Polityka i prawo
Huawei przedstawia najwydajniejszy procesor
„Od czasu ogłoszenia naszej strategii AI w październiku ubiegłego roku przez cały czas pracowaliśmy nad jej rozwojem”, powiedział Eric Xu, Rotating Chairman Huawei. „Dziś możemy powiedzieć, że wszystko przebiega zgodnie z planem, począwszy od badań, poprzez rozwój, po wprowadzenie produktów na rynek. Obiecaliśmy, że będziemy dysponować kompletnym portfolio rozwiązań AI, gotowym do spełnienia wyzwań stawianych w dowolnym scenariuszu zastosowań. Dzisiaj je dostarczyliśmy, wraz z rynkową premierą Ascend 910 i MindSpore. To wydarzenie otwiera również nowy etap w budowaniu strategii AI przez Huawei” - dodał Eric Xu.
Dla operacji zmiennoprzecinkowych (FP16, tzw. half precision), Ascend 910 oferuje wydajność 256 TFLOPS (teraflopów, 256 bilionów operacji zmiennoprzecinkowych na sekundę). Przy obliczeniach na liczbach całkowitych wydajność wzrasta do 512 TOPS. Pomimo niespotykanej do tej pory na rynku wydajności, maksymalny pobór mocy procesora Ascend 910 wynosi tylko 310 W, czyli znacznie mniej niż planowano (350 W).
„Ascend 910 działa znacznie lepiej niż się spodziewaliśmy” – powiedział Xu. „Bez wątpienia ma większą moc obliczeniową niż jakikolwiek inny procesor AI na świecie”.
Nowy procesor służy do trenowania modeli AI. W typowej sesji treningowej opartej na ResNet-50 (Residual Networks) połączenie Ascend 910 i MindSpore jest około dwa razy szybsze w szkoleniu modeli AI niż w przypadku wykorzystania do trenowania modeli AI wiodących kart graficznych (GPU) wykorzystujących bibliotekę TensorFlow.
Huawei chce nadal inwestować w procesory AI, aby oferowały jeszcze więcej przystępnej cenowo mocy obliczeniowej, która pozwoli zrealizować jak najszerszy zakres scenariuszy (np. obliczenia brzegowe, obliczenia prowadzone na pokładzie pojazdów autonomicznych i trenowanie AI).
MindSpore: platforma obliczeniowa AI gotową na każdy scenariusz użytkowania
Platformy obliczeniowe AI mają kluczowe znaczenie dla ułatwienia rozwoju aplikacji AI i sprawiają, że stają się one bardziej rozpowszechnione, łatwiej dostępne oraz zapewniają ochronę prywatności.
W 2018 roku Huawei ogłosił trzy cele rozwojowe dla swoich platform AI, które mają charakteryzować się:
- Łatwym rozwojem: Znacząco redukować czas i koszty trenowania modeli AI.
- Skutecznością realizacji: Wykorzystywać jak najmniejszą ilość zasobów przy jak największej ilości OPS/W (operacji na sekundę na wat mocy).
- Możliwością dostosowania się do wszystkich scenariuszy: Włączając w to urządzenia końcowe, aplikacje brzegowe i aplikacje w chmurze.
MindSpore stanowi ważny krok w realizacji tych celów. Ponieważ ochrona prywatności staje się ważniejsza niż kiedykolwiek wcześniej, wsparcie dla wszystkich scenariuszy staje się niezbędne dla zbudowania bezpiecznej i wszechobecnej sztucznej inteligencji. Jest to kluczowy element systemu MindSpore, który może łatwo dostosować się do różnych potrzeb wdrożeniowych. Mogą one być równie dobrze bardzo duże i skomplikowane albo małe i tak proste jak to możliwe – MindSpore obsłuży każde środowisko bez względu na jego wielkość.
MindSpore pomaga zapewnić prywatność użytkowników, ponieważ ma do czynienia tylko z informacjami o gradiencie i modelu AI, które zostały już przetworzone. Nie przetwarza samych danych, więc prywatne dane użytkowników mogą być skutecznie chronione nawet w środowiskach znajdujących się np. pomiędzy urządzeniem końcowym a chmurą, które obsługuje. Ponadto MindSpore ma wbudowaną technologię ochrony modeli obliczeniowych AI aby zapewnić, że są one bezpieczne i godne zaufania.
Platforma MindSpore dostosowuje się do wszystkich scenariuszy użytkowych – od pojedynczych urządzeń, poprzez środowiska odpowiedzialne za obliczenia brzegowe, aż po chmurę – i zapewnia współpracę na żądanie pomiędzy nimi. Koncepcja projektowania „AI Algorithm As Code” umożliwia deweloperom łatwe tworzenie zaawansowanych aplikacji AI i szybsze trenowanie modeli.
W typowej sieci neuronowej do przetwarzania języka naturalnego (NLP), MindSpore ma o 20% mniej linii kodu bazowego niż inne wiodące platformy na rynku i pomaga programistom zwiększyć ich wydajność o co najmniej 50%.
Dzięki innowacyjnej platformie obliczeniowej, jak również optymalizacji MindSpore i procesorów Ascend, rozwiązanie Huawei może pomóc programistom w skuteczniejszym radzeniu sobie ze złożonymi wyzwaniami obliczeniowymi AI i zapotrzebowaniem na zróżnicowany zakres mocy obliczeniowej dla różnych aplikacji. Przełoży się to na większą wydajność i optymalną realizację zadań. Oprócz procesorów Ascend, MindSpore obsługuje również GPU, CPU i inne typy procesorów.
Wprowadzając MindSpore, Xu podkreślił zaangażowanie Huawei w budowaniu niezawodnego i bardziej dynamicznego ekosystemu AI. „MindSpore wejdzie na rynek open source w pierwszym kwartale 2020 roku. Chcemy szerzej wdrożyć sztuczną inteligencję i pomóc programistom robić to, co robią najlepiej” – powiedział Xu.
Informacja prasowa
