Huawei ra mắt Ascend 910, bộ xử lý AI mạnh nhất thế giới và MindSpore, một khung điện toán AI cho mọi kịch bản

thudm

Well-Known Member
Tham gia
28/6/19
Bài viết
1,335
Được thích
701
1277 #1

Huawei ngày hôm nay chính thức ra mắt bộ xử lý trí tuệ nhân tạo (AI) mạnh nhất thế giới - Ascend 910 - cũng như khung điện toán AI cho mọi kịch bản, MindSpore.

"Chúng tôi đã đạt được tiến bộ vững chắc kể từ khi công bố chiến lược AI của mình vào tháng 10 năm ngoái", Eric Xu, Chủ tịch luân phiên của Huawei cho biết. "Mọi thứ đang tiến triển theo kế hoạch, từ R & D đến ra mắt sản phẩm. Chúng tôi đã cam kết về một danh mục AI đầy đủ, cho mọi kịch bản. Và hôm nay chúng tôi thực hiện, với việc công bố Ascend 910 và MindSpore. Sự kiện này cũng đánh dấu một giai đoạn mới trong chiến lược AI của Huawei".

Ascend 910: Sức mạnh tính toán mạnh hơn bất kỳ bộ xử lý AI nào khác trên thế giới

Ascend 910 là bộ xử lý AI mới thuộc dòng chipset Ascend-Max của Huawei. Huawei đã công bố thông số kỹ thuật theo kế hoạch của bộ xử lý này tại sự kiện hàng đầu năm 2018 của họ, Huawei Connect. Sau một năm phát triển, các kết quả thử nghiệm cho thấy bộ xử lý Ascend 910 cung cấp các mục tiêu hiệu suất của nó với mức tiêu thụ điện năng thấp hơn nhiều so với dự kiến ban đầu.

Về chỉ số vận hành điểm nổi bán chính xác (FP16), Ascend 910 mang lại đến 256 TeraFLOPS. Về khả năng tính toán số nguyên chính xác (INT8), nó đạt 512 TeraOPS. Mặc dù có hiệu suất vô song, nhưng mức tiêu thụ năng lượng tối đa của Ascend 910 chỉ là 310W, thấp hơn nhiều so với thông số kỹ thuật dự kiến của nó (350W).

"Ascend 910 hoạt động tốt hơn nhiều so với chúng tôi dự đoán", Xu nói, "Không còn nghi ngờ gì nữa, nó có sức mạnh tính toán cao hơn bất kỳ bộ xử lý AI nào khác trên thế giới."

Ascend 910 được sử dụng cho mô hình đào tạo trí tuệ nhân tạo (AI). Trong một khóa đào tạo cụ thể dựa trên ResNet-50, sự kết hợp giữa Ascend 910 và MindSpore nhanh hơn khoảng hai lần so với các mô hình đào tạo AI cũ khác sử dụng TensorFlow.

Trong thời gian tới, Huawei sẽ tiếp tục đầu tư vào các bộ xử lý AI để cung cấp sức mạnh tính toán mạnh mẽ, giá cả phải chăng và thích ứng hơn, đáp ứng nhu cầu của một loạt các kịch bản (ví dụ như điện toán edge computing, điện toán trên xe tự hành, và đào tạo).

MindSpore: Khung điện toán AI toàn kịch bản

Huawei cũng ra mắt MindSpore hôm nay, một khung điện toán AI hỗ trợ phát triển cho các ứng dụng AI trong mọi kịch bản.

Các khung điện toán AI là rất quan trọng để giúp phát triển ứng dụng AI dễ dàng hơn, làm cho các ứng dụng AI trở nên phổ biến và dễ tiếp cận hơn, và đảm bảo bảo vệ quyền riêng tư.

Năm 2018, Huawei đã công bố ba mục tiêu phát triển cho khung AI của mình:
  • Phát triển dễ dàng: Giảm đáng kể thời gian và chi phí đào tạo
  • Thực thi hiệu quả: Sử dụng ít tài nguyên nhất với OPS/ W cao nhất có thể
  • Thích ứng với mọi kịch bản: Bao gồm các ứng dụng thiết bị, vùng biên (edge), và các ứng dụng đám mây.
MindSpore đánh dấu bước phát triển đáng kể hướng đến 3 mục tiêu này. Khi bảo vệ quyền riêng tư trở nên quan trọng hơn bao giờ hết, việc hỗ trợ cho tất cả các kịch bản là điều cần thiết để giúp AI an toàn, lan tỏa. Đây là một thành phần chính trong khung MindSpore, có thể dễ dàng thích ứng với các nhu cầu triển khai khác nhau. Các môi trường ngân sách có thể lớn hoặc đơn giản khi cần - MindSpore hỗ trợ tất cả.

