Shenzhen – Huawei hat offiziell den leistungsstärksten KI-Prozessor der Welt – den Ascend 910 – und das umfassende KI-Computing-Framework MindSpore vorgestellt. Eric Xu, Vorsitzender von Huawei: „Wir haben ein umfassendes KI-Portfolio für alle Anwendungsbereiche versprochen. Und heute haben wir geliefert.“
„Seit wir im Oktober letzten Jahres unsere KI-Strategie verkündet haben, machen wir stetige Fortschritte“, sagte Eric Xu, rotierender Vorsitzender von Huawei. „Von Forschung und Entwicklung bis hin zur Produktvorstellung läuft alles nach Plan. Mit dem Launch des Ascend 910 und MindSpore stehen nun alle wichtigen Komponenten unseres KI-Portfolios bereit. „Das ist ein neuer Meilenstein in der Umsetzung der KI-Strategie von Huawei“, so Xu.
Ascend 910: Mehr Rechenleistung als jeder andere KI-Prozessor auf der Welt
Der Ascend 910 ist ein neuer KI-Prozessor aus Huaweis Serie der Ascend-Max-Chipsätze. Huawei stellte die avisierten technischen Leistungsmerkmale des Prozessors 2018 auf seiner Hauskonferenz Huawei Connect vor. Nach einem Jahr kontinuierlicher Entwicklungsarbeit zeigen Tests, dass der Ascend 910-Prozessor seine Leistungsziele erreicht und zwar mit einem viel geringeren Stromverbrauch als ursprünglich geplant.
Für Gleitkommaoperationen mit halber Genauigkeit (FP16) erreicht der Ascend 910 256 TeraFLOPS. Für vollständige Präzisionsberechnungen (INT8) erreicht er 512 TeraOPS. Trotz seiner unschlagbaren Leistung verbraucht der Ascend nur maximal 310 W und liegt damit deutlich unter den avisierten Verbrauchswerten (350 W).
„Der Ascend 910 schneidet viel stärker ab als erwartet“, sagte Xu. „Zweifelsfrei hat er mehr Rechenleistung als jeder andere KI-Prozessor auf der Welt.“
Ascend 910 wird hauptsächlich für das KI-Modelltraining verwendet. In einer typischen Trainingseinheit auf Basis von ResNet-50 führt die Kombination des Ascend 910 und MindSpore zu einer Verdoppelung der Trainingsgeschwindigkeit im Vergleich zu üblichen Beschleunigerkarten unter Nutzung von TensorFlow.
Huawei wird weiter in KI-Prozessoren investieren, die eine ergiebige, erschwingliche und anpassungsfähige Rechenleistung bieten, und den Anforderungen einer Vielzahl von Anwendungsbereichen (z. B. Edge-Computing, fahrzeuginternes Computing für autonomes Fahren und Training) gerecht werden.
MindSpore: Umfassendes KI-Computing-Framework
Huawei stellte heute auch MindSpore vor, ein KI-Computing-Framework, das die Entwicklung von KI-Anwendungen in allen Bereichen unterstützt.
KI-Computing-Frameworks tragen entscheidend dazu bei, die Entwicklung von KI-Anwendungen zu vereinfachen, KI-Anwendungen umfassender und zugänglicher zu machen und den Schutz der Privatsphäre zu gewährleisten.
Im Jahr 2018 gab Huawei drei Entwicklungsziele für sein KI-Framework bekannt:
– Unkomplizierte Entwicklung: Reduziert Zeit und Kosten für
Schulungen drastisch
– Effiziente Ausführung: Verwendet so wenig Ressourcen wie möglich
mit dem höchstmöglichen OPS/W
– Einsatzfähigkeit in allen Szenarien: Inklusive Endgeräte-, Edge-
und Cloud-Anwendungen
MindSpore ist ein entscheidender Schritt in Richtung dieser Ziele. Da der Schutz der Privatsphäre immer wichtiger wird, muss KI umfassend anwendbar sein, um sicher und beständig zu wirken. Das ist eine Schlüsselkomponente im MindSpore-Framework, das sich problemlos in unterschiedlichen Verwendungen einsetzen lässt. Umgebungen mit definierten Ressourcen können beliebig groß und kompliziert oder klein und einfach konzipiert werden – MindSpore unterstützt sie alle.
