MediaOnline Magazine

Thứ Bảy ngày 21 tháng 9 năm 2019
Thứ Bảy ngày 21 tháng 9 năm 2019

Siêu thị số E-Magazine

Huawei ra mắt bộ xử lý AI Ascend 910 và khung điện toán AI MindSpore

Huawei ra mắt bộ xử lý AI Ascend 910 và khung điện toán AI MindSpore
August 24
21:02 2019

 

Huawei ngày 23-8-2019 đã ra mắt bộ xử lý trí tuệ nhân tạo (AI) Ascend 910 và khung điện toán AI cho mọi kịch bản MindSpore.

Ông Eric Xu, Chủ tịch luân phiên của Huawei, cho biết: “Chúng tôi đã đạt được tiến bộ vững chắc kể từ khi công bố chiến lược AI của mình vào tháng 10 năm ngoái. 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.”

Ông Eric Xu công bố bộ xử lý AI Ascend 910 và khung điện toán AI MindSpore tại Thâm Quyến (Trung Quốc) ngày 23-8-2019

Ascend 910: sức mạnh tính toán mạnh mẽ cho AI

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 Huawei Connect 2018. Theo Huawei, 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 (half-precision floating point, FP16), Ascend 910 đạt được đến 256 TeraFLOPS. Về khả năng tính toán số nguyên chính xác (integer precision calculations, INT8), nó đạt 512 TeraOPS. Mặc dù có hiệu suất cực cao, nhưng mức tiêu thụ năng lượng tối đa của Ascend 910 chỉ là 310W, thấp hơn so với thông số kỹ thuật dự kiến ​​của nó (350W).

Ascend 910 được sử dụng cho mô hình đào tạo AI. Trong một khóa đào tạo cụ thể dựa trên ResNet-50, sự kết hợp giữa Ascend 910 và MindSpore nhanh hơn khoảng 2 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 (như điện toán edge computing, điện toán trên xe tự hành, và đào tạo).

Cấu trúc Ascend 910 và một đồng xử lý AI điển hình khác.

MindSpore: Khung điện toán AI toàn kịch bản

Các khung điện toán AI (AI computing frameworks) 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 bảo đảm 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 được.
  • 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 bảo đảm quyền riêng tư của người dùng vì nó chỉ xử lý thông tin mô hình và độ nghiêng (gradient and model information) 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 bảo đảm 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” (AI Algorithm As Code) 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 (natural language processing, NLP), MindSpore có số dòng mã ít hơn 20% so với các khung hàng đầu đang có 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 (co-optimization) 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, ông Xu nhấn mạnh cam kết của Huawei trong việc giúp xây dựng một hệ sinh thái AI mạnh mẽ và sôi động hơn. Ông nói: “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.”

Huawei định nghĩa AI là một công nghệ có mục đích chung (general purpose technology) 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 ông 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.

Huawei Ascend 910 và Ascend 310 giới thiệu năm ngoái.

Tại sự kiện ra mắt Asend 910, ông Xu thông báo 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 20-9-2019 tại Thượng Hải. Ông cho biết 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.

MEDIAONLINE

+ Ảnh do Huawei cung cấp và từ Internet. Thanks.