算力ops

Ⅰ 華為不造整車，但願共享智能汽車解決方案。

「造整車，華為差得還太遠了」。日前，華為智能汽車解決方案BU總裁王軍在接受蓋世汽車等媒體采訪時直言。

因被曝欲將汽車業務劃歸消費者業務，加之此前華為消費者業務CEO余承東頻頻為汽車業務「站台」，給華為汽車BU業務方向從toB轉向toC增添了諸多想像空間，近日關於「華為造車」的言論再度甚囂塵上。華為的否認也是一如既往地乾脆。

王軍認為，對於一輛整車，無論車輛的布置，還是製造以及工藝，都非常復雜，要造這樣一輛車，華為的能力還遠遠不夠。「所以我們的理想是：把數字世界帶入每一輛車。」王軍表示。更具體一點，就是通過剛剛於10月30日發布的智能汽車解決方案品牌HI，給予汽車行業全棧智能解決方案的加持，實現HuaweiInside。

像IntelInside一樣，把Huawei裝進每一輛車

IntelInside，指的是在計算機領域，Intel在消費者心中建立的一種品牌認知——一台好的電腦就應該用Intel公司所生產的處理器，以至於很多消費者在購買電腦時都傾向於含有Intel處理器的產品，許多電腦品牌則因為採用了英特爾的中央處理機而大受歡迎。

在汽車領域，華為也有這樣一個「Inside夢」，即讓HI品牌成為汽車行業「要素品牌」的代表，被各大車企廣泛採用，車內用華為的技術，車身印上HI品牌的LOGO，給予車企品牌加持、背書。同時在HI品牌的賦能下，消費者也能夠信賴華為的科技，信賴與華為合作的車企，信賴華為和車企共同「造」的車，以及共同「打造」的「品牌」。

華為智能駕駛解決方案，圖片來源：華為

「整體來看，在自動駕駛領域我們希望基於單車智能路線，面向乘用車市場在可泛化的市區場景中解決廣大用戶每日通勤途中的連續性問題。」華為智能汽車解決方案BUADS智能駕駛產品線總裁和首席架構師蘇箐表示。

在蘇箐看來，目前自動駕駛領域雖然路線眾多，但真正適合中國駕駛場景的卻少之又少，即使是目前走在行業前列的特斯拉，考慮更多的其實也是高速場景，而在國內比較高頻的城區通勤場景基本不能用。「更別說Waymo的Robotaxi，系統雖然比較高階，但ODD卻嚴重受損，所以這么多年一直待在鳳凰城出不來」。

那麼具體怎麼做呢？蘇箐認為如果想讓自動駕駛發展更快，第一件事情就是要讓技術等級和法規等級脫鉤和解耦，至少未來五年內，自動駕駛的主要任務還是解決技術問題，而非做倫理選擇，否則導致的後果是：在推一個更高等級的自動駕駛系統時，企業為了不承擔法律風險，會刻意把系統的ODD限制在非常小的區域，這樣的系統對用戶是沒有意義的。

「所以我比較推崇的一種技術路線是在功能上面盡量向L4靠攏，能夠幫助解決每日通勤的問題，但在法規上面，就是一個L2的系統，很長時間需要駕駛員或者安全員承擔這個法律責任，這樣才可以讓整個行業循環起來，不然沒有人願意買單。」蘇箐表示。從這一點上來講，如果有企業和華為在思維上有點像的話，蘇箐指出肯定是特斯拉。

值得一提的是，此前在談及華為的自動駕駛戰略選擇時，華為輪值董事長徐直軍也明確指出華為不做低等級的智能駕駛，而是寧願多加幾個激光雷達，再配合毫米波雷達、視覺計算，融合起來走向自動駕駛，來解決中國路況場景的問題。這無疑是一個非常高的起點。

「所以這就要求企業在技術構建上必須足夠扎實，從底層的計算系統到演算法棧再到數據平台能夠具備一個完整的端到端的全棧流程，甚至包括一部分地圖系統，以保證系統快速迭代。並至少保持10倍投入的隊伍來支撐未來15年持續迭代，只有這樣才可能活下來，甚至脫穎而出。」蘇箐表示。

在他看來，這也是華為無線和手機產品線成功的經驗，自動駕駛也需要這樣才能成功，一開始幾百人，然後數千人，然後需要上萬人，持續投入十幾年。華為也確實是這樣做的。據悉，今年華為的目標是在城市道路上做到1000公里無干預，目前研發團隊正全力打造這樣一個自動駕駛系統。最快2022年初，用戶就可以在公開市場上買到搭載華為自動駕駛系統的汽車。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