MindSpore giúp đảm bảo quyền riêng tư của người dùng vì nó chỉ xử lý thông tin mô hình và độ nghiêng đã được xử lý. Nó không tự xử lý dữ liệu, vì vậy dữ liệu riêng tư người dùng có thể được bảo vệ hiệu quả ngay cả trong môi trường đa kịch bản. Ngoài ra, MindSpore có công nghệ bảo vệ mô hình được tích hợp để đảm bảo rằng các mô hình được an toàn và đáng tin cậy.

Khung AI của MindSpore có thể thích ứng với mọi kịch bản - trên tất cả các thiết bị, môi trường biên (edge) và môi trường đám mây - và cung cấp sự hợp tác theo yêu cầu giữa chúng. Khái niệm thiết kế "Thuật toán AI như mã lệnh" của nó cho phép các nhà phát triển phát triển các ứng dụng AI tiên tiến và đào tạo các mô hình của họ nhanh chóng hơn.

Trong một mạng thần kinh điển hình để xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), MindSpore có số dòng mã ít hơn 20% so với các khung hàng đầu trên thị trường, và nó giúp các nhà phát triển nâng cao hiệu quả của họ ít nhất 50%.

Thông qua việc đổi mới sáng tạo khung, cũng như đồng tối ưu hóa bộ xử lý Ascend và MindSpore, giải pháp của Huawei có thể giúp các nhà phát triển giải quyết hiệu quả hơn các thách thức điện toán AI phức tạp và nhu cầu về sức mạnh tính toán đa dạng cho các ứng dụng khác nhau. Điều này sẽ mang đến hiệu năng mạnh mẽ hơn và hoạt động hiệu quả hơn. Ngoài bộ xử lý Ascend, MindSpore cũng hỗ trợ các GPU, CPU và các loại bộ xử lý khác.

Khi giới thiệu MindSpore, Xu nhấn mạnh cam kết của Huawei trong việc giúp xây dựng một hệ sinh thái AI mạnh mẽ và sôi động hơn. "MindSpore sẽ tiến đến nguồn mở trong quý đầu tiên của năm 2020. Chúng tôi muốn thúc đẩy việc áp dụng AI và giúp các nhà phát triển làm những gì họ làm tốt nhất".


Giúp AI thực sự trở nên phổ biến

Trước khi công bố phát hành Ascend 910 và MindSpore, Xu đã nhắc lại chiến lược AI của Huawei:
  • Đầu tư vào nghiên cứu AI: Phát triển khả năng học máy cơ bản trong môi trường máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, quyết định và suy luận… Tập trung vào:
o Dữ liệu và hiệu quả năng lượng (sử dụng ít dữ liệu, điện toán và năng lượng)

o An ninh và đáng tin cậy

o Tự động hóa / tự chủ
  • Xây dựng danh mục AI đầy đủ
o Thích ứng với tất cả các kịch bản, bao gồm cả các kịch bản độc lập và hợp tác giữa đám mây, điện toán biên và thiết bị

o Sức mạnh tính toán mạnh mẽ và giá cả phải chăng

o Nền tảng AI hiệu quả và dễ sử dụng với các dịch vụ đường ống đầy đủ
  • Nuôi dưỡng tài năng và một hệ sinh thái mở: Hợp tác rộng rãi với các học viện, các ngành/ lĩnh vực và các đối tác toàn cầu
  • Tăng cường danh mục đầu tư hiện có: Đưa tư duy và kỹ thuật AI vào các sản phẩm và giải pháp hiện có để tạo ra giá trị lớn hơn và tăng cường sức mạnh cạnh tranh
  • Thúc đẩy hiệu quả hoạt động: Sử dụng AI để tự động hóa các tác vụ có khối lượng lớn, lặp đi lặp lại để có hiệu quả và chất lượng tốt hơn
Danh mục AI của Huawei bao phủ tất cả các kịch bản triển khai, bao gồm đám mây công cộng, đám mây riêng, điện toán biên, các thiết bị công nghiệp IoT, và các thiết bị tiêu dùng. Danh mục này cũng toàn diện: Nó bao gồm các dòng chip và Ascend IP, lớp hỗ trợ chip CANN, khung đào tạo và suy luận MindSpore, và nền tảng hỗ trợ ứng dụng được gọi là ModelArts.

