iFlytek: ファーウェイの Ascend 910B の機能は基本的に Nvidia の A100 に匹敵しており、我が国の汎用人工知能の新しい基盤を構築するために協力しています。

本サイトの 10 月 22 日のニュースによると、今年の第 3 四半期に、iFlytek は前年同期比 81.86% 減の 2,579 万元の純利益を達成しました。これが最初の 3 四半期の純利益です。 9,936万元で、前年比76.36％減少した。

iFlytekの副社長であるJiang Tao氏は、第3四半期業績説明会で、iFlytekが2023年初めにHuawei Shengtengとの特別研究プロジェクトを立ち上げ、高性能オペレータライブラリをHuaweiと共同開発して、中国の汎用人工知能の新しいモデルであり、このベースにより、国内の大規模モデルを独自の革新的なソフトウェアとハ​​ードウェア上に構築できるようになります。

同氏は、ファーウェイの Ascend 910B の現在の機能は基本的に Nvidia の A100 に匹敵すると指摘しました。次回開催される iFlytek 1024 グローバル デベロッパー フェスティバルで、iFlytek と Huawei は人工知能コンピューティングのパワー ベースについてさらなる共同発表を行う予定です。

# 同氏はまた、同社がアルゴリズムの改善とエンジニアリング技術の高速化の実現に取り組んできたことにも言及した。同社は2019年に米国エンティティリストに含まれた後、2022年10月7日、人工知能、高性能チップ、iFlytekを含むスーパーコンピュータの分野における28の中国の主要企業および機関に対する米国制裁の対象となった。 .制裁。

このサイトが公開情報を確認したところ、HiSilicon Ascend 910 が 2019 年にリリースされ、それに付随する新世代 AI オープンソース コンピューティング フレームワーク MindSpore もリリースされ、MindSpore も 2020 年にオープンソース化されたことがわかりました。

現在、Huawei Ascend Communityは、最大消費電力300WのAscend 910A、910B、および910 Pro Bに対応するAtlas 300T製品の3つのモデルを公開しています。 2 つは 256 TFLOPS ですが、910 Pro B は最大 280 TFLOPS (FP16) です。

#比較のために、NVIDIA A100 は にリリースされました。 2020. 倍精度の Tensor コアを使用し、Ampere アーキテクチャに基づいており、消費電力は 400W に達し、FP32 浮動小数点のパフォーマンスは 19.5TFLOPS、FP16 Tensor コアのパフォーマンスは 312TFLOPS に達します。 Huawei の公式仕様によると、Ascend 910 Pro B は A100 よりも約 18% 遅いです。

そういえば、A800チップについても触れておきたいと思います。このチップは、昨年の米国商務省の半導体輸出規制を解決するために特別に発売されたモデルで、計算能力などは全く変わりませんが、転送速度が毎秒600GBから400GBに低下しました。今週発表された輸出規制 新しい規則により、この抜け穴が塞がれました。 Zhihu の AI 実践者からのフィードバックによると、Ascend 910B にはまだ多くの小さな問題があり、シングル カードのパフォーマンスは A800 に比べて遅れており、Arm エコシステムが不足しています (CANN と CUDA を参照する必要があります)。しかし

Nvidia の先進製品の禁止により、国内メーカーは Ascend の選択を迫られることになるでしょうが、Ascend 製品の方が完成度が高いと思います

そして、国内メーカーも容量を積み上げてコンピューティングパワークラスターの規模を拡大することで置き換えを完了できると思います少なくとも、大規模なモデルのトレーニングの分野では、全体的な違いはあまりありません。

PyTorch Foundation が水曜日、Huawei がプレミア メンバーとして同財団に加わったことを正式に発表したことは言及に値します。グローバル PyTorch Foundation の 10 番目に上位のメンバー。

さらに、PyTorch の最新バージョン 2.1 は同時に Ascend NPU をサポートし、Huawei の推進のもとでより完全なサードパーティ デバイス アクセス メカニズムを更新しました。この機能に基づいて、サードパーティの AI コンピューティング デバイスは、元のフレームワーク コードを変更することなく PyTorch フレームワークに接続できます。また、Ascend は、サードパーティ デバイスが簡単に接続できるように誘導できる、Torch NPU の公式認定リファレンス実装も提供しています。

新しいバージョンに基づいて、ユーザーは Ascend NPU でネイティブ PyTorch 開発エクスペリエンスを直接享受し、Ascend コンピューティング デバイス上で効率的に実行されるモデルとアプリケーションを取得できます。

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