Ascend 910: Huawei präsentiert weltweit schnellsten KI-Chip
Den Ascend 910 hatte Huawei bereits letztes Jahr auf seiner Hausmesse Connect angekündigt. Die finale Fasssung des SoC bestätigt laut Eric Xu, rotierender Vorsitzender von Huawei, die damals gemachten Performanceerwartungen an die KI-Lösung. Allerdings konnte Huawei die Energieeffizienz gegenüber ursprünglichen Planungen deutlich verbessern.
Huawei hat heute in Shenzhen die neue KI-Lösung Ascend 910 vorgestellt. Der Chip basiert auf der von Huawei entwickelten DaVinci-Architektur, die in Teilen auf ARM basiert. Das SoC bietet gegenüber vergleichbaren Lösungen deutlich mehr Leistung und soll auch energieeffizienter sein. Gefertigt wird der Chip bei TSMC im 7-Nm-Verfahren.
Den Ascend 910 verkauft Huawei nicht einzeln, sondern will ihn über seine Atlas-Lösungen anbieten. Mit entsprechenden Produktankündigen darf man während Huaweis Hausmesse Connect Mitte September in Shanghai rechnen. Zusammen mit der Präsentation des Ascend 910 hat der chinesische Hersteller auch das KI-Framwework MindSpore angekündigt.
Den Ascend 910 hatte Huawei bereits letztes Jahr auf seiner Hausmesse Connect angekündigt. Die finale Fasssung des SoC bestätigt laut Eric Xu, rotierender Vorsitzender von Huawei, die damals gemachten Performanceerwartungen an die KI-Lösung. Allerdings hätten die Entwickler die Energieeffizienz gegenüber ursprünglichen Planungen deutlich verbessert.
Bei Gleitkommaoperationen mit halber Genauigkeit (FP16) erreicht der größtenteils auf der ARM-Architektur basierende Ascend 910 256 TeraFLOPS und bei vollständigen Präzisionsberechnungen (INT8) 512 TeraOPS. Trotz dieser Spitzenleistung verbraucht der Ascend nur maximal 310 Watt und liegt damit deutlich unter den avisierten Verbrauchswerten von 350 Watt.
„Der Ascend 910 schneidet viel stärker ab als erwartet“, sagte Xu. „Zweifelsfrei hat er mehr Rechenleistung als jeder andere KI-Prozessor auf der Welt.“
Der Ascend 910 wird hauptsächlich für das KI-Modelltraining verwendet. In einer typischen Trainingseinheit auf Basis von ResNet-50 führt die Kombination des Ascend 910 und MindSpore zu einer Verdoppelung der Trainingsgeschwindigkeit im Vergleich zu üblichen Beschleunigerkarten unter Nutzung von TensorFlow.
MindSpore: Umfassendes KI-Computing-Framework
Zusammen mit der heutigen Vorstellung des Ascend 910 hat der chinesische Konzerne auch das KI-Computing-Framework MindSpore vorgestellt. Damit soll die Entwicklung von KI-Anwendungen in allen Bereichen erleichtert werden. MindSpore schützt laut Huawei Nutzerdaten, da es nur mit Verlaufs- und Model-Daten arbeitet, die bereits zuvor verarbeitet wurden. Es verarbeite keine Daten selbst, sodass private Nutzerdaten auch in szenarioübergreifenden Umgebungen effektiv geschützt werden könnten. Außerdem biete das KI-Framework Schutzmechanismen, die sicherstellten, dass die Models sicher und vertrauenswürdig bleiben.
Das MindSpore KI-Framework ist laut Huawei für alle Bereiche wie Endgeräte, Edge- und Cloud-Umgebungen geignet. Darüber hinaus koordiniert es bei Bedarf ihr Zusammenspiel. Das Designkonzept „KI-Algorithmus als Code“ ermögliche Entwicklern, „fortschrittliche KI-Anwendungen einfacher zu entwickeln und eigene Modelle schneller zu trainieren“.
Als Beispiel nennt Huawei, dass in einem typischen neuronalen Netzwerk für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) MindSpore über 20 Prozent weniger Kerncodezeilen als die führenden Frameworks auf dem Markt erfordert. Dadurch sollen Entwickler ihre Effizienz um mindestens 50 Prozent steigern können. MindSpore unterstützt neben Ascend-Prozessoren auch GPUs, CPUs und andere Prozessortypen. Huawei plant das KI-Framework im ersten Quartal 2020 als Open Source zu veröffentlichen.