Huawei định nghĩa AI là một công nghệ có mục đích chung mới, như đường sắt và điện trong thế kỷ 19, và ô tô, máy tính và Internet trong thế kỷ 20. Công ty tin rằng AI sẽ được sử dụng trong hầu hết mọi lĩnh vực của nền kinh tế.

Theo Xu, AI vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu và có một số khoảng cách cần phải thu hẹp trước khi AI có thể trở thành một công nghệ có mục đích chung thực sự. Chiến lược AI của Huawei được thiết kế để thu hẹp những khoảng cách này và tăng tốc độ áp dụng trên quy mô toàn cầu. Cụ thể, Huawei muốn thúc đẩy sự thay đổi trong mười lĩnh vực:

1. Cung cấp sức mạnh tính toán mạnh mẽ hơn để tăng tốc độ đào tạo mô hình phức tạp từ vài ngày và vài tháng đến vài phút - thậm chí vài giây.

2. Cung cấp sức mạnh tính toán phong phú và giá cả phải chăng hơn. Hiện tại, sức mạnh tính toán vừa tốn kém vừa khan hiếm, điều này hạn chế sự phát triển của AI.

3. Cung cấp danh mục AI mọi kịch bản, đáp ứng các nhu cầu khác nhau của doanh nghiệp đồng thời đảm bảo quyền riêng tư của người dùng được bảo vệ tốt. Danh mục này sẽ cho phép AI được triển khai trong mọi kịch bản, không chỉ đám mây công cộng.

4. Đầu tư vào các thuật toán AI cơ bản. Các thuật toán trong tương lai nên hiệu quả dữ liệu, nghĩa là chúng có thể mang lại kết quả tương tự với ít dữ liệu hơn. Chúng cũng phải tiết kiệm năng lượng, tạo ra kết quả tương tự với ít năng lượng tính toán và ít năng lượng tiêu thụ hơn.

5. Sử dụng MindSpore và ModelArts để giúp tự động hóa phát triển AI, giảm sự phụ thuộc vào nỗ lực của con người.

6. Tiếp tục cải tiến các thuật toán mô hình để tạo ra AI cấp độ công nghiệp hoạt động tốt trong thế giới thực, không chỉ trong các thử nghiệm.

7. Phát triển hệ thống vòng lặp khép kín, thời gian thực cho các cập nhật mô hình, đảm bảo các ứng dụng AI của doanh nghiệp tiếp tục hoạt động ở trạng thái tối ưu nhất.

8. Tối đa hóa giá trị của AI bằng cách thúc đẩy sức mạnh tổng hợp với các công nghệ khác như đám mây, IoT, điện toán biên, blockchain, dữ liệu lớn và các cơ sở dữ liệu.

9. Với nền tảng phát triển một trạm của danh mục AI đầy đủ, giúp AI trở thành một kỹ năng cơ bản cho tất cả các nhà phát triển ứng dụng và nhân viên ICT. Hiện nay, chỉ những chuyên gia có tay nghề cao mới có thể làm việc với AI.

10. Đầu tư nhiều hơn vào một hệ sinh thái AI mở và xây dựng thế hệ nhân tài AI tiếp theo để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng đối với những người có khả năng AI.

Áp dụng rộng rãi Ascend 310 và ModelArts

Tại Huawei Connect 2018, Huawei đã công bố chiến lược AI và danh mục đầu tư AI đầy đủ, toàn kịch bản, bao gồm bộ xử lý AI Ascend 310 và ModelArts cung cấp các dịch vụ sản xuất mô hình đường ống đầy đủ.

