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Flower_Ma

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发表于2020年05月15日 00:33:48
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32#
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先来说说自己的一些想法:

        人工智能作为时下火热的研究方向,汇聚了人类顶尖人才,我国也大力提倡发展人工智能。同时,由于人工智能的研究尚未成熟,特别是理论方面比较欠缺,所以可能是一个弯道超车的方向。AI的研究和发展,离不开数据、算力和算法。算力和算法至关重要,英伟达公司依靠GPU的并行计算能力,就在时代下崛起(当然,原先也挺厉害)。我们在Ai时代。

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        印象深刻的就是与5G的部分了,前些天体验了5G,下载速度高达几百兆/s,这几乎是以前电脑连接网线的速度了,更快的速度,更小的时延,这为AI落地应用,保持实时性提供了基础。

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        在大的时代背景下,华为昇腾AI计算带来了新的活力,我觉得同时构建自家的硬件和开发框架(MindSpore)是很厉害的,起码,在自己的架构上开发产品,修改比较方便,也利于优化。总之,好处很多,自己的东西,总比别人的顺手。而下面这张图令我印象深刻,不知不觉华为已经做了这么多产品,有智能终端芯片,也有熟悉的手机,从主打低功耗推理的Atlas 100 到用于训练的Atlas 300T训练卡,再到提供业界最强算力的Atlas 900训练集群,这是云端边全栈式发展,从云端的训练到最终边缘部署全都包括了,记得口号好像是一次开发,云端边都能完成部署,这倒是大大减轻了开发负担。

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        不仅有宏观介绍,还有微观剖析,对昇腾芯片的达芬奇架构进行了解析,专门为AI 计算设计,针对性设计Cube、Vector、Scalar三种计算单元,很适合CNN模型的大量的矩阵乘运算。而且,性能强劲,计算效率高,极致的面效比。最厉害的是,这是华为自研芯片,芯片作为人类顶尖科技的结晶,难度很大,技术壁垒高,很长时间,现在也算吧,特别是高端芯片,都是由外国企业把持,也许AI芯片就是一个超车的机会,毕竟大家都是从基础开始,当然,他们的基础可能好点。

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这算力还是挺强的,期待能有更多开发者基于Ascend 芯片开发,做项目,毕竟用的人多了,生态好了,Ascend 和MindSpore才会更好。

相比于训练和开发,我更关注应用,真正用到生活中,帮助人来减轻负担,这方面就是Ascend 310了,低功耗,可用于智能无人巡线,减轻了工人的负担,这个好像都已经应用了,不错呀。

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对了,还有端边云协同开发,加快开发速度,这点,还是挺厉害的,从一开始就提供了一站式开发服务,有创新,想法很好呀。

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大概就是这些了,可能还有没涉及到了。最后感谢周老师的细心讲解,感觉老师很风趣幽默,讲解很清晰,关键是比较好懂,Ascend 加油吧,Atlas 加油吧。期待下一次直播。

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Mandyy 2020-5-19 10:56 评论

谢谢您的走心留言,送您一副华为蓝牙耳机,请私信我您的收件信息哈!未来昇腾社区多指教啦~常来玩!

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chenzeshi

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发表于2020年05月15日 15:52:05
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33#
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大数据快连接高算力的时代,华为真正是全栈布局的硬核公司!!

昇腾具备超强算力,更优能效,开放易用,安全可信的AI能力,从架构设计上就非常前沿了。覆盖了端、边、云场景,希望华为昇腾早日一统江湖!!

