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自動駕駛汽車依靠AI算法來完成感知識別、決策、規劃等動作，在算法搭建前往往要選擇合適的計算框架。

過去，工程師們往往會在“適合入門又編碼繁瑣”的TensorFlow、“強調極簡主義”的Keras、“傳統老牌但缺乏靈活性”的Caffe、“低門檻”的PaddlePaddle 等框架中做選擇，而在今天，華為發布了全場景AI計算框架 MindSpore，直接對標業界主流框架谷歌的Tensor Flow。

在2018華為全聯接大會上，華為提出，AI框架應該是開發態友好（例如顯著減少訓練時間和成本）和運行態高效（例如最少資源和最高能效比），更重要的是，要能適應每個場景包括端、邊緣和云。

經過近一年的努力，全場景AI計算框架MindSpore在這三個方面都取得了顯著進展。

全場景支持，是在隱私保護日漸重要的背景下，實現AI無所不在越來越基礎的需求，也是MindSpore的重要特色。

針對不同的運行環境，MindSpore框架架構上支持可大可小，適應全場景獨立部署。MindSpore框架通過協同經過處理后的、不帶有隱私信息的梯度、模型信息，而不是數據本身，以此實現在保證用戶隱私數據保護的前提下跨場景協同。除了隱私保護，MindSpore還將模型保護Built－in到AI框架中，實現模型的安全可信。

在原生適應每個場景包括端、邊緣和云，并能夠按需協同的基礎上，通過實現AI算法即代碼，使開發態變得更加友好，顯著減少模型開發時間。以一個NLP（自然語言處理）典型網絡為例，相比其他框架，用MindSpore可降低核心代碼量20％，開發門檻大大降低，效率整體提升50％以上。

通過MindSpore框架自身的技術創新及其與昇騰處理器協同優化，有效克服AI計算的復雜性和算力的多樣性挑戰，實現了運行態的高效，大大提高了計算性能。除了昇騰處理器，MindSpore同時也支持GPU、CPU等其它處理器。

值得一提的是，華為已經用基于Ascend 310芯片的MindSpore DDK做一些車輛識別的項目。

華為輪值董事長徐直軍認為“大家目前最缺少的還是算力，誰的算力強，誰發論文就快。論文增長最快的是谷歌，因為它有最強的算力。AI本來就是一個暴力計算，沒有暴力，哪來成果？華為云面向全球，啟動暴力。”

昇騰910，號稱算力最強AI處理器

今天的發布會上，華為正式發布算力最強的AI處理器Ascend 910（昇騰910）。

經過一年多的測試，在算力方面，昇騰910完全達到了設計規格，即：半精度（FP16）算力達到256 Tera－FLOPS，整數精度（INT8）算力達到512 Tera－OPS；重要的是，達到規格算力所需功耗僅310W，明顯低于設計規格的350W。

徐直軍表示：昇騰910總體技術表現超出預期，作為算力最強AI處理器，當之無愧。當昇騰910用于實際AI訓練任務，比如，在典型的ResNet50網絡的訓練中，昇騰910與MindSpore配合，與現有主流訓練單卡配合TensorFlow相比，顯示出接近2倍的性能提升。

面向未來，針對不同的場景，包括邊緣計算、自動駕駛車載計算、訓練等場景，華為將持續投資，推出更多的AI處理器，面向全場景持續提供更充裕、更經濟、更適配的AI算力。

全棧全場景AI解決方案，讓AI無處不在

徐直軍在發布以上兩款產品之前，首先重申了華為公司的AI戰略：

投資AI基礎研究：在計算視覺、自然語言處理、決策推理等領域構筑數據高效（更少的數據需求） 、能耗高效（更低的算力和能耗），安全可信、自動自治的機器學習基礎能力；

打造全棧全場景解決方案：提供充裕的、經濟的算力資源，簡單易用、高效率、全流程的AI平臺；

投資開放生態和人才培養：面向全球，持續與學術界、產業界和行業伙伴廣泛合作；

把AI思維和技術引入現有產品和服務，實現更大價值、更強競爭力；

應用AI優化內部管理，對準海量作業場景，大幅度提升內部運營效率和質量。

華為AI解決方案（Portfolio）的全場景，是指包括公有云、私有云、各種邊緣計算、物聯網行業終端以及消費類終端等部署環境；而全棧是技術功能視角，是指包括Ascend昇騰系列IP和芯片、芯片使能CANN、訓練和推理框架MindSpore和應用使能ModelArts在內的全堆棧方案。

華為認為AI的應用總體還處于發展初期，AI技術和能力相比于長遠期望還有很大差距。減小甚至消除這些差距，加速AI的應用。具體包括致力于促成以下10個方面的改變：

通過全棧全場景技術手段，結合投資開放的生態和人才培養，讓AI人才不再短缺。