Ⅱ 華為：還要我說幾遍我真的不造車

似乎每隔一段時間，關於華為要造車的傳聞就得上演一陣兒，並且每一次，也都是以華為的「否認三連」結束。然而歷史，總是驚人的相似。

總的來看，華為的這些操作雖然高調，但都只是在向成為汽車廠商的軟硬體供應商的角色發力，並沒有要去造車的跡象可言。而即便是要實現這些布局的全面落地，都是一個漫長的過程，所以短期內，華為大概率是不會「真香」了。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

Ⅲ 想買華為手機，想問一下華為處理器麒麟980好還是麒麟810好

980好。不過你打開app多的話運存同樣重要，建議買12+256配置

Ⅳ 升騰910晶元和台積電的7nm晶元有什麼不同

1、性質不同：Ascend 910（升騰910）與之配套的新一代AI開源計算框架MindSpore。麒麟晶元採用海思K3V2一舉躋身頂級智能手機處理器行列。

2、特點不同：升騰910主打雲場景的超高算力，其計算密度達到了 256 TFLOPS。麒麟990 5G 採用7nm+ EUV工藝製程，首次將5G Modem集成到SoC上。

3、原理不同：升騰910的算力是國際頂尖AI晶元的2倍，相當50個當前最新最強的CPU；其訓練速度，也比當前最新最強的晶元提升了50%-100%。海思麒麟990處理器將會使用台積電二代的7nm工藝製造，加上V光刻錄機的使用，使得海思麒麟990處理器在整體性能表現會比上代海思麒麟980提升10%左右。

(4)算力ops擴展閱讀：

注意事項：

升騰910AI晶元屬於Ascend-max系列。實際測試結果表明，在算力方面，升騰910完全達到了設計規格，即半精度（FP16）算力達到256 Tera-FLOPS，整數精度（INT8）算力達到512 Tera-OPS，重要的是達到規格算力所需功耗僅310W，明顯低於設計規格的350W。

通過MindSpore框架自身的技術創新及其與升騰處理器協同優化，有效克服AI計算的復雜性和算力的多樣性挑戰，實現了運行態的高效，大大提高了計算性能。除了升騰處理器，MindSpore同時也支持GPU，CPU等其它處理器。

Ⅳ 華為發布全球算力最強AI處理，是否說明中國結束晶元進口指日可待

作為國人，我們應理性看待問題。我們雖然取得了進步但我們與美日等科技強國在晶元研發方面仍有較大差距，需要更加努力才行。

中華有為，華為公司在晶元研發這方面雖然起步是晚的但還好是沒有放棄一直堅持自己的想法。從中國製造到中國創造，華為公司一直堅守著自己的理念樹立民族品牌形象。

華為從一開始的落後到現在能追上高端科技的發展水平，正式因為華為的堅持，華為的投資，讓我們也看見了民族企業的未來。我相信在華為這樣的巨頭帶領下中國晶元業會更加強大。

Ⅵ 寒武紀首顆7nm AI訓練晶元量產，這晶元有何特別之處

寒武紀思元290智能晶元及加速卡、玄思1000智能加速器量產落地後首次正式亮相。思元290智能晶元是寒武紀的首顆訓練晶元，採用台積電7nm先進製程工藝，集成460億個晶體管，全面支持AI訓練、推理或混合型人工智慧計算加速任務。

寒武紀介紹稱，此次推出的訓練產品線將面向互聯網、金融、交通、能源、電力和製造等領域的復雜AI應用場景提供充裕算力，推動人工智慧賦能產業升級，思元290晶元及加速卡已與部分硬體合作夥伴完成適配，並實現規模化出貨。

值得注意的是，華為和英偉達早已推出7nm工藝的同類型晶元，而在此前失去華為這個大客戶後，寒武紀在商業化方面也面臨不少壓力，也不得不開拓新的客戶。去年前三季度，寒武紀實現營收1.58億元，僅有2019年的35%，虧損也超過3億元。

不過，先進工藝晶元的推出也刺激了資本市場。今日，寒武紀大幅高開，盤中漲幅一度超過18%，隨後略有回落，截止發稿市值超過670億元，距公司此前上市後達到的千億元市值仍有差距。

Ⅶ 對傳統企業來說，雲計算的轉移成本和轉移路徑有哪些

目前看，機構上「雲」分為四個步驟，首先讓IT存儲等基礎設施上雲，其次是大數據上雲，再次是在雲上打造中台，最後在雲上實現智能化。

綜合來看，僅從成本上考慮，雲計算少了大量的軟硬體采購，就比自建IT後台、數據中心，節省50%以上的費用。

另一方面，因為雲計算平台能不斷掃描硬體狀態，預測晶元、硬碟的使用極限，提前更換關鍵部件，防止當機。其穩定性是過去的10倍以上。

此外，有了雲計算，機構可以按自己的需求調度使用算力，業務的波峰波谷，也不愁「後台資源不夠用或太浪費」，其效率至少提升3倍以上。

傳統企業上雲是大勢所趨，只是不同的企業，要雲化的緊急性和雲化的深度不同，這跟自身的IT規模、IT現狀、和信息化水平有關。

1. 對於小企業(嚴格來說是信息化依賴較低的企業)，最好還是購買公有雲了，私有雲成本不低，Vmware要錢，Openstack要人，同時雲化的好處不大，比如幾台或十幾台伺服器做雲化，幾乎沒有意義。把公有雲使用和計費規則弄明白，把資源利用率優化到最低，錢就省了，然後再做個備份以防萬一，基礎架構的事兒就沒了。