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zf_ruigao

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发表于2020年05月15日 16:08:28
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34#
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一颗昇腾910,32个达芬奇内核,每个内核4096个计算单元,256T算力,一个神级的存在,昇腾腾飞好样的

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AngelWings1997

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发表于2020年05月15日 16:34:01
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35#
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         周老师很厉害,讲的比较通俗,容易理解,干货也比较多。老师,首先介绍了华为,全球500强,第61位,作为全球领先的ICT基础设施和智能终端提供商,致力于打造万物互联的世界。正如老师所说,是一家硬核的公司,即使在近来大环境不太好的情况下,也保持了较好的发展。这一点还是特别厉害的。

        当今世界是AI的世界,智能设备已经在各行各业得到应用,比如我身边就有基于人脸识别,扫脸支付的自动售货机,不用掏钱,不用扫码,就能支付,不知不觉就把我的钱挣走了。。。。。。这背后是海量数据和飞速增长的计算能力的支撑,特别是异构计算,因为这很适合处理非结构化的数据处理,而AI很多正是这样,正如老师所讲,计算正在向异构计算前进,按照摩尔定律,计算能力将不断提升,但现在好像芯片密度到了一个瓶颈,很难在增加,不知道未来怎么解决,但前进应该是一定的。

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        接着,老师介绍了AI的一些实际应用,著名的阿尔法狗围棋大战打赢了人类顶尖棋手,还有已经很成熟的人脸识别,广泛应用于支付、门禁、打卡等方面,可能比脸盲的人类识别准确率更高。虽然AI目前是在某些特定领域接近或超过人类,但这就提醒我了好好学习,天天向上,否则,下一个被AI代替的可能就是我了,哈哈哈。

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        紧接着,老师将了5G,通过5G能够将各种数据快速低延迟传输,比如对实时性要求极高的自动驾驶,5G+AI可能会加快它的发展,也许像老师这样不太喜欢自己开车的人,就有福音了。其实,自动驾驶由来比较久了,国内外很多大公司在做,但感觉实际使用还有很多技术和伦理方面的问题,最好还是本地处理数据,5G作为辅助,否则一旦断网了,可能就出大事了,这就看Ascend 310的了,低能耗,高性能,很适合做推理,不过感觉给好几块Ascend 310一起,不过一块最大8W,多几块应该影响也不大。我好像有点跑偏了。。。。。。还剧透了。

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        再来就是主角了,Atlas人工智能计算解决方案,希望提供开放、简单、可靠的AI,很不错,后面介绍了很多,大到业界最强算力的Atals 900,小到极致推理性能的Ascend 310,从云端训练,到边缘设备,再到终端部署,全都涉及到了,还详细介绍了这些设备的核心基础,华为自研的达芬奇架构,不仅性能强劲,名字也不错。

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        内容很丰富,还介绍了一些应用:

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    都很厉害,高端技术要把握在自己手里呀,昇腾加油吧。

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Tianyi_Li

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发表于2020年05月15日 16:44:13
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36#
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        大家说的都很好。我觉得除了业界领先的强大计算能力,Atlas人工智能计算解决方案还厉害在于能够打通云边端,基于全栈全场景的思想,实现一次开发,云边端全面部署,我就有这样的感受,使用公开数据集,使用ModelArts平台的AI市场上的算法在Ascend 910训练,算力强大,方便快捷,之后还能转为支持Ascend 310推理的.om模型,之后测试的话,还能很方便在线上部署到Ascend 310上,即使没有Atlas相关设备的人也能测试了,还能很方便部署到HiLens或Atlas 200 DK 等偏边缘计算的设备上,直接可以应用到生活中,而这些在ModelArts上都简单,除了最后部署到HiLens或Atlas 200 DK上,其余都可以在云端完成,这大大降低了对本地计算能力的要求,只要一台能够联网的电脑、一个idea,小白也能实现。这是太棒了。

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linjiachen

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发表于2020年05月15日 16:57:18
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37#
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谈技术、谈AI、再大的宏图下最重要的是能让应用真正落地。华为昇腾,真正的硬实力,短短时间就让昇腾落地了各行各位,真正的普惠AI。

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linzhuofeng

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发表于2020年05月15日 17:18:56
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华为的强大在于非常惊人的全栈全场景能力。

