AI算力機

⑴ 華為發布全球最快 AI 運算集群 Atlas900，會對 AI 領域帶來什麼變化

9月18日，華為發布一款重量級的產品——Atlas 900，這款產品匯聚了華為幾十年的技術沉澱，是當前全球最快的AI訓練集群，由數千顆升騰處理器組成。在衡量AI計算能力的金標准ResNet-50模型訓練中，Atlas 900隻用了59.8秒就完成了訓練，這比原來的世界記錄還快了10秒。

「ImageNet-1k 數據集」 包含 128 萬張圖片，精度為 75.9%，在同等精度下，其他兩家業界主流廠家測試成績分別是 70.2s 和 76.8s，Atlas 900 AI 訓練集群比第 2 名快 15%。胡厚昆表示：Atlas 900 的強大算力，可廣泛應用於科學研究和商業創新。比如天文探索、石油勘探等領域，都需要進行龐大的數據計算和處理，原來可能花費好幾個月的工作，現在交給 Atlas 900，就是幾秒鍾的事情。Atlas 900 集成的數千顆升騰處理器，正是前段時間正式商用的升騰 910。

⑵ 阿里巴巴 AI labs 為什麼要引進兩位年薪百萬美元的科學家

兩位科學家的年薪達到百萬美元。據悉，阿里巴巴人工智慧實驗室以研發人員為主，佔比約八成。除了陳穎、譚平外，核心產品及技術研發團隊還包括負責人陳麗娟、語音技術首席科學家聶再清、首席設計師李劍葉、硬體終端總經理茹憶、產品運營總經理杜海濤等。

阿里方面表示，陳穎博士的專業積累可以幫助阿里提升視覺能力，更好的賦能AIoT生態合作夥伴，同時，阿里的業務可以為其繼續探索機器對於這個世界和人的理解力提供豐富的研究場景。而在譚平看來，阿里主要看中自己在演算法方面的一些經驗，「最近這幾年AI非常火，其中做兩維圖像的識別、檢測的工作比較多，但是在三維視覺方面還比較缺乏。」「譚平教授所從事的真實感的三維重建技術，則可以幫助阿里進行商品、店鋪的三維建模以及打造沉浸式的電商體驗。」阿里方面表示。譚平表示，團隊未來可能會做一個全息世界的項目，通過建立一個真實世界的三維數字化版本，讓用戶可以在虛擬的世界裡面來做真實世界裡面的很多事情。比如用戶可以在虛擬商店裡購物，而店鋪也可以脫離空間的限制，實時進行空間或者貨物更新，相比單純的商品列表更加豐富立體，進而提高消費者的購物體驗。

除了三維空間購物，譚平及團隊未來還將研究AR或機器人導航產品的落地。

⑶ AI時代計算能力如何分配

從技術層面來說，A11仿生處理器內含的「神經網路引擎（neuralengine）」是其AI功能實現的基礎，盡管目前還沒有更加詳盡的官方技術解析發布，但根據已知的信息來看，「神經網路引擎（neuralengine）」就是將部分需要實時響應的「人工智慧」相關功能（如語音識別、人臉識別等等）進行加速，讓其在手機端達成高效的計算，進而提升「人工智慧」相關功能的用戶體驗，呈現出更高等級的「人工智慧」功能。

⑷ 手機具備哪些特性才算是AI手機

第一梯隊：麒麟970和蘋果A11：獨立的AI處理單元和AI軟體系統，還有開放的AI底層技術實力；

第二梯隊：高通驍龍845，沒有獨立的NPU，軟體系統也是各家獨立的，底層技術的開放依賴於各家手機廠商，不像華為、蘋果具有技術的源發性。

第三梯隊：聯發科P60，缺失獨立NPU，軟體系統依賴各家，雖然有OPPO R15的加持，因為一直是跟眾廠商低端機掛鉤（紅米、魅藍等），所以不管是氣勢上還是實力上都差了一口氣。

具體來說，主要可以分三個點來看看梯級差距。

架構上對比：

970具備NPU單元，而845則是傳統的CPU+GPU+DSP的架構。驍龍845沒有進行相關的硬體加速，還是通過DSP來進行相關運算的處理，這樣把CPU、GPU和DSP的算力直接累加的方式實際上沒有意義。因為這些都是共享資源，不可能全部用於AI運算，而目前一個網路模型也是無法拆開到不同計算體運算的。而麒麟970的性能只用了NPU一項，並沒有算入CPU、GPU和DSP這樣的通用計算能力。相比於傳統的CPU，在神經網路相關演算法的處上，NPU具備25倍的性能和50倍的能效優勢。在這點上，970已經贏了一大截。

算力上對比：

通過AI跑分評測，可以看出970對845在基礎算力上的明顯優勢。

魯大師AI跑分測試，麒麟970碾壓驍龍845

1、魯大師AI專項跑分成績：

麒麟970跑分233分驍龍845跑分190分2、NPU更高效、全職：如果用一個詞來形容麒麟970的NPU，那就是「術業有專攻」，只要涉及到AI任務處理，均會交給NPU獨立晶元進行全職運算處理，而且在同樣任務情況下，NPU的運算效率也要遠高於CPU+GPU+DSP分布式異構計算；

