10月10日，華為在上海舉辦新一年的全聯(lián)接大會，這屆大會主題是人工智能（AI）。

徐直軍稱，人工智能技術(shù)是IT和通信產(chǎn)業(yè)60年發(fā)展的總成果，它是一種新的通用目的技術(shù)，它將橫跨整個經(jīng)濟的的多種用途，具有巨大的技術(shù)互補和溢出效應。

華為在會上發(fā)布了兩款人工智能芯片，昇騰910和昇騰310，采用自家的達芬奇架構(gòu)。據(jù)介紹，昇騰910支持全場景人工智能應用，而昇騰310主要用在邊緣計算等低功耗的領(lǐng)域。

徐直軍解釋稱，華為自己開創(chuàng)了一個新的架構(gòu)，要有極致功耗和散熱，可以全場景覆蓋。“寒武紀無法支持全場景，我們的架構(gòu)一開始就是全場景是不二選擇�！比A為在人工智能芯片上與寒武紀進行合作采用過后者的架構(gòu)。

“我們提出的全場景，是指包括公有云、私有云、各種邊緣計算、物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)終端以及消費類終端等部署環(huán)境。全棧指的是技術(shù)功能視角，是指包括芯片、芯片使能、訓練和推理框架和應用使能在內(nèi)的全堆棧方案�！毙熘避娺M一步表示，基于統(tǒng)一、可擴展架構(gòu)的系列化AI IP 和 芯片，包括Max，Mini，Lite，Tiny和Nano等五個系列。“包括我們今天發(fā)布的華為昇騰910（Ascend 910），是目前全球已發(fā)布的單芯片計算密度最大的AI芯片，還有Ascend 310，是目前面向計算場景最強算力的AI SoC�！�

具體來看，華為所說的“全�！卑�含四個部分：

一是Ascend （昇騰） ，AI IP和芯片，皆是基于達芬奇架構(gòu)。芯片分為5個系列，Max、Lite、Mini、Tiny、Nano。

二是CANN，全稱為Compute Architecture for Neural Networks （為神經(jīng)網(wǎng)絡定制的計算架構(gòu)） ，是高度自動化的算子開發(fā)工具。根據(jù)官方數(shù)據(jù)，CANN可以3倍提升開發(fā)效率。除了效率之外，也兼顧算子性能，以適應學術(shù)和行業(yè)應用的迅猛發(fā)展。

三是MindSpore架構(gòu)，友好地將訓練和推理統(tǒng)一起來，集成了各類主流框架 （獨立的和協(xié)同的） ：包括TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle、Keras、ONNX、Caffe、Caffe 2、MXNet等等。這一架構(gòu)全面適應了端、邊、云場景。

四是ModelArts，這是一個機器學習PaaS （平臺即服務） ，提供全流程服務、分層分級API，以及預集成方案。用于滿足不同開發(fā)者的不同需求，促進AI的應用。

人工智能需要十大改變才能開創(chuàng)未來

縮短訓練模型的時間

充裕經(jīng)濟的算力

人工智能要適應任何部署場景

更高效更安全的算法

更高的自動化水平

模型要面向?qū)嶋H應用

模型更新

人工智能要多技術(shù)協(xié)同

人工智能要成為由一站式平臺支持的基本技能

以AI的思維解決AI的人才短缺

根據(jù)現(xiàn)場的介紹，這款屬于Max系列的昇騰910，采用7nm工藝制程，最大功耗為350W。在現(xiàn)場的PPT中，華為將其和谷歌TPU v2、谷歌TPU v3、英偉達 V100進行了對比�！翱梢赃_到256個T，比英偉達 V100還要高出1倍！”徐直軍說。