MindSpore trägt zum Schutz der Nutzerdaten bei, da es nur mit Verlaufs- und Model-Daten arbeitet, die bereits zuvor verarbeitet wurden. Es verarbeitet keine Daten selbst, sodass private Nutzerdaten auch in szenarioübergreifenden Umgebungen effektiv geschützt werden können. Außerdem verfügt MindSpore über eine integrierte Technologie zum Schutz der Models, die sicherstellt, dass die Models sicher und vertrauenswürdig bleiben.
Das MindSpore KI-Framework ist an allen Bereichen einsetzbar – für alle Endgeräte, Edge- und Cloud-Umgebungen – und koordiniert bei Bedarf ihr Zusammenspiel. Das Designkonzept „KI-Algorithmus als Code“ ermöglicht Entwicklern, fortschrittliche KI-Anwendungen einfacher zu entwickeln und eigene Modelle schneller zu trainieren.
In einem typischen neuronalen Netzwerk für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verfügt MindSpore über 20% weniger Kerncodezeilen als die führenden Frameworks auf dem Markt und hilft Entwicklern, ihre Effizienz um mindestens 50% zu steigern.
Durch Framework-Innovationen und die wechselseitige Optimierung von MindSpore und Ascend-Prozessoren kann Huaweis Angebot Entwickler dabei unterstützen, komplexen KI-Computing-Herausforderungen entgegenzutreten und den Bedarf an variierenden Rechenkapazitäten für verschiedene Anwendungen effektiver zu decken. Das erhöht die Leistung und macht die Ausführung effizienter.
MindSpore unterstützt neben Ascend-Prozessoren auch GPUs, CPUs und andere Prozessortypen. Bei der Einführung von MindSpore betonte Xu den Einsatz von Huawei beim Aufbau eines robusteren und lebendigeren KI-Ecosystems. „MindSpore wird im ersten Quartal 2020 als Open Source-Version verfügbar sein. Wir wollen die Verbreitung von KI vorantreiben und Entwickler dabei unterstützen, das zu tun, was sie am besten können.“
Wirklich umfassende KI ermöglichen Vor der Ankündigung von Ascend 910 und MindSpore rekapitulierte Xu die KI-Strategie von Huawei:
– Investitionen in KI-Forschung: Entwicklung grundlegender
maschineller Lernfähigkeit in den Bereichen Computervision,
Sprachverarbeitung, Entscheidungen und Schlussfolgerungen usw.
Der Schwerpunkt liegt dabei auf:
o Daten und Leistungseffizienz (d. h. weniger Daten-, Computing- und Energieverbrauch)
o Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit
o Automatisierung / Autonomie
– Erstellen eines umfassenden KI-Portfolios, das sich an alle
Szenarien anpasst, einschließlich isolierter und kooperativer
Szenarien im Zusammenspiel von Cloud, Edge und Endgerät.
Schwerpunkt auf:
o Ergiebige und erschwingliche Rechenleistung
o Effiziente und benutzerfreundliche KI-Plattform mit umfassenden Pipeline-Diensten
– Förderung von Talenten und eines offenen Ökosystems: Enge
Zusammenarbeit mit der internationalen Wissenschaft, Industrie
und Partnern
– Stärkung des bisherigen Portfolios: Einsatz von KI-Denkansätzen
und Verfahrensweisen in bestehenden Produkten und Angeboten, um mehr Wert und Wettbewerbsfähigkeit zu schaffen
– Ausbau operationeller Effizienz: Verwendung von KI, um
repetitive Aufgaben mit hohem Umfang zu automatisieren und damit effizienter und höherwertiger auszuführen
Das KI-Portfolio von Huawei deckt alle Verwendungsbereiche ab, einschließlich Public Cloud, Private Cloud, Edge Computing, Geräte der IoT-Branche und Consumer-Geräte. Das Portfolio ist ebenso umfassend: Es beinhaltet die Ascend IP- und Chip-Serie, die Chip-Enablement-Layer CANN, das Trainings- und Inferenz-Framework MindSpore und die Plattform zur Ermöglichung verschiedener Anwendungen, ModelArts.
