AI算力机

⑴ 华为发布全球最快 AI 运算集群 Atlas900，会对 AI 领域带来什么变化

9月18日，华为发布一款重量级的产品——Atlas 900，这款产品汇聚了华为几十年的技术沉淀，是当前全球最快的AI训练集群，由数千颗升腾处理器组成。在衡量AI计算能力的金标准ResNet-50模型训练中，Atlas 900只用了59.8秒就完成了训练，这比原来的世界记录还快了10秒。

“ImageNet-1k 数据集” 包含 128 万张图片，精度为 75.9%，在同等精度下，其他两家业界主流厂家测试成绩分别是 70.2s 和 76.8s，Atlas 900 AI 训练集群比第 2 名快 15%。胡厚昆表示：Atlas 900 的强大算力，可广泛应用于科学研究和商业创新。比如天文探索、石油勘探等领域，都需要进行庞大的数据计算和处理，原来可能花费好几个月的工作，现在交给 Atlas 900，就是几秒钟的事情。Atlas 900 集成的数千颗升腾处理器，正是前段时间正式商用的升腾 910。

⑵ 阿里巴巴 AI labs 为什么要引进两位年薪百万美元的科学家

两位科学家的年薪达到百万美元。据悉，阿里巴巴人工智能实验室以研发人员为主，占比约八成。除了陈颖、谭平外，核心产品及技术研发团队还包括负责人陈丽娟、语音技术首席科学家聂再清、首席设计师李剑叶、硬件终端总经理茹忆、产品运营总经理杜海涛等。

阿里方面表示，陈颖博士的专业积累可以帮助阿里提升视觉能力，更好的赋能AIoT生态合作伙伴，同时，阿里的业务可以为其继续探索机器对于这个世界和人的理解力提供丰富的研究场景。而在谭平看来，阿里主要看中自己在算法方面的一些经验，“最近这几年AI非常火，其中做两维图像的识别、检测的工作比较多，但是在三维视觉方面还比较缺乏。”“谭平教授所从事的真实感的三维重建技术，则可以帮助阿里进行商品、店铺的三维建模以及打造沉浸式的电商体验。”阿里方面表示。谭平表示，团队未来可能会做一个全息世界的项目，通过建立一个真实世界的三维数字化版本，让用户可以在虚拟的世界里面来做真实世界里面的很多事情。比如用户可以在虚拟商店里购物，而店铺也可以脱离空间的限制，实时进行空间或者货物更新，相比单纯的商品列表更加丰富立体，进而提高消费者的购物体验。

除了三维空间购物，谭平及团队未来还将研究AR或机器人导航产品的落地。

⑶ AI时代计算能力如何分配

从技术层面来说，A11仿生处理器内含的“神经网络引擎（neuralengine）”是其AI功能实现的基础，尽管目前还没有更加详尽的官方技术解析发布，但根据已知的信息来看，“神经网络引擎（neuralengine）”就是将部分需要实时响应的“人工智能”相关功能（如语音识别、人脸识别等等）进行加速，让其在手机端达成高效的计算，进而提升“人工智能”相关功能的用户体验，呈现出更高等级的“人工智能”功能。

⑷ 手机具备哪些特性才算是AI手机

第一梯队：麒麟970和苹果A11：独立的AI处理单元和AI软件系统，还有开放的AI底层技术实力；

第二梯队：高通骁龙845，没有独立的NPU，软件系统也是各家独立的，底层技术的开放依赖于各家手机厂商，不像华为、苹果具有技术的源发性。

第三梯队：联发科P60，缺失独立NPU，软件系统依赖各家，虽然有OPPO R15的加持，因为一直是跟众厂商低端机挂钩（红米、魅蓝等），所以不管是气势上还是实力上都差了一口气。

具体来说，主要可以分三个点来看看梯级差距。

架构上对比：

970具备NPU单元，而845则是传统的CPU+GPU+DSP的架构。骁龙845没有进行相关的硬件加速，还是通过DSP来进行相关运算的处理，这样把CPU、GPU和DSP的算力直接累加的方式实际上没有意义。因为这些都是共享资源，不可能全部用于AI运算，而目前一个网络模型也是无法拆开到不同计算体运算的。而麒麟970的性能只用了NPU一项，并没有算入CPU、GPU和DSP这样的通用计算能力。相比于传统的CPU，在神经网络相关算法的处上，NPU具备25倍的性能和50倍的能效优势。在这点上，970已经赢了一大截。

算力上对比：

通过AI跑分评测，可以看出970对845在基础算力上的明显优势。

鲁大师AI跑分测试，麒麟970碾压骁龙845

1、鲁大师AI专项跑分成绩：

麒麟970跑分233分骁龙845跑分190分2、NPU更高效、全职：如果用一个词来形容麒麟970的NPU，那就是“术业有专攻”，只要涉及到AI任务处理，均会交给NPU独立芯片进行全职运算处理，而且在同样任务情况下，NPU的运算效率也要远高于CPU+GPU+DSP分布式异构计算；