传统硬件厂商例如Intel使用openvino进行AI加速,而软件厂商AWS、微软等,大部分硬件实力并不拔尖。

在专有芯片出来之前,业界训练大多要依赖于GPU的算力,性价比差强人意。

华为这次的达芬奇内核以及昇腾310、昇腾910,在业界好好秀了一把肌肉,在大环境严峻情况下,坚持自研,达芬奇内核设计体现了强大的硬件能力,MindSpore框架也开始落地生根。

拥有全栈能力还在于各方面可控,从性能、功耗、安全等的优化设计上达到更好的融合。

华为,大有可为

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Mandyy 2020-5-19 10:35 评论

谢谢你的分享~~送您一份蓝牙音箱,请私信我您的收件信息哈!朋友多来昇腾社区逛逛呀!O(∩_∩)O

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xiaopanle

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发表于2020年05月15日 17:28:19
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感谢周总干货满满的分享。

最大的收获在于终于知道昇腾芯片的强大算力原理了,为什么对比GPU,同样是计算单元很多,但是整体上更具有优势。

核心问题在于AI目前的网络结构中,大部分计算集中在矩阵乘运算,需要依赖Cube单元,昇腾和GPU的设计差异就在于Cube的占比高,更适用于AI计算。

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Hello Digger

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发表于2020年05月15日 17:29:08
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大数据时代,面对海量数据,算力显得十分重要,华为的AI技术和设施让新基建数字化、智能化有了更多可能。周老师结合实例、实物通俗地讲解了AI技术的算法、昇腾系列达芬奇架构AI芯片的内核、强大算力特点解析、部署配备以及相关的边缘应用场景(交通、电力、智能驾驶等领域),是真正硬核的分享~~映证了“华为是一家硬核的公司”这句话。也期待后续能学习到更多关于Atlas的应用

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Mandyy 2020-5-19 10:32 评论

好哒!送您一份定制小礼品吧!请私信我您的收件信息哦~(PS,社区就有往期直播的回放,欢迎戳戳戳)

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LostArtemis

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发表于2020年05月15日 23:28:53
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41#
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(以下都是本人知识有限的观点,如有错误希望各位能提出)

迈向AI时代,各行各业度出于一触即发的状态,都想乘上人工智能这班列车,但这列车并不容易乘上,这时华为给我们提供了乘上人工智能列车的助力。

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在过去我们需要专业的计算设备进行计算,但现在智能设备无处不在,并且异构计算开始兴起;想起当年非智能手机能播出有节奏的非MP3格式铃声都能听一个下午,得益于算力的增强,渐渐手机变成智能机能做的事就更多了,例如以前只能用电脑播放音乐,处理文档,打游戏等,现在都能用手机来处理。

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随着需求的算力越来越高,通用计算也无法推动摩尔定律的情况下,出现从通用计算转向异构计算,使得摩尔定律持续演进。

那么问题来了,我们为什么需要强大算力?为了改善人类生活。当下人工智能是数据驱动的,是什么意思叻?就是说没数据无论你的神经网络搭建调的参数非常好,也没用。因为没有数据驱动的神经网络就像从来没人告诉过一个孩子有一种动物叫做猫一样,对于不存在的事物不能凭空想象出来。有了强大的算力后我们可以做如下的事情:

1.     摄像头能拍出超清晰和超高帧率的影像,例如8K与7680帧的影像,可用于清晰监控捉拍等场景;

2.     对于旧影像,旧图片可以使用神经网络模型使其修复;

3.     拿出手机想拍张好看的照片,但没学过专业知识,拍出来总觉得差太多,那么可以在手机上编写程序利用Da VinCi架构的NPU对手机摄像头拍下来的照片进行评分,让小白也能拍出专业般的照片等。

 

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有了强大的算力后,我们还需要什么?