Huawei begreift KI als eine neue Allzwecktechnologie, wie Eisenbahnen und Elektrizität im 19. Jahrhundert und Autos, Computer und das Internet im 20. Jahrhundert. Das Unternehmen geht davon aus, dass KI in nahezu allen Wirtschaftsbereichen zum Einsatz kommen wird.
Xu sieht KI noch in einem frühen Entwicklungsstadium, und es sind noch eine Reihe von Lücken zu schließen bis KI zu einer echten Allzwecktechnologie werden kann. Die KI-Strategie von Huawei soll eben diese Lücken schließen und die weltweite Akzeptanz der Technologie fördern.
Huawei will insbesondere Veränderungen in zehn Bereichen vorantreiben:
1. Höhere Rechenleistung, um die Geschwindigkeit des Trainings
komplexer Modelle von Tagen und Monaten auf Minuten – sogar
Sekunden – zu bringen.
2. Erschwingliche und ergiebige Rechenleistung. Zurzeit ist der
Einsatz von Rechenleistung sowohl kostspielig als auch
begrenzt, was die Entwicklung von KI einschränkt.
3. Schaffung eines umfassenden KI-Portfolios, das unterschiedliche
Anforderungen von Unternehmen erfüllt und gleichzeitig den
Schutz der Privatsphäre der Benutzer gewährleistet. Mit diesem
Portfolio kann KI in jedem Bereich eingesetzt werden, nicht nur
in der öffentlichen Cloud.
4. Investitionen in grundlegende KI-Algorithmen. Algorithmen der
Zukunft sollten dateneffizient sein, also mit weniger
Dateneinsatz dieselben Ergebnisse liefern. Sie sollten außerdem
energieeffizient sein, also dieselben Ergebnisse mit Einsatz
von weniger Rechenleistung und Energie erzielen.
5. Verwendung von MindSpore und ModelArts, um KI zunehmend
automatisiert zu entwickeln und die Abhängigkeit von
menschlicher Arbeitsleistung zu verringern.
6. Weitere Verbesserung der Modellalgorithmen, um für die
industrielle Nutzung anwendungsbereite KI zu schaffen, die
unter Realbedingungen ihre Leistung bringt, nicht nur in
Testsituationen.
7. Entwicklung eines Kreislaufsystems in Echtzeit, um
Model-Updates durchzuführen und sicherzustellen, dass
KI-Anwendungen in Unternehmen weiterhin mit Optimalleistung
laufen.
8. Maximierung des Werts von KI durch die Förderung von Synergien
mit anderen Technologien wie Cloud, IoT, Edge Computing,
Blockchain, Big Data und Datenbanksystemen.
9. Nutzung der Entwicklungsplattform des umfassenden
KI-Portfolios, um den Einsatz von KI zu einer Grundkompetenz
für alle Entwickler von Anwendungen und Beschäftigte im
IKT-Bereich zu machen. Zurzeit können nur hochqualifizierte
Fachkräfte mit KI arbeiten.
10. Mehr Investitionen in ein offenes KI-Ökosystem und Aufbau der
nächsten Generation von KI-Talenten, um der wachsenden
Nachfrage nach Fachkräften mit KI-spezifischen Fähigkeiten
gerecht zu werden.
Breite Nutzung von Ascend 310 und ModelArts
Auf der Huawei Connect 2018 kündigte Huawei seine KI-Strategie und sein umfassendes KI-Portfolio für alle Anwendungsbereiche an, einschließlich des Ascend 310 KI-Prozessors und ModelArts, das einen umfassenden Service zur Produktion neuer Modelle bereitstellt.