Mit seinem KI-Portfolio deckt Huawei eigenen Angaben zufolge alle Verwendungsbereiche ab, einschließlich Public Cloud, Private Cloud, Edge Computing, IoT- und Consumer-Geräte. Es beinhaltet die Ascend IP- und Chip-Serie, die Chip-Enablement-Layer CANN, das Trainings- und Inferenz-Framework MindSpore und die Plattform zur Ermöglichung verschiedener Anwendungen, ModelArts.
Huawei begreift KI als eine neue Allzwecktechnologie, wie Eisenbahnen und Elektrizität im 19. Jahrhundert und Autos, Computer und das Internet im 20. Jahrhundert. Das Unternehmen geht davon aus, dass KI in nahezu allen Wirtschaftsbereichen zum Einsatz kommen wird.
Laut Xu befindet sich KI allerdings noch in einem frühen Entwicklungsstadium, und es seien noch eine Reihe von Lücken zu schließen bis KI zu einer echten Allzwecktechnologie werden kann. Die KI-Strategie von Huawei soll eben diese Lücken schließen und die weltweite Akzeptanz der Technologie fördern. Huawei will insbesondere Veränderungen in zehn Bereichen vorantreiben:
Höhere Rechenleistung, um die Geschwindigkeit des Trainings komplexer Modelle von Tagen und Monaten auf Minuten – sogar Sekunden – zu bringen.
Erschwingliche und ergiebige Rechenleistung. Zurzeit ist der Einsatz von Rechenleistung sowohl kostspielig als auch begrenzt, was die Entwicklung von KI einschränkt.
Schaffung eines umfassenden KI-Portfolios, das unterschiedliche Anforderungen von Unternehmen erfüllt und gleichzeitig den Schutz der Privatsphäre der Benutzer gewährleistet. Mit diesem Portfolio kann KI in jedem Bereich eingesetzt werden, nicht nur in der öffentlichen Cloud.
Investitionen in grundlegende KI-Algorithmen. Algorithmen der Zukunft sollten dateneffizient sein, also mit weniger Dateneinsatz dieselben Ergebnisse liefern. Sie sollten außerdem energieeffizient sein, also dieselben Ergebnisse mit Einsatz von weniger Rechenleistung und Energie erzielen.
Verwendung von MindSpore und ModelArts, um KI zunehmend automatisiert zu entwickeln und die Abhängigkeit von menschlicher Arbeitsleistung zu verringern.
Weitere Verbesserung der Modellalgorithmen, um für die industrielle Nutzung anwendungsbereite KI zu schaffen, die unter Realbedingungen ihre Leistung bringt, nicht nur in Testsituationen.
Entwicklung eines Kreislaufsystems in Echtzeit, um Model-Updates durchzuführen und sicherzustellen, dass KI-Anwendungen in Unternehmen weiterhin mit Optimalleistung laufen.
Maximierung des Werts von KI durch die Förderung von Synergien mit anderen Technologien wie Cloud, IoT, Edge Computing, Blockchain, Big Data und Datenbanksystemen.
Nutzung der Entwicklungsplattform des umfassenden KI-Portfolios, um den Einsatz von KI zu einer Grundkompetenz für alle Entwickler von Anwendungen und Beschäftigte im IKT-Bereich zu machen. Zurzeit können nur hochqualifizierte Fachkräfte mit KI arbeiten.
Mehr Investitionen in ein offenes KI-Ökosystem und Aufbau der nächsten Generation von KI-Talenten, um der wachsenden Nachfrage nach Fachkräften mit KI-spezifischen Fähigkeiten gerecht zu werden.
Am Ende seiner Präsentation fügte Xu hinzu, dass Huawei auf der kommenden Konferenz Huawei Connect 2019, vom 18. bis 20. September in Shanghai, weitere KI-Produkte vorstellen wird. Huawei arbeitet eng mit seinen Partnern zusammen, um KI umfassender und zugänglicher zu machen und die Vorteile digitaler Technologie für jede Person, jeden Haushalt, jedes Fahrzeug und jede Organisation nutzbar zu machen.
