iFlytek: Huawei의 Ascend 910B의 기능은 기본적으로 Nvidia의 A100과 비슷하며, 우리 나라의 일반 인공 지능을 위한 새로운 기반을 만들기 위해 협력하고 있습니다.

10월 22일 이 웹사이트의 소식에 따르면, 올해 3분기에 iFlytek은 전년 동기 대비 81.86% 감소한 2,579만 위안의 순이익을 달성했으며, 첫 3분기 순이익은 99.36위안이었습니다. 100만 위안으로 전년 대비 76.36% 감소했다.

iFlytek 부사장 Jiang Tao는 3분기 실적 보고에서 iFlytek이 2023년 초 Huawei Shengteng과 특별 연구 프로젝트를 시작했으며 Huawei와 고성능 연산자 라이브러리를 공동 개발하여 중국의 새로운 기반을 공동으로 창출했다고 밝혔습니다. 일반 인공지능, 국내 생산 가능 대형 모델 아키텍처는 독립적으로 혁신적인 소프트웨어 및 하드웨어를 기반으로 합니다.

그는 Huawei Ascend 910B의 현재 성능이 기본적으로 NVIDIA A100의 벤치마크에 도달했다고 지적했습니다. 다가오는 iFlytek 1024 글로벌 개발자 페스티벌에서 iFlytek과 Huawei는 인공 지능 컴퓨팅 기반에 대한 추가 공동 발표를 할 예정입니다.

그는 또한 회사가 엔지니어링 기술의 알고리즘 개선과 가속화를 달성하기 위해 노력하고 있다고 언급했습니다. 이 회사는 2019년 미국 법인목록에 편입된 이후 2022년 10월 7일 아이플라이텍을 포함해 인공지능, 고성능 칩, 슈퍼컴퓨터 분야의 28개 주요 중국 기업 및 기관에 대해 다시 한 번 미국 제재를 받았다. .제재.

이 사이트에서 공개 정보를 확인한 결과 HiSilicon Ascend 910이 2019년에 출시되었고 그에 따른 차세대 AI 오픈 소스 컴퓨팅 프레임워크인 MindSpore도 출시되었으며 MindSpore도 2020년에 오픈 소스화되었음을 확인했습니다.

현재 Huawei Ascend 커뮤니티에서는 Ascend 910A, 910B, 910 Pro B에 해당하는 Atlas 300T 제품 3가지 모델이 있다고 발표했습니다. 최대 전력 소비량은 300W입니다. 처음 두 가지의 AI 컴퓨팅 성능은 300W입니다. 256 TFLOPS, 910 Pro B는 280 TFLOPS(FP16)에 도달할 수 있습니다. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

비교를 위해 NVIDIA A100은 배정밀도 Tensor Core를 사용하여 2020년에 출시되었으며 Ampere 아키텍처에서 전력 소비는 400W에 도달하고, FP32 부동 소수점 성능은 19.5TFLOPS, FP16 Tensor Core 성능은 312TFLOPS에 도달할 수 있습니다.

Huawei의 공식 사양에 따르면 Ascend 910 Pro B는 A100보다 약 18% 느립니다.

그러고보니 A800 칩도 언급하고 싶습니다. 이 칩은 지난해 미국 상무부의 반도체 수출 규제를 해결하기 위해 특별히 출시된 모델이다. 연산 능력 등은 전혀 변함이 없으나 전송 속도가 초당 600GB에서 400GB로 줄어든다. 이번 주 미국이 발표한 규정은 새로운 규정으로 이 허점을 없앴습니다.

Zhihu의 AI 실무자들의 피드백에 따르면 Ascend 910B에는 여전히 사소한 문제가 많고, 단일 카드 성능이 A800에 비해 뒤떨어지고, Arm 생태학이 부족함에도 불구하고(CANN 대 CUDA 참고), NVIDIA가 발전함에 따라 제품은 금지되어 있고, 앞으로 국내 제조업체들은 Ascend를 선택하게 될 것입니다. 저는 Ascend의 제품이 더욱 완성도가 높을 것이라고 믿습니다, 국내 제조업체도 적어도 용량을 쌓고 컴퓨팅 파워 클러스터의 규모를 늘려 교체를 완료할 수 있습니다. 대규모 모델 훈련 분야에서는 전체적인 격차가 크지 않을 것입니다.

화웨이가 프리미어 회원으로 재단에 합류했다고 수요일에 PyTorch 재단이 공식적으로 발표했다는 점은 언급할 가치가 있습니다. 이는 또한 중국 최초이자 세계 PyTorch 재단의 10번째 최고 수준의 회원입니다.

또한 PyTorch의 최신 버전 2.1은 Ascend NPU를 동시에 지원하며 Huawei가 주도하는 보다 완전한 타사 장치 액세스 메커니즘으로 업데이트되었습니다. 이 기능을 기반으로 타사 AI 컴퓨팅 장치는 원래 프레임워크 코드를 수정하지 않고도 PyTorch 프레임워크에 연결할 수 있습니다. Ascend는 또한 타사 장치가 쉽게 연결할 수 있도록 안내할 수 있는 Torch NPU의 공식 인증된 참조 구현을 제공합니다.

새 버전을 기반으로 사용자는 Ascend NPU에서 기본 PyTorch 개발 경험을 직접 즐기고 Ascend 컴퓨팅 장치에서 효율적으로 실행되는 모델과 애플리케이션을 얻을 수 있습니다.

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