3、分布式异构计算：由于CPU、GPU、DSP均不是专为AI运算而设计，因此本身在执行效率上就不如单独的NPU单元，跑分落后也不足为奇。而跑分软件没有涉及到的另外一种情况：当CPU、GPU、DSP本身已经处于满载状态下，手机芯片已经无法提供足够的AI运算能力，效率将进一步大打折扣。

AI生态：

重点展现有无AI的差别，麒麟970 HiAI已经建立起生态，陆续有新应用出现，高通目前仍然停留在纸面上。

具体可直接对标手机，对比三星S9、S9+APP开启、抢红包、游戏等

所以目前掌握AI芯片的公司可以说全球只有两家：苹果和华为。

而说到AI真旗舰，其实目前市场上很多所谓的AI手机，其实都是体现在AI的体验形式上，比如说AI拍照、AI语音交流（搭载骁龙845的三星S9、小米等），而并非在性能上的AI化。所以这些都说不上是真正意义上的AI手机。

个人觉得如果现在真的要从手机中AI真旗舰，也就是麒麟970系列的产品了。就拿荣耀V10来说吧，荣耀V10的AI性能来自于AI芯片麒麟970和EMUI8.0人工智能系统的软硬双AI支持。麒麟970采用了HIAI移动计算构架，NPU的AI性能大幅优于CPU和GPU,处理相同AI任务，拥有约50倍能效和25倍性能优势。意味着麒麟970用更少的能耗更快地完成AI计算任务，也意味这CPU、GPU等从AI处理中解放出来，达到了更优的效果。

简单来说荣耀V10最优秀和最核心的三个特点就是具备独立AI处理单元，具备配套AI操作系统，具备开放的底层AI技术实力和能力。这三点这也是他能在同行业突出位置的原因所在。所以说他是AI的真旗舰实至名归。

但是吧，个人觉得AI芯片技术在手机应用上还处于起步阶段，技术还没到达成熟的阶段，还有很多不成熟不完善的地方。厂商需要时间做技术更新推动，市场也需要时间接受消化。但是，无论如何，AI智能手机的时代已经来临，且速度迅猛，AI芯片技术也必然会快速发展成熟。

⑸ 华为正式发布最强算力AI处理器升腾910，谷歌等“友商”会如何看待

2019年8月23号下午，华为深圳总部，发布了胜利最强的a处理器升腾910，并且推出了全场景的AI计算框架。

华为公司的轮子董事长徐直军说，华为已完成全站全场景AI解决方案的构建，今后将推出更多的AI处理器，提供更充裕，更经济更适配的AI算力。

不过这倒给了他一个很好的借口。他一直大叫狼来了，狼来了。不过这两天我没有看到他的反应。估计最震惊的就该是他！

⑹ AI算力平台的算力怎么评估

单CPU 的发展已经不能满足实际应用的需求，AI 时代必须要依靠并行计算。目前，并行计算的主流架构是异构并行计算平台。如果您需要算力方面的服务，可以去十次方了解下。

⑺ 2020年世界人工智能大会的八大镇馆之宝分别是什么

2020年世界人工智能大会的八大镇馆之宝分别是微软硅石项目、全国首个“智能方舱医院”解决方案、ABB的Yumi双臂机器人、华为Atlas900训练集群、优必选Walker机器人、IBM人工智能辩论系统、四足机器人OpenCat、智能放牧机器人。

1、微软硅石项目

微软硅石项目位于“AI先导区”，它使在玻璃中存储大量数据成为现实。借助这种载体，7．5平方厘米的玻璃片中竟可储存多达75．8G的数据。

2、全国首个“智能方舱医院”解决方案

达闼科技打造的全国首个“智能方舱医院”解决方案在“AI＋医疗”展区集中亮相。新冠疫情防控期间，其清洁、消毒、安保等30多台智能机器人在湖北武昌方舱医院大展身手。

3、ABB的Yumi双臂机器人

ABB的Yumi双臂机器人在“AI＋工业”板块展出，此次Yumi携带从生物科技、基因检测、制药到物流，涵盖医院全链条的智慧医疗解决方案重磅亮相，观众还可倾听Yumi五年来人机协作的成长故事。

4、华为Atlas900训练集群

华为Atlas900训练集群位于“AI＋基础技术”展区。Atlas900由数千颗升腾910AI处理器集成，其算力相当于50万台计算机，代表了当今全球算力的巅峰。

Atlas900通过强大的算力可以帮助研究人员从事预测天气、勘探石油、探索生命奥秘、加速自动驾驶的商用进程等工作，未来将作为“中国造”为人类世界造福。

5、优必选Walker机器人

优必选Walker机器人在“AI＋教育”展区出现。该款机器人集成了人工智能和机器人核心技术，具备36个高性能伺服关节以及力觉、视觉、听觉和平衡等全方位的感知系统，在全身运动控制、复杂地形灵活行走、自平衡、手眼协调、视觉识别、智能安全交互等方面实现了突破。

