華為去年 Huawei Connect 大會發表的人工智能方案,在過去 12 個月陸續兌現承諾。今年基於去年的晶片產品,組成最快訓練模型群集 Atlas 900 ,運行 ResNet-50 圖片分類模型訓練標準較原來記錄保持者快 10 秒。
該公司副董事長胡厚崑坦言,去年發表的全端全環境人工智能方案,只推出了用於終端和邊緣設備的推理晶片昇騰 310 和應用程式開發平台 ModelArts ,至上月才推出伺服器用的訓練晶片昇騰 910 和 AI 框架 MindSpore ,總算兌現承諾,夥伴可放心加入合作。
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新發表的 Atlas 900 由數千枚昇騰處理器組成,用 59.8 秒完成 ResNet-50 圖片分類模型訓練,比原來記錄快 10 秒。胡厚崑指出, 10 秒相等於短跑冠軍到達終點,飲完一支水,第二名才完成。「這比較的 10 秒可能不夠明顯,但用於科研和商業創新,能將幾個月的工作, Atlas 900 幾秒內完成。」
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
以天文探索為例,中國上海天文台與 SKA 組織合作,利用 Atlas 900 分析星空圖。 Square Kilometre Array( SKA )組織從外太空接收訊息分析星體。胡厚崑展示一張南半球星空圖,內有 20 萬星體。過去肉眼分析,需要用上 169 天的工作量。交由 Atlas 900 分析僅用 10.02 秒完成。
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SKA 組織總幹事 Philip Diamond 指出,將在南非和澳洲安裝兩座世界級望遠鏡,預計至 2027 年從外太空收集到 600PB 數據,需要動用大量運算能力分析。研究天文不只探索外太空,更為推動科技創新,例如 Wi-Fi 、互聯網和 GPS 就此而來,期望未來可為人工智能和物聯網帶來成效。
胡厚崑表示, Atlas 900 亦適用於其他行業,如石油勘探。該人工智能群集並不向外銷售,只通過華為雲租用。