江南此次正式发布的AI芯片昇腾910，属于Ascend-max系列，其实在2018华为全联接大会上已经发布了其技术规格
据了解，实际测试结果表明，在算力方面，昇腾910完全达到了设计规格，即：半精度（FP16）算力达到256Tera-FLOPS，整数精度（INT8）算力达到512 Tera-OPS；重要的是，达到规格算力所需功耗仅310W，明显低于设计规格的350W。
目前昇腾910已用于实际的AI训练任务。比如，在典型的ResNet50网络的训练中，昇腾910与MindSpore配合，与现有主流训练单卡配合TensorFlow相比，显示出接近2倍的性能提升。
一、它是当前全球算力最强、训练速度最快的AI芯片：其算力是国际顶尖AI芯片的2倍，相当50个当前最新最强的CPU；其训练速度，也比当前最新最强的芯片提升了50%-100%。
二、与之配套的新一代AI开源计算框架MindSpore如虎添翼：创新的编程范式，AI科学家和工程师更易使用，便于开放式创新；该计算框架可满足终端、边缘计算、云全场景需求，能更好保护数据隐私；可开源，形成广阔应用生态。同时，它与此次发布的AI芯片搭配性能最佳，最大化利用芯片算力。
在发布会现场，长徐直军表示，面向未来，针对包括边缘计算、自动驾驶车载计算、训练等场景，华为将持续投资，推出更多的AI处理器。将在2020至2022年，推出晟腾320、610、620、920等芯片。
为了更好促进AI的应用，徐直军宣布“MindSpore将在2020年Q1开源”。自2018全联接大会上，华为提出全栈全场景AI战略以来，作为重要的技术基础，AI芯片在其中发挥着重要作用，而华为也基于AI芯片提供了完整的解决方案，加速使能AI产业化。
为了实现AI在多平台多场景之间的协同，华为创新设计达芬奇计算架构，在不同体积和功耗条件下提供强劲的AI算力。
据了解，达芬奇架构，是华为自研的面向AI计算特征的全新计算架构，具备高算力、高能效、灵活可裁剪的特性，是实现万物智能的重要基础。
具体来说，达芬奇架构采用3D Cube针对矩阵运算做加速，大幅提升单位功耗下的AI算力，每个AI Core可以在一个时钟周期内实现4096个MAC操作，相比传统的CPU和GPU实现数量级的提升。
同时，为了提升AI计算的完备性和不同场景的计算效率，达芬奇架构还集成了向量、标量、硬件加速器等多种计算单元。同时支持多种精度计算，支撑训练和推理两种场景的数据精度要求，实现AI的全场景需求覆盖。
针对不同的运行环境，MindSpore框架架构上支持可大可小，适应全场景独立部署。MindSpore框架通过协同经过处理后的、不带有隐私信息的梯度、模型信息，而不是数据本身，以此实现在保证用户隐私数据保护的前提下跨场景协同。除了隐私保护，MindSpore还将模型保护Built-in到AI框架中，实现模型的安全可信。
在原生适应每个场景包括端、边缘和云，并能够按需协同的基础上，通过实现AI算法即代码，使开发态变得更加友好，显著减少模型开发时间。以一个NLP（自然语言处理）典型网络为例，相比其他框架，用MindSpore可降低核心代码量20%，开发门槛大大降低，效率整体提升50%以上。
通过MindSpore框架自身的技术创新及其与昇腾处理器协同优化，有效克服AI计算的复杂性和算力的多样性挑战，实现了运行态的高效，大大提高了计算性能。除了昇腾处理器，MindSpore同时也支持GPU、CPU等其它处理器。
一是投资AI基础研究：在计算视觉、自然语言处理、决策推理等领域构筑数据高效（更少的数据需求） 、能耗高效（更低的算力和能耗），安全可信、自动自治的机器学习基础能力；
二是打造全栈全场景解决方案：提供充裕的、经济的算力资源，简单易用、高效率、全流程的AI平台；
三是投资开放生态和人才培养：面向全球，持续与学术界、产业界和行业伙伴广泛合作；
五是应用AI优化内部管理，对准海量作业场景，大幅度提升内部运营效率和质量。
而据悉，华为AI解决方案（Portfolio）的全场景，是指包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等部署环境；而全栈是技术功能视角，是指包括Ascend昇腾系列IP和芯片、芯片使能CANN、训练和推理框架MindSpore和应用使能ModelArts在内的全堆栈方案。
截至目前，ModelArts已经拥有开发者超过3万，日均训练作业任务超过4000个，32000小时，其中：视觉类作业占85%，语音类作业占10%，机器学习5%。
随着昇腾910 AI处理器以及MindSpore全场景AI计算框架的发布，华为全栈全场景AI解决方案各重要组成部分都已构建完成。
当下，华为的一举一动都被受关注，此次华为发布AI芯片，汽车领域也尤为关注。在自动驾驶领域，华为主要集中于芯片、计算平台及解决方案三个层面，其中，芯片是其智能化战略的基础。
由于实现自动驾驶的车载计算平台需要高性能的AI算力，而目前国内确缺少可获取性好的车载计算的硬件平台，为了满足行业需求，在2018年，华为发布了几款关键性的产品，如基于于AI芯片的MDC600，算力最高达到350 TOPS，涵盖芯片、计算平台、操作系统江南、开发框架，整合CPU和相应的ISP模块，可以满足L4级自动驾驶的要求；在华为全联接大会期间，发布了与某全球领先车厂的自动驾驶联合创新，基于MDC600的自动驾驶方案，已经达到L4级自动驾驶水平。
众所周知，在自动驾驶芯片领域江南，一直被Mobileye和英伟达垄断，华为自研芯片及计算平台，或将打破当前的垄断局面。
2019年1月24日，华为在北京发布了全球首款5G基站核心芯片——华为天罡，该芯片致力打造极简5G，助推全球5G大规模快速部署。另外，华为正式面向全球发布了5G多模终端芯片——Balong 5000（巴龙5000）和基于该芯片的首款5G商用终端——华为5G CPE Pro。
此外，华为提出了“自动驾驶网络”的目标，引入全栈全场景AI技术，打造SoftCOM AI解决方案，帮助运营商在能源效率、网络性能、运营运维效率和用户体验等方面实现价值的全面倍增。
华为在汽车领域一直动作不断。今年5月，华为宣布正式成立智能汽车解决方案BU部门，该部门隶属ICT管理委员会管理。其中，华为对智能汽车解决方案业务部的定位，是作为未来华为在智能汽车领域负责的主要部门，提供智能汽车的ICT部件和解决方案，帮助车企造好车。
近日，华为对外发布了《HUAWEI HiCar生态白皮书》，HUAWEI HiCar是华为所推出的人-车-家全场景智慧互联解决方案，让手机、汽车以及更多智能设备具备了互联互通的能力。华为将其定义为车机互联2.0，不仅仅是为手机与车机互联建立了通道，还将手机的应用和服务延展到了汽车，让汽车和手机、其他IOT设备之间实现了互联。
华为希望将HUAWEI HiCar打造成一个开放的平台解决方案，让车企、Tier 1供应商、应用开发者等共同聚集在HUAWEI HiCar平台，形成共享生态。
为了不让别人掐脖子，核心技术都要自研，中华有为！这次是AI芯片，下次华为放大招会是啥？值得期待。
的江南，近些年来很多闻所未闻的神奇技术走进了人们的视野，在很多的领域中，Java技术都在不断的渗入
的。“图纸”变成了海量数据，除了设计的过程非常繁琐，更为要命的是，验证它能否跑的通，更是个难题。
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