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独家解析华为昇腾|看业界最强算力平台如何引领中国AI破局

童心未泯的 浙大AIF 2022-05-10


近日,由浙江大学互联网金融研究院、招商银行和中英人工智能协会共同主办,华为技术有限公司卢森堡子公司等支持协办的“人工智能时代·智能金融论坛”在杭州钱塘江畔举行。


论坛旨在推动AI在各行各业的深度落地发展,各界在人工智能领域的合作、交流以及项目落地。

华为昇腾AI芯片领域总经理金颖发表《昇腾算力构筑智慧金融底座》的主题演讲,以下为精彩锦集。


人工智能发展现状

人工智能作为引领科技革命和产业变革的战略性技术,正在不断赋能各行各业的发展。


在此背景下,各个领域应用人工智能正是大势所趋。虽然在政策的鼓舞下,人工智能发展迅速,但是人工智能的产业化发展仍处在起步阶段。


尤其是中国在AI基础设方面相对薄弱,很大程度上依赖美国,所以加快国产化速度具有十分重要的意义。


通用计算转向异构计算,华为积极破局

算法、数据和算力是人工智能的三大要素。从算力的发展历程来看,过去通用计算能力是重点发展方向。


但随着半导体工艺集成越来越接近物理极限,摩尔定律的增长已出现了明显放缓趋势。于是近十年内,针对某个特定应用场景的异构计算架构逐步出现。


面对计算产业发展趋势,华为全面启航计算战略:启动“鲲鹏+昇腾”双引擎,共筑领先的计算平台。


昇腾构筑业界最强AI算力平台,使能千行百业智能化转型

其中,昇腾计算是基于昇腾系列处理器构建的全栈AI计算基础设施及应用。基于昇腾系列AI处理器,通过模块、板卡、小站、服务器、集群等丰富的产品形态,打造面向“端、边、云”的全场景AI基础设施方案,涵盖数据中心解决方案、智能边缘解决方案,覆盖深度学习领域推理和训练全流程,可以应用于能源、金融、公共、交通、运营商、制造、教育等更多行业应用。


经过两三年的生态建设,共完成200+头部ISV和260+解决方案


异构计算架构CANN

AI计算平台的核心能力构建包括两方面:上层的AI算法和下层的高性能计算。


异构计算架构CANN上可以接各种深度学习编程框架的AI算法,下可以加速昇腾全系列AI芯片的训练和推理速度,是发挥异构计算的计算效率的最关键部分。


五大安全维度构建完整AI安全功能,保护核心资产

为了从业务安全、数据安全、管理安全、系统安全、物理安全五大维度满足安全需要,平台通过“两层”密钥管理、一机一密等方法完成关键资产硬件加密存储;以及通过双机热备份、故障2s以内自动切换等方法满足业务稳定需求。华为在实现安全功能方面已经具备了十分完备的技术体系。


昇腾芯片及全栈解决方案,定义“AI”,开发“AI

在硬件体系方面,第一代Ascend 310具有极致高效计算低功耗AI SoC的特点,而近日发布的Ascend 910具有单芯片计算密度最大的特点。其中,昇腾910已经在各个领域逐步实现商业化,包括智慧城市、智慧金融、自动驾驶、AI训练等领域。


软硬件协同优化打造超强算力,推理训练性能领先

硬件平台和自研的基础软件栈相互配合,整体计算效率大大提高,在各个计算领域的核心AI网络模型有很好的性能表现。


比如今年新发布的“盘古”模型,作为业界首个千亿参数中文语言预训练模型,其在预训练阶段就学习了40TB中文文本数据。目前模型效果在持续迭代调优,推理训练性能遥遥领先。


强大的算力需要高精度、高性能的平台支持

人工智能应用到更多领域首先需要解决算法参数量呈指数级增长的问题,同时还会遇到多模态的各种计算、NLP混合视觉的算法演进等问题,这些都需要非常强大的算力及训练技巧。


但是模型涉及和模型训练不仅是算力的问题,还与底层的硬件平台和芯片平台十分相关。所以,中台可能会成为未来孵化出高精度、高性能模型的至关重要的平台。


昇腾在众多智慧金融场景逐步落地应用,并将协同金融同行构筑科技底座

昇腾在计算机视觉、知识图谱、自然语言处理和语音识别方面都有比较完备的解决方案,并有形成众多商用化落地的案例。


而未来涵盖混合数据的综合业务场景将把AI算法推向多模态算法,这对模型的计算能力、训练能力都提出了更高的要求。昇腾会协同金融同行构筑科技底座、同锻造科技工具、完善金融数据平台。


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- END - 编辑 | 倪晨琪排版丨王一然审核 | 沈莉 特别感谢:浙大ZIBS2020级iMF专业 陈紫慧对此文的梳理


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