Ascend 310 ist das erste kommerzielle KI-System on a Chip (SoC) von Huawei in der Ascend-Mini-Serie. Mit einem maximalen Verbrauch von 8 W erreicht der Ascend 310 16 TeraOPS mit ganzzahliger Genauigkeit (INT8) und 8 TeraFLOPS mit halber Genauigkeit (FP16) und ist damit der leistungsstärkste KI-SoC für das Edge Computing. Er verfügt auch über einen 16-Kanal-FHD-Video-Decoder.
Seit seiner Einführung hat der Ascend 310 bereits breite Anerkennung und Nutzung bei einer Vielzahl von Produkten und Cloud-Diensten gefunden. Beispielsweise wurde das Mobile Data Center (MDC) von Huawei, in dem der Ascend 310 zum Einsatz kommt, von führenden Autoherstellern in Shuttlebussen, Neufahrzeugen und im autonomen Fahren eingesetzt.
Die Acceleration-Card und der Server aus der Ascend 310-Reihe von Atlas sind jetzt Teil von Dutzenden von industriellen Anwendungen (z. B. Smart Transportation und Smart Grid), die von Dutzenden von Partnern entwickelt wurden.
Der Ascend 310 ermöglicht auch die Nutzung von Huaweis Cloud-Diensten wie Bildanalyse, optischer Zeichenerkennung (OCR) und intelligenter Videoanalyse. Für diese Dienste stehen mehr als 50 APIs zur Verfügung. Mittlerweile überschreitet die Anzahl der API-Aufrufe pro Tag 100 Millionen, und bis Ende 2019 wird ein Anstieg auf 300 Millionen erwartet. Mehr als 100 Unternehmen verwenden den Ascend 310, um ihre eigenen KI-Algorithmen zu entwickeln.
Huawei ModelArts bietet umfassende Services für die Modellentwicklung, von der Datenerfassung und Modellentstehung bis hin zu Modellschulungen und -verwendungen. Gegenwärtig verwenden mehr als 30.000 Entwickler ModelArts für täglich mehr als 4.000 Schulungsaufgaben (insgesamt 32.000 Schulungsstunden). Von diesen Aufgaben entfallen 85% auf die visuelle Verarbeitung, 10% auf die Verarbeitung von Audiodaten und 5% auf das Machine Learning.
Xu betonte ferner, dass Huawei auf der kommenden Konferenz Huawei Connect 2019, vom 18. bis 20. September in Shanghai, weitere KI-Produkte vorstellen werde. „Huawei arbeitet eng mit seinen Partnern zusammen, um KI umfassender und zugänglicher zu machen und die Vorteile digitaler Technologie für jede Person, jeden Haushalt, jedes Fahrzeug und jede Organisation nutzbar zu machen.“
ÃœBER HUAWEI
Huawei Technologies ist einer der weltweit führenden Anbieter von Informationstechnologie und Telekommunikationslösungen. Mehr als ein Drittel der Weltbevölkerung und mehr als die Hälfte der deutschen Bevölkerung nutzt direkt oder indirekt Technologie von Huawei.
Das Unternehmen mit Hauptsitz in Shenzhen hat weltweit 188.000 Mitarbeiter und ist mit seinen drei Geschäftsbereichen Carrier Network, Enterprise Business und Consumer Business in 170 Ländern tätig. Huawei beschäftigt 80.000 Mitarbeiter im Bereich Forschung und Entwicklung und betreibt weltweit 16 Forschungs- und Entwicklungscluster sowie gemeinsam mit Partnern 28 Innovationszentren.
In Deutschland ist Huawei seit 2001 tätig und beschäftigt über 2.500 Mitarbeiter an 18 Standorten. In München befindet sich der Hauptsitz des Europäischen Forschungszentrums von Huawei. (ots)