数据高速无时延,高效的传输。

试想一下,当你玩着一个游戏时延到了1000ms,三人同时联网就卡,时常点击命令丢包,这游戏还能玩吗?

5G为AI赋能,万物互联让数据无处不在。

5G能力跨越式提升:

1.     峰值速率 20x(20G b/s(上行1G b/s)):这里对于手机来说本来4G网络就够用了,但外国经常会有一种方式:就是把4G信号转成家庭宽带网络,这对网络速率要求高的使用场景,5G网络能更好服务于家庭网络;

2.     用户体验速率10x(100M b/s)

3.     频谱效率 3x 30;

4.     移动性1.4x 500 km/h;对于移动性这方面,特别是坐高铁时原来的4G网络当高铁速度达到一定时,手机网网络连接就会变得不稳定,现在5G网络直接500km/h,高铁上有了稳定的网络保证;

5.     时延 10x 空口延时:1ms

6.     连接数 100x (100万终端/km2);在人口密集的地方或某些大学晚上到了禁电脑网络的时候,4G网络的手机要刷新一个网页也非常困难,还会经常断开连接。

7.     能源效率 100x

8.     容量密度100x(10M bps/m2)

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正如讲师说的:我们处于爆炸式的创新前夜;这里让人害怕也让人兴奋,害怕是过往的很多方式很可能再也不能很好地适应当下,兴奋是充满各种可能性-或许突然的一个想法,与其他攻城狮(工程师)商量后,再做一做,就实现了,或许昨夜不敢想象的事情,今天就被实现了。


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华为Atlas人工智能计算解决方案给了我们实现创新的能力。

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华为AI也提供了一整套的方案:

以下说个简单的例子:

例如我需要识别手写数字0到9,如何使用整套华为AI解决方案叻?

1.     在华为推出的开源框架MindSpore上搭建神经网络训练程序,

2.     使用Atlas900或Atals800训练服务器、Atlas300T训练卡来训练步骤1中搭建的神经网络;

3.     编写推理代码部署在Atlas200、300、500或Atlas200DK上进行推理。

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想要端、边、云协同?同样满祝你。

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以下是Da Vinci构架图,可以看一下了解一下:

昇腾AI处理器具有对矩阵和卷积运算的高效性,主要得益于达芬奇架构所采用的定制化硬件设计,专门用来加速矩阵运算,能够快速完成16×16大小的矩阵乘法。同时达芬奇架构也采用了较多的分布式缓存与计算单元进行配合,能有效减少数据到计算单元的搬运,在提升计算力的同时还减小了数据传输的功耗,使得昇腾A1处理器在深度卷积神经网络这一应用领域具有一定的优势,尤其是针对大规模的卷积计算。但是由于达芬奇架构采用了固定的16×16大小的矩阵计算单元,所以在处理规模较小的网络时,容易造成矩阵计算单元算力难以发挥、硬件资源利用率低下的问题。

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超低功耗,使能边缘AI应用:

Atlas200 AI加速模块功耗最大9.5 W,达到2TOPS/W,让更多复杂严峻的使用条件成为了可能。让广大开发者更敢于想像与实现。

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使用Atlas900,还能省电费!PUE<1.1!

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AI赋能千行百业;Atlas助力行业智能化转型。

从MindSpore框架,到训练卡,到推理卡;还有简单的AI开发平台ModelArts,不用企业从零去开发,节省了一大笔资金与时间让企业专注创新,专注开发,专注行业动向。

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评论
AngelWings1997 2020-5-16 22:33 评论

“Atlas200 AI加速模块功耗最大9.5 W,达到2TOPS/W”,我记得应该是8W吧。下方PPT也写的是8W。

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LostArtemis 2020-5-17 07:42 评论

评论 AngelWings1997:产品手册写的是9.5W

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Tianyi_Li 2020-5-17 18:48 评论

嗯,Atlas 200加速模块最大功率9.5W,8W应该指的是Ascend 310 AI处理器的最大功耗。

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