3、分布式異構計算：由於CPU、GPU、DSP均不是專為AI運算而設計，因此本身在執行效率上就不如單獨的NPU單元，跑分落後也不足為奇。而跑分軟體沒有涉及到的另外一種情況：當CPU、GPU、DSP本身已經處於滿載狀態下，手機晶元已經無法提供足夠的AI運算能力，效率將進一步大打折扣。

AI生態：

重點展現有無AI的差別，麒麟970 HiAI已經建立起生態，陸續有新應用出現，高通目前仍然停留在紙面上。

具體可直接對標手機，對比三星S9、S9+APP開啟、搶紅包、游戲等

所以目前掌握AI晶元的公司可以說全球只有兩家：蘋果和華為。

而說到AI真旗艦，其實目前市場上很多所謂的AI手機，其實都是體現在AI的體驗形式上，比如說AI拍照、AI語音交流（搭載驍龍845的三星S9、小米等），而並非在性能上的AI化。所以這些都說不上是真正意義上的AI手機。

個人覺得如果現在真的要從手機中AI真旗艦，也就是麒麟970系列的產品了。就拿榮耀V10來說吧，榮耀V10的AI性能來自於AI晶元麒麟970和EMUI8.0人工智慧系統的軟硬雙AI支持。麒麟970採用了HIAI移動計算構架，NPU的AI性能大幅優於CPU和GPU,處理相同AI任務，擁有約50倍能效和25倍性能優勢。意味著麒麟970用更少的能耗更快地完成AI計算任務，也意味這CPU、GPU等從AI處理中解放出來，達到了更優的效果。

簡單來說榮耀V10最優秀和最核心的三個特點就是具備獨立AI處理單元，具備配套AI操作系統，具備開放的底層AI技術實力和能力。這三點這也是他能在同行業突出位置的原因所在。所以說他是AI的真旗艦實至名歸。

但是吧，個人覺得AI晶元技術在手機應用上還處於起步階段，技術還沒到達成熟的階段，還有很多不成熟不完善的地方。廠商需要時間做技術更新推動，市場也需要時間接受消化。但是，無論如何，AI智能手機的時代已經來臨，且速度迅猛，AI晶元技術也必然會快速發展成熟。

⑸ 華為正式發布最強算力AI處理器升騰910，谷歌等「友商」會如何看待

2019年8月23號下午，華為深圳總部，發布了勝利最強的a處理器升騰910，並且推出了全場景的AI計算框架。

華為公司的輪子董事長徐直軍說，華為已完成全站全場景AI解決方案的構建，今後將推出更多的AI處理器，提供更充裕，更經濟更適配的AI算力。

不過這倒給了他一個很好的借口。他一直大叫狼來了，狼來了。不過這兩天我沒有看到他的反應。估計最震驚的就該是他！

⑹ AI算力平台的算力怎麼評估

單CPU 的發展已經不能滿足實際應用的需求，AI 時代必須要依靠並行計算。目前，並行計算的主流架構是異構並行計算平台。如果您需要算力方面的服務，可以去十次方了解下。

⑺ 2020年世界人工智慧大會的八大鎮館之寶分別是什麼

2020年世界人工智慧大會的八大鎮館之寶分別是微軟硅石項目、全國首個「智能方艙醫院」解決方案、ABB的Yumi雙臂機器人、華為Atlas900訓練集群、優必選Walker機器人、IBM人工智慧辯論系統、四足機器人OpenCat、智能放牧機器人。

1、微軟硅石項目

微軟硅石項目位於「AI先導區」，它使在玻璃中存儲大量數據成為現實。藉助這種載體，7．5平方厘米的玻璃片中竟可儲存多達75．8G的數據。

2、全國首個「智能方艙醫院」解決方案

達闥科技打造的全國首個「智能方艙醫院」解決方案在「AI＋醫療」展區集中亮相。新冠疫情防控期間，其清潔、消毒、安保等30多台智能機器人在湖北武昌方艙醫院大展身手。

3、ABB的Yumi雙臂機器人

ABB的Yumi雙臂機器人在「AI＋工業」板塊展出，此次Yumi攜帶從生物科技、基因檢測、制葯到物流，涵蓋醫院全鏈條的智慧醫療解決方案重磅亮相，觀眾還可傾聽Yumi五年來人機協作的成長故事。

4、華為Atlas900訓練集群

華為Atlas900訓練集群位於「AI＋基礎技術」展區。Atlas900由數千顆升騰910AI處理器集成，其算力相當於50萬台計算機，代表了當今全球算力的巔峰。

Atlas900通過強大的算力可以幫助研究人員從事預測天氣、勘探石油、探索生命奧秘、加速自動駕駛的商用進程等工作，未來將作為「中國造」為人類世界造福。

5、優必選Walker機器人

優必選Walker機器人在「AI＋教育」展區出現。該款機器人集成了人工智慧和機器人核心技術，具備36個高性能伺服關節以及力覺、視覺、聽覺和平衡等全方位的感知系統，在全身運動控制、復雜地形靈活行走、自平衡、手眼協調、視覺識別、智能安全交互等方面實現了突破。