2. 對於中型企業，做私有雲是首選，先做到公司層面的IAAS平台，再考慮下一步，建設方式可找成熟廠商采購，或是用開源平台自建；如果做得好，既能保證系統穩定性，又能節省采購和運維成本。個人推薦是自建，因為要做得好，難點不在於技術選型或技術團隊多牛(因IAAS技術已很成熟)，關鍵在於企業自己對雲化的認知，能否解決雲的固有特點與公司本身的基礎架構、業務流程、管理模式、質量控制等等一一系列的兼容問題。比如IAAS，需要集中采購、硬體標准統一、資源集中管控、IT服務標准化建設等等，落地過程會遇到各種或流程或溝通等阻礙。如果企業自身IT水平有限，那就得雲提供商對本企業足夠了解，或者有既懂雲又熟悉傳統行業的人，領導層也要大力支持。

3. 大企業，已經雲化好些年了，混合雲會是當前重點。

首先，大部分企業經過幾年的雲建設，已經意識到私有雲和公有雲需要互補，共同存在，因公有雲功能性更強大，也更靈活，比如製造企業不會為了雙十一的系統壓力而采購並擴展私有雲，去海外擴展新業務也不需要去本地搭建伺服器；這需要公有雲補充。

其次，有些企業IAAS落地後，慢慢的積累，具備了PAAS落地條件，企業為了進一步雲化(優化開發/運維/IT資源)，需要大量自動化和組件化的工作，比如需求部門從「我要一台虛擬機去部署mysql」升級為「我要一台MySQL」，這里，devops、docker、微服務，會在PAAS過程中大量應用，你可以提供一台vm並自動安裝MySQL，也可以提供MySQL容器，也可以直接提供共享MySQL的一個賬號密碼給他直接用，方式很多，這要看具體場景，

但這也是混合雲落地的難點，一方面要在私有雲、公有雲、非雲維度做好集成管理，另一方面，又要在IAAS/PAAS/SAAS層面做好多目錄多方式的服務，比如企業已自建了IAAS，正在做PAAS，同時購買了少部分阿里雲伺服器，同時又買了某個ERP廠商的SAAS服務，如何合理的管理這些資源，以及平衡這些資源，對技術、經驗、流程化、自動化等各方面要求都很高，建設過程也會更長。比如，老闆說要看下這一個月的IT成本報表，各資源利用率如何，成本效益如何，那就復雜了。

混合雲大規模落地，還有一段路要走，看市場如何發展: 雲服務商越少(壟斷市場)，雲技術越成熟，行業標准越多，那落地也就越快。

總之，對於傳統企業來說，雲化的目的無非就是 提升IT效率，降低成本，對企業核心業務提供更好的IT服務。

Ⅷ 異騰910晶元處理器哪家上市公司有關聯

：華為升騰910是驍龍810晶元，升騰910AI晶元屬於Ascend-max系列。實際測試結果表明，在算力方面，升騰910完全達到了設計規格，即：半精度（FP16）算力達到256 Tera-FLOPS，整數精度（INT8）算力達到512 Tera-OPS；重要的是

Ⅸ 詞典筆是否有必要入手，查詢准確率哪個牌子的更高

有必要，阿爾法蛋T10就用著挺好的。
我用T10基本沒出現過掃描錯誤的時候。這款詞典筆引進了AI技術，中英文OCR文字識別率高達99%，搭載算力高達400G OPS的深度神經網路硬體加速單元，使得掃描查詞不僅准還非 常快，一分鍾能查80個單詞，速度是翻閱紙質詞典的20倍，省時省力又省心。
另外T10內容也十分豐富，內置了《牛津高階英漢雙解詞典（第9版）》在內的二十多本字詞典，還有多達420萬條詞庫做保障，並且囊括了小初高中單詞庫，以及140+主題的聽力資源可供選擇學習。這些高配置的內容也從側面保證了詞典筆查詢的准確率。
建議入手阿爾法蛋AI詞典筆T10，這是我的回答，希望對你有幫助。

Ⅹ 華為正式發布最強算力AI晶元升騰910，這款處理器到底有多強

升騰910處理器計算能力非常強大，可以算是目前最厲害的了。