华为昇腾 910 联手阿里含光 800 拉开“地表最强芯”的大幕

来源：与非网

当下这个阶段，如果你的芯片没有一个某某性能最强的标志，那么奉劝你不要来国产芯片发布的圈子凑热闹。现在，这里是“地表最强”芯片的舞台。

8月23日，华为在深圳总部推出AI处理器Ascend 910(昇腾910)。华为轮值董事长徐直军表示，昇腾910总体技术表现超出预期，作为算力最强AI处理器，当之无愧。

图片来源于华为官网

无独有偶。9月25日，杭州云栖大会上，达摩院院长张建锋现场展示了最强的AI推理芯片含光800。张建锋表示，在业界标准的ResNet-50测试中，含光800推理性能达到78563 IPS，比目前业界最好的AI芯片性能高4倍;能效比500 IPS/W，是第二名的3.3倍。

看到这里，大家发现阿里、华为对于“最”字的应用是不是过于随意了?这看起来更像是文字游戏，之后所有在某一领域拔尖的芯片都可以用这样的方式冠以“地表最强”的称号。

但我们无力反驳。昇腾910确实是目前算力最强的AI芯片，而含光800也确实是目前AI推理能够力最强的芯片。

无论如何，昇腾910和含光800在中国芯片历程上都有着自己突出的贡献，在我们的芯片发展史也都会写下浓墨重彩的一笔。

昇腾910搭载的是华为自研的达芬奇架构，达芬奇从IP到指令集都是华为自己的专家创造的，并且支持全场景人工智能应用。昇腾910的算力是国际顶尖AI芯片的2倍，相当50个当前最新最强的CPU。因此，昇腾910的训练速度比当前最新最强的芯片提升了50%-100%。

昇腾910 AI处理器内置32个达芬奇AI Core，基于台积电7nm增强版EUV工艺。除了基于达芬奇架构的AI核外，昇腾910还集成了多个CPU、DVPP和任务调度器(Task Scheduler)，因而具有自我管理能力，可以充分发挥其高算力的优势。在算力方面，昇腾910芯片达到了设计规格(半精度(FP16)256Tera-FLOPS;整数精度(INT8)512Tera-OPS)。此外，昇腾910芯片达到规格算力所需功耗(310W)低于设计值(350W)。

在华为全联接2019大会上，华为发布了全球最快AI训练集群华为Atlas 900。其就是基于数千颗昇腾910 AI处理器互联构成，总算力达到256P～1024P FLOPS @FP16，相当于50万台PC的计算能力。

图片来源于华为官网

含光800是一款云端AI推理芯片，峰值性能为7.8万IPS(每秒能处理7.8万张照片)，峰值能效达到500IPS/W。据介绍，1颗含光800的算力相当于10颗GPU，目前基于含光800的AI云服务已在阿里云上线。

图片来源于平头哥官方宣传图

含光800不同于基于冯·诺依曼架构的传统通用处理器，而是根据神经网络推理运算特征，设计特定的硬件神经元、高速连接的存储结构以及专用指令集，对内存和计算单元实现高效组织管理，实现单条指令完成多个操作，提高计算效率和内存访问效率。

含光800在算法方面也得到了加强。阿里巴巴达摩院机器智能实验室过去两年构建了完整的算法体系，涵盖语音智能、语言技术、机器视觉、决策智能等方向，并且取得多个世界领先水平的成果。

不管是训练还是推理都需要强大的算力支撑，而两块芯片都表现了优异的性能。

经实测，昇腾910 打造的Atlas 900可以在60秒完成基于Resnet-50模型训练，比第2名快15%。这可以让研究人员更快的进行图像、语音的AI模型训练，让人类更高效的探索宇宙奥秘、预测天气、勘探石油，加速自动驾驶的商用进程。在一张汇聚有20万颗星星的南半球星空图上，天文学家想找出某种特征的星体，需要169天的工作量，Atlas 900只需要10秒。

在城市大脑中实时处理杭州主城区交通视频，需要40颗传统GPU，延时为300ms，使用含光800仅需4颗，延时降至150ms。

昇腾910和含光800有一个共同点，都不单独对外销售。昇腾910通过AI加速模块、AI加速卡、AI服务器等形式对第三方销售;含光800将通过阿里云对外输出AI算力。

昇腾910和含光800可谓是术业有专攻，各自有各自的特点。不管是训练还是推理，在AI应用落地中都至关重要，两款芯片能够在各自的领域做到世界第一，足见各自背后团队的真功夫。同时，这些有着中文古典名字的芯片不断涌现也代表着国产芯的欣欣向荣。如果有其他的企业能够做到这一点，相信大家也愿意继续被这样的“文字游戏”所套路。