Huawei zufolge nutzen bereits über 100 Firmen KI-Produkte des chinesischen Herstellers. Dazu gehören laut eines Berichts der Bericht der Financial Times Audi, ein Joint-Venture zwischen Toyota und dem chinesischen Autokonzern GAC und die chinesischen Firmen, Beijing New Energy Automobile und Changan Automobile.
Huawei hat heute in Shenzhen die neue KI-Lösung Ascend 910 vorgestellt. Der Chip basiert auf der von Huawei entwickelten DaVinci-Architektur, die in Teilen auf ARM basiert. Das SoC bietet gegenüber vergleichbaren Lösungen deutlich mehr Leistung und soll auch energieeffizienter sein. Gefertigt wird der Chip bei TSMC im 7-Nm-Verfahren.
Den Ascend 910 verkauft Huawei nicht einzeln, sondern will ihn über seine Atlas-Lösungen anbieten. Mit entsprechenden Produktankündigen darf man während Huaweis Hausmesse Connect Mitte September in Shanghai rechnen. Zusammen mit der Präsentation des Ascend 910 hat der chinesische Hersteller auch das KI-Framwework MindSpore angekündigt.
Den Ascend 910 hatte Huawei bereits letztes Jahr auf seiner Hausmesse Connect angekündigt. Die finale Fasssung des SoC bestätigt laut Eric Xu, rotierender Vorsitzender von Huawei, die damals gemachten Performanceerwartungen an die KI-Lösung. Allerdings hätten die Entwickler die Energieeffizienz gegenüber ursprünglichen Planungen deutlich verbessert.
Bei Gleitkommaoperationen mit halber Genauigkeit (FP16) erreicht der größtenteils auf der ARM-Architektur basierende Ascend 910 256 TeraFLOPS und bei vollständigen Präzisionsberechnungen (INT8) 512 TeraOPS. Trotz dieser Spitzenleistung verbraucht der Ascend nur maximal 310 Watt und liegt damit deutlich unter den avisierten Verbrauchswerten von 350 Watt.
„Der Ascend 910 schneidet viel stärker ab als erwartet“, sagte Xu. „Zweifelsfrei hat er mehr Rechenleistung als jeder andere KI-Prozessor auf der Welt.“
Der Ascend 910 wird hauptsächlich für das KI-Modelltraining verwendet. In einer typischen Trainingseinheit auf Basis von ResNet-50 führt die Kombination des Ascend 910 und MindSpore zu einer Verdoppelung der Trainingsgeschwindigkeit im Vergleich zu üblichen Beschleunigerkarten unter Nutzung von TensorFlow.
MindSpore: Umfassendes KI-Computing-Framework
Zusammen mit der heutigen Vorstellung des Ascend 910 hat der chinesische Konzerne auch das KI-Computing-Framework MindSpore vorgestellt. Damit soll die Entwicklung von KI-Anwendungen in allen Bereichen erleichtert werden. MindSpore schützt laut Huawei Nutzerdaten, da es nur mit Verlaufs- und Model-Daten arbeitet, die bereits zuvor verarbeitet wurden. Es verarbeite keine Daten selbst, sodass private Nutzerdaten auch in szenarioübergreifenden Umgebungen effektiv geschützt werden könnten. Außerdem biete das KI-Framework Schutzmechanismen, die sicherstellten, dass die Models sicher und vertrauenswürdig bleiben.
Das MindSpore KI-Framework ist laut Huawei für alle Bereiche wie Endgeräte, Edge- und Cloud-Umgebungen geignet. Darüber hinaus koordiniert es bei Bedarf ihr Zusammenspiel. Das Designkonzept „KI-Algorithmus als Code“ ermögliche Entwicklern, „fortschrittliche KI-Anwendungen einfacher zu entwickeln und eigene Modelle schneller zu trainieren“.
Als Beispiel nennt Huawei, dass in einem typischen neuronalen Netzwerk für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) MindSpore über 20 Prozent weniger Kerncodezeilen als die führenden Frameworks auf dem Markt erfordert. Dadurch sollen Entwickler ihre Effizienz um mindestens 50 Prozent steigern können. MindSpore unterstützt neben Ascend-Prozessoren auch GPUs, CPUs und andere Prozessortypen. Huawei plant das KI-Framework im ersten Quartal 2020 als Open Source zu veröffentlichen.