6、IBM人工智能辩论系统

IBM人工智能辩论系统将参与此次大会SAIL奖评选。辩论是一种主观的艺术形式和技巧，是人类的语言，IBM人工智能辩论系统被公认为AI领域的重大挑战之一。未来，更多的人生活在社交媒体空间与碎片化时间中，该系统将帮助人类做出更明智的决定。

7、四足机器人OpenCat

来自硅谷的创业团队Petoi研发的四足机器人OpenCat在“AI产业生态圈”中，首次于国内亮相。小小的身躯拥有超强大脑、敏锐的感知以及活动能力，拥有人机交互、自动平衡、灵活避障等能力。此外，Petoi的二代产品机器狗Bittle也将全球首发。

8、智能放牧机器人

智能放牧机器人是西藏自治区农业工作的重大专项成果，此次也是首度亮相。该款产品解决了牧民最关心的养牛存活率问题，包括发病早期牦牛的及时医治、定位驱赶等，将综合提升牧民的经济效益。

⑻ AI服务器的优势有哪些

从服务器的硬件架构来看，AI服务器是采用异构形式的服务器，在异构方式上可以根据应用的范围采用不同的组合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。与普通的服务器相比较，在内存、存储、网络方面没有什么差别，主要在是大数据及云计算、人工智能等方面需要更大的内外存，满足各种数据的收集与整理。

我们都知道普通的服务器是以CPU为算力的提供者，采用的是串行架构，在逻辑计算、浮点型计算等方面很擅长。因为在进行逻辑判断时需要大量的分支跳转处理，使得CPU的结构复杂，而算力的提升主要依靠堆砌更多的核心数来实现。

但是在大数据、云计算、人工智能及物联网等网络技术的应用，充斥在互联网中的数据呈现几何倍数的增长，这对以CPU为主要算力来源的传统服务提出了严重的考验，并且在目前CPU的制程工艺、单个CPU的核心数已经接近极限，但数据的增加却还在持续，因此必须提升服务器的数据处理能力。因此在这种大环境下，AI服务器应运而生。

现在市面上的AI服务器普遍采用CPU+GPU的形式，因为GPU与CPU不同，采用的是并行计算的模式，擅长梳理密集型的数据运算，如图形渲染、机器学习等。在GPU上，NVIDIA具有明显优势，GPU的单卡核心数能达到近千个，如配置16颗NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs的核心数可过10240个，计算性能高达每秒2千万亿次。且经过市场这些年的发展，也都已经证实CPU+GPU的异构服务器在当前环境下确实能有很大的发展空间。

但是不可否认每一个产业从起步到成熟都需要经历很多的风雨，并且在这发展过程中，竞争是一直存在的，并且能推动产业的持续发展。AI服务器可以说是趋势，也可以说是异军崛起，但是AI服务器也还有一条较长的路要走，以上就是浪潮服务器分销平台十次方的解答。

⑼ 预测路人行为的AI，低成本高精定位，抢鲜体验法雷奥CES黑科技！

文：BY

激光雷达、摄像头等传感器就如同自动驾驶车辆的眼睛，汽车想要实现自动驾驶，拥有“好视力”是最必不可少的。作为世界范围内领先的传感器供应商，法雷奥旗下产品SCALA是迄今为止唯一已实现量产、并安装在已上市车型中的车规级激光雷达。本届CES，法雷奥除了传感器，还有很多汽车相关人工智能应用展示。今天，我就在拉斯维加斯为大家抢鲜展示这些即将在CES展出的黑科技！

预测型人工智能MovePredict.ai

虽然在复杂信息处理及计算上，人脑的反应速度远不及AI，例如人类在下棋上总是被AI完虐，但事实上人脑的“算力”要远高于AI。人脑的高“算力”优势可以体现在现阶段某些场景下，人类驾驶员拥有远高于自动驾驶车辆的能力，例如过马路时行人与非机动车的“博弈”，环岛中自身和其他行驶车辆的“博弈”，人类驾驶员在识别目标驾驶意图上拥有更好的理解能力和处理应对方式。

了解车内每位乘员的心率、体型、体温、情绪等信息，可以帮助车辆对每位乘客的实际需求提供个性化服务，使车辆更智能。演示车的加热系统也做了改装，将传统电加热（PTC）改为可分区控制的热泵，不仅可以满足座舱内不同成员的温度需求，空调利用效率也更高。

通过低能耗的热泵避免掉不必要的制热需求（如仅驾驶员开车时，只为驾驶员供热即可），使得车辆在冬季可以最高节省30%的能源消耗。这项技术尤其适合纯电动汽车，空调利用效率更高也就可以减少电池能耗浪费，最终有效提升纯电动车冬季续航里程。

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