6、IBM人工智慧辯論系統

IBM人工智慧辯論系統將參與此次大會SAIL獎評選。辯論是一種主觀的藝術形式和技巧，是人類的語言，IBM人工智慧辯論系統被公認為AI領域的重大挑戰之一。未來，更多的人生活在社交媒體空間與碎片化時間中，該系統將幫助人類做出更明智的決定。

7、四足機器人OpenCat

來自矽谷的創業團隊Petoi研發的四足機器人OpenCat在「AI產業生態圈」中，首次於國內亮相。小小的身軀擁有超強大腦、敏銳的感知以及活動能力，擁有人機交互、自動平衡、靈活避障等能力。此外，Petoi的二代產品機器狗Bittle也將全球首發。

8、智能放牧機器人

智能放牧機器人是西藏自治區農業工作的重大專項成果，此次也是首度亮相。該款產品解決了牧民最關心的養牛存活率問題，包括發病早期氂牛的及時醫治、定位驅趕等，將綜合提升牧民的經濟效益。

⑻ AI伺服器的優勢有哪些

從伺服器的硬體架構來看，AI伺服器是採用異構形式的伺服器，在異構方式上可以根據應用的范圍採用不同的組合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。與普通的伺服器相比較，在內存、存儲、網路方面沒有什麼差別，主要在是大數據及雲計算、人工智慧等方面需要更大的內外存，滿足各種數據的收集與整理。

我們都知道普通的伺服器是以CPU為算力的提供者，採用的是串列架構，在邏輯計算、浮點型計算等方面很擅長。因為在進行邏輯判斷時需要大量的分支跳轉處理，使得CPU的結構復雜，而算力的提升主要依靠堆砌更多的核心數來實現。

但是在大數據、雲計算、人工智慧及物聯網等網路技術的應用，充斥在互聯網中的數據呈現幾何倍數的增長，這對以CPU為主要算力來源的傳統服務提出了嚴重的考驗，並且在目前CPU的製程工藝、單個CPU的核心數已經接近極限，但數據的增加卻還在持續，因此必須提升伺服器的數據處理能力。因此在這種大環境下，AI伺服器應運而生。

現在市面上的AI伺服器普遍採用CPU+GPU的形式，因為GPU與CPU不同，採用的是並行計算的模式，擅長梳理密集型的數據運算，如圖形渲染、機器學習等。在GPU上，NVIDIA具有明顯優勢，GPU的單卡核心數能達到近千個，如配置16顆NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs的核心數可過10240個，計算性能高達每秒2千萬億次。且經過市場這些年的發展，也都已經證實CPU+GPU的異構伺服器在當前環境下確實能有很大的發展空間。

但是不可否認每一個產業從起步到成熟都需要經歷很多的風雨，並且在這發展過程中，競爭是一直存在的，並且能推動產業的持續發展。AI伺服器可以說是趨勢，也可以說是異軍崛起，但是AI伺服器也還有一條較長的路要走，以上就是浪潮伺服器分銷平台十次方的解答。

⑼ 預測路人行為的AI，低成本高精定位，搶鮮體驗法雷奧CES黑科技！

文：BY

激光雷達、攝像頭等感測器就如同自動駕駛車輛的眼睛，汽車想要實現自動駕駛，擁有「好視力」是最必不可少的。作為世界范圍內領先的感測器供應商，法雷奧旗下產品SCALA是迄今為止唯一已實現量產、並安裝在已上市車型中的車規級激光雷達。本屆CES，法雷奧除了感測器，還有很多汽車相關人工智慧應用展示。今天，我就在拉斯維加斯為大家搶鮮展示這些即將在CES展出的黑科技！

預測型人工智慧MovePredict.ai

雖然在復雜信息處理及計算上，人腦的反應速度遠不及AI，例如人類在下棋上總是被AI完虐，但事實上人腦的「算力」要遠高於AI。人腦的高「算力」優勢可以體現在現階段某些場景下，人類駕駛員擁有遠高於自動駕駛車輛的能力，例如過馬路時行人與非機動車的「博弈」，環島中自身和其他行駛車輛的「博弈」，人類駕駛員在識別目標駕駛意圖上擁有更好的理解能力和處理應對方式。

了解車內每位乘員的心率、體型、體溫、情緒等信息，可以幫助車輛對每位乘客的實際需求提供個性化服務，使車輛更智能。演示車的加熱系統也做了改裝，將傳統電加熱（PTC）改為可分區控制的熱泵，不僅可以滿足座艙內不同成員的溫度需求，空調利用效率也更高。

通過低能耗的熱泵避免掉不必要的制熱需求（如僅駕駛員開車時，只為駕駛員供熱即可），使得車輛在冬季可以最高節省30%的能源消耗。這項技術尤其適合純電動汽車，空調利用效率更高也就可以減少電池能耗浪費，最終有效提升純電動車冬季續航里程。

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