Mit seinem KI-Portfolio deckt Huawei eigenen Angaben zufolge alle Verwendungsbereiche ab, einschließlich Public Cloud, Private Cloud, Edge Computing, IoT- und Consumer-Geräte. Es beinhaltet die Ascend IP- und Chip-Serie, die Chip-Enablement-Layer CANN, das Trainings- und Inferenz-Framework MindSpore und die Plattform zur Ermöglichung verschiedener Anwendungen, ModelArts.
Huawei begreift KI als eine neue Allzwecktechnologie, wie Eisenbahnen und Elektrizität im 19. Jahrhundert und Autos, Computer und das Internet im 20. Jahrhundert. Das Unternehmen geht davon aus, dass KI in nahezu allen Wirtschaftsbereichen zum Einsatz kommen wird.
Laut Xu befindet sich KI allerdings noch in einem frühen Entwicklungsstadium, und es seien noch eine Reihe von Lücken zu schließen bis KI zu einer echten Allzwecktechnologie werden kann. Die KI-Strategie von Huawei soll eben diese Lücken schließen und die weltweite Akzeptanz der Technologie fördern. Huawei will insbesondere Veränderungen in zehn Bereichen vorantreiben:
Höhere Rechenleistung, um die Geschwindigkeit des Trainings komplexer Modelle von Tagen und Monaten auf Minuten – sogar Sekunden – zu bringen.
Erschwingliche und ergiebige Rechenleistung. Zurzeit ist der Einsatz von Rechenleistung sowohl kostspielig als auch begrenzt, was die Entwicklung von KI einschränkt.
Schaffung eines umfassenden KI-Portfolios, das unterschiedliche Anforderungen von Unternehmen erfüllt und gleichzeitig den Schutz der Privatsphäre der Benutzer gewährleistet. Mit diesem Portfolio kann KI in jedem Bereich eingesetzt werden, nicht nur in der öffentlichen Cloud.
Investitionen in grundlegende KI-Algorithmen. Algorithmen der Zukunft sollten dateneffizient sein, also mit weniger Dateneinsatz dieselben Ergebnisse liefern. Sie sollten außerdem energieeffizient sein, also dieselben Ergebnisse mit Einsatz von weniger Rechenleistung und Energie erzielen.
Verwendung von MindSpore und ModelArts, um KI zunehmend automatisiert zu entwickeln und die Abhängigkeit von menschlicher Arbeitsleistung zu verringern.
Weitere Verbesserung der Modellalgorithmen, um für die industrielle Nutzung anwendungsbereite KI zu schaffen, die unter Realbedingungen ihre Leistung bringt, nicht nur in Testsituationen.
Entwicklung eines Kreislaufsystems in Echtzeit, um Model-Updates durchzuführen und sicherzustellen, dass KI-Anwendungen in Unternehmen weiterhin mit Optimalleistung laufen.
Maximierung des Werts von KI durch die Förderung von Synergien mit anderen Technologien wie Cloud, IoT, Edge Computing, Blockchain, Big Data und Datenbanksystemen.
Nutzung der Entwicklungsplattform des umfassenden KI-Portfolios, um den Einsatz von KI zu einer Grundkompetenz für alle Entwickler von Anwendungen und Beschäftigte im IKT-Bereich zu machen. Zurzeit können nur hochqualifizierte Fachkräfte mit KI arbeiten.
Mehr Investitionen in ein offenes KI-Ökosystem und Aufbau der nächsten Generation von KI-Talenten, um der wachsenden Nachfrage nach Fachkräften mit KI-spezifischen Fähigkeiten gerecht zu werden.
Am Ende seiner Präsentation fügte Xu hinzu, dass Huawei auf der kommenden Konferenz Huawei Connect 2019, vom 18. bis 20. September in Shanghai, weitere KI-Produkte vorstellen wird. Huawei arbeitet eng mit seinen Partnern zusammen, um KI umfassender und zugänglicher zu machen und die Vorteile digitaler Technologie für jede Person, jeden Haushalt, jedes Fahrzeug und jede Organisation nutzbar zu machen.
Huawei zufolge nutzen bereits über 100 Firmen KI-Produkte des chinesischen Herstellers. Dazu gehören laut eines Berichts der Bericht der Financial Times Audi, ein Joint-Venture zwischen Toyota und dem chinesischen Autokonzern GAC und die chinesischen Firmen, Beijing New Energy Automobile und Changan Automobile.
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