安卓系统一直以来久用卡顿的历史问题,对安卓行业生态的技术发展做出卓越贡献。2018年6月,GPU Turbo技术发布,上市之后的反响超出预期。2019年8月,分布式技术发布,开启以手机为中心的全场景智慧生活。
杨静 新智元创始人、CEO
杨静女士于2015年9月创办新智元,2016年3月出版专著《新智元 机器+人类=超智能时代》,2016年10月联合主办世界人工智能大会,并出版《中国人工智能产业发展报告》。2017年、2018年继续主办世界人工智能峰会,并担任中国人工智能产业发展联盟理事、中国证券投资基金业协会第一届金融科技专业委员会委员等职务。2017年与英特尔联合主办新智元开源·生态技术峰会,2018年主办新智元产业·跃迁技术峰会,2019年主办新智元智能云·芯世界技术峰会。
胡郁 科大讯飞轮值总裁
胡郁,科大讯飞联合创始人,轮值总裁,消费者事业群总裁,核心研发平台总裁。他是中国科学技术大学信号与信息处理专业工学博士,教授级高工;国务院特殊津贴专家;科技部新一代人工智能战略咨询委员会委员;科技部863类人智能重点项目首席专家;语音及语言信息处理国家工程实验室执行主任;中科院人工智能产学研创新联盟应用规划组组长;中国科学技术大学兼职教授、博士生导师;中国人工智能学会副理事长,会士;中文信息学会的常务理事;湖畔大学二期学员。
王永东 微软全球资深副总裁、微软 (亚洲) 互联网工程院院长、微软亚太研发集团首席技术官
王永东博士现任微软全球资深副总裁,微软(亚洲)互联网工程院院长,微软亚太研发集团首席技术官。团队的研发工作既有微软的全球产品,也包括亚太地区产品与服务,方向主要涵盖人工智能, 必应(Bing)搜索引擎, 在线广告技术, 语音及自然语言处理技术,大数据,微软Office云服务等领域,并负责为集团设立技术研发策略、愿景及整体方向。
叶杰平 滴滴出行副总裁兼AI Labs负责人
叶杰平,滴滴出行副总裁兼AI Labs负责人,美国密歇根大学教授,他的专业方向为大数据、机器学习、数据挖掘、及其在智能出行和生物医药领域的应用。他是多个国际顶级人工智能会议的资深委员会会员、区域主席和委员会副主席, 他也是多个顶级人工智能期刊的副主编。他于2010年获得美国国家自然科学基金会生涯奖,2017年获得中国计算机学会“CCF科学技术奖科技进步卓越奖”。他的研究成果被选为顶级人工智能会议KDD和ICML的最佳论文。
张峥 AWS上海AI研究院院长
张峥于2014年加入上海纽约大学,为纽约大学全球网络计算机终身教授,纽约大学库朗数学研究所、计算机系、数据学院兼职教授,于2018年10月学术休假,作为AWS上海AI研究院首任院长加入AWS。张峥是《知识分子》专家委员会成员。他是深度学习和人工智能、高性能大容量计算和存储系统的两栖专家,在国际会议获多次最佳论文, 谷歌学术引用八千多次,H-index47,在微软和惠普获卓越贡献奖。他是开源深度学习平台MXNet的共同创始人和顾问,于2018年开始领导并创立深度图计算DGL的开源项目。
金勇斌 OPEN AI LAB 创始人兼CEO、Arm中国生态公司总经理
金勇斌先生同时担任中国人工智能产业发展联盟(AIIA)总体组副组长、专家委员,Arm人工智能生态联盟(AIEC)秘书长。金勇斌先生在Arm期间先后担任过亚太区网络应用市场营销经理成功推动Arm处理器大规模应用到通信网络基础设施领域、战略大客户经理负责Arm和华为及海思的战略合作及商业合作、大中华区产品销售总监、战略联盟业务发展总监兼AI生态发展负责人、市场营销副总裁等职位。
颜水成 依图科技首席技术官(CTO)
颜水成博士是IEEE Fellow、IAPR Fellow、ACM 杰出科学家,主要研究领域为计算机视觉、机器学习和多媒体分析,迄今在国际顶级期刊及会议共发表600余篇论文,引用量超过4万次,H-index为98。2014、2015、2016和2018年,他四次当选“汤森路透全球高被引学者”。
黄畅 地平线联合创始人& 副总裁
黄畅,地平线联合创始人&副总裁,于2015年参与创立地平线,主导地平线自主研发的人工智能处理器架构BPU(Brain Processing Unit) 及基于该架构的芯片、工具链、算法等相关基础技术平台的研发工作。加入地平线前,他曾就职于百度美国研发中心。2013年,作为核心团队成员,他参与组建了百度深度学习研究院(IDL),并出任百度高级科学家、主任研发架构师。此前,他还曾担任美国南加州大学和 NEC 美国研究院(世界上最早从事卷积神经网络研发的 5 个实验室之一)研究员。
黄超 Autowise.ai创始人兼CEO
黄超,Autowise.ai创始人兼CEO。2017年下半年创立Autowise.ai并在2018年初推出全球首个无人驾驶清洁车队,目前已在国内外多个地区展开路测和商业运营。黄超曾任滴滴无人驾驶负责人、首席工程师,带领团队完成level4无人驾驶从0到1研发,加入滴滴前任职百度研究院大数据实验室资深研发工程师,成果应用到搜索、凤巢等核心业务。