Ascend 310 là Hệ thống AI thương mại đầu tiên của Huawei trên một Chip (SoC) trong dòng Ascend-Mini. Với mức tiêu thụ năng lượng tối đa 8W, Ascend 310 cung cấp 16 TeraOPS với độ chính xác nguyên (INT8) và 8 TeraFLOPS với chỉ số vận hành điểm nổi bán chính xác (FP16), biến nó thành AI SoC mạnh nhất cho điện toán biên. Nó cũng đi kèm với bộ giải mã video FHD 16 kênh.

Kể từ khi ra mắt, Ascend 310 đã được áp dụng rộng rãi trong một loạt các sản phẩm và dịch vụ đám mây. Ví dụ, Trung tâm dữ liệu di động (MDC) của Huawei, sử dụng Ascend 310, đã được sử dụng bởi nhiều nhà sản xuất ô tô hàng đầu trong các dòng xe bus, các phương tiện năng lượng mới, và lái xe tự động.

Máy chủ và thẻ tăng tốc dòng Atlas được hỗ trợ bởi Ascend 310 hiện là một phần của hàng tá các giải pháp công nghiệp (ví dụ: giao thông thông minh và lưới điện thông minh) được phát triển bởi hàng chục đối tác.

Ascend 910 cũng hỗ trợ các dịch vụ Đám mây Huawei như phân tích hình ảnh, nhận dạng ký tự quang học (OCR) và phân tích video thông minh. Có hơn 50 API cho các dịch vụ này. Hiện tại, số lượng cuộc gọi API mỗi ngày đã vượt quá 100 triệu và con số này ước tính sẽ đạt 300 triệu vào cuối năm 2019. Hơn 100 công ty đang sử dụng Ascend 310 để phát triển các thuật toán AI của riêng họ.

ModelArts của Huawei cung cấp các dịch vụ phát triển mô hình trải dài toàn bộ đường ống, từ thu thập dữ liệu và phát triển mô hình đến đào tạo và triển khai mô hình. Hiện tại, có hơn 30.000 nhà phát triển đang sử dụng ModelArts để xử lý hơn 4.000 nhiệm vụ đào tạo mỗi ngày (tổng cộng 32.000 giờ đào tạo). Trong số các tác vụ này, 85% liên quan đến xử lý hình ảnh, 10% dành cho xử lý dữ liệu âm thanh, và 5% liên quan đến học máy.

Với sự ra mắt ngày hôm nay của Ascend 910 và MindSpore, Huawei đã công bố tất cả các thành phần chính của danh mục AI đầy đủ, cho mọi kịch bản. "Mọi thứ đang tiến lên theo đúng kế hoạch. Chúng tôi đã cam kết về một danh mục AI đầy đủ, cho mọi kịch bản. Và hôm nay chúng tôi đã thực hiện", Xu nói. Sự ra mắt này là một cột mốc mới trong lộ trình AI của Huawei; đó cũng là một khởi đầu mới.

Kết thúc bài thuyết trình của mình, Xu nói thêm rằng Huawei sẽ ra mắt sản phẩm AI đột phá hơn tại hội nghị sắp tới, Huawei Connect 2019, sẽ được tổ chức từ ngày 18 đến 20 tháng 9 tại Thượng Hải. Huawei đang hợp tác chặt chẽ với các đối tác của mình để làm cho AI trở nên phổ biến và dễ tiếp cận hơn, đồng thời giúp mang lợi ích của công nghệ kỹ thuật số đến cho mọi người, mọi gia đình và mọi tổ chức.

Theo Huawei.

 

huyanh995

Active Member
Tham gia
20/12/15
Bài viết
174
Được thích
87
#2
Dịch còn sượng quá. Với những bài nặng về kỹ thuật ntn nên tóm ý chính thôi.
Ví dụ:
- khoá đào tạo?? Mình đoán từ gốc là training, dịch ra tiếng việt là huấn luyện.
- khung?? Từ này là framework, nên để nguyên.
- đường ống?? Từ gốc chắc là pipeline, nó mang ý nghĩa khác hoàn toàn chứ không phải cái đường ống @.@.
 

Mai Khoa

Member
Tham gia
20/12/17
Bài viết
30
Được thích
30
#3
chắc ngoài tq ra ko nước nào dám dùng em nó, vì tính nguy hiểm cao và AI của nó, các bạn làm gì ở đâu nó đều biết và cả mọi thông tin cá nhân nữa
 

Theo dõi Youtube

Quảng Cáo

Quảng Cáo

Có thể bạn quan tâm

Top Bottom