9月18日，华为全联接2019（HUAWEI CONNECT）大会上，华为副董事长胡厚崑发布了Atlas 900 AI训练集群，以超强算力带给企业人工智能业务的极致体验。世界正从数字化向智能化转型，人工智能产业作为关键驱动力，面临自身的升级进化的挑战。华为在超强人工智能算力和大规模分布式AI训练集群两个方面加速智能化世界的转型。





Atlas 900 AI 训练集群介绍


在大型数据集上进行训练的神经网络架构涵盖从图像识别、自然语言处理、视频实时分析和智能推荐系统等各个方面，训练这些神经网络模型需要大量浮点计算能力。近年来单个AI处理器算力和训练方法上均取得了重大进步，但是在单一机器上，AI训练所需要的时间仍然长得不切实际，因此需要借助大规模分布式AI集群环境来提升神经网络训练系统的浮点计算能力。

此次发布的Atlas 900 AI训练集群由数千颗昇腾910 AI处理器互联构成，是当前全球最快的AI训练集群，代表了当今全球的算力巅峰。其总算力达到256P～1024P FLOPS @FP16，相当于50万台PC的计算能力。


Atlas 900 AI训练集群领先技术优势


AI算力业界领先Atlas 900 AI训练集群采用业界单芯片算力最强的昇腾910 AI处理器，每颗昇腾910 AI处理器内置32个达芬奇AI Core，单芯片提供比业界高一倍的算力（256TFLOPS@FP16）。Atlas 900 AI训练集群将数千颗昇腾910 AI处理器互联，打造业界第一的算力集群。

昇腾910 AI处理器采用SoC设计，集成“AI算力、通用算力、高速大带宽I/O”，大幅度卸载Host CPU的数据预处理任务，充分提升训练效率。

最佳集群网络Atlas 900 AI训练集群采用“HCCS、 PCIe 4.0、100G以太”三类高速互联方式，百TB全互联无阻塞专属参数同步网络，降低网络时延，梯度同步时延缩短10~70%。

在AI服务器内部，昇腾910 AI处理器之间通过HCCS高速总线互联；昇腾910 AI处理器和CPU之间以最新的PCIe 4.0（速率16Gb/s）技术互联，其速率是业界主流采用的PCIe 3.0（8.0Gb/s）技术的两倍，使得数据传输更加快速和高效。在集群层面，采用面向数据中心的CloudEngine 8800系列交换机，提供单端口100Gbps的交换速率，将集群内的所有AI服务器接入高速交换网络。

独创iLossless 智能无损交换算法，对集群内的网络流量进行实时的学习训练，实现网络0丢包与E2E μs级时延。

系统级调优Atlas 900 AI训练集群通过华为集合通信库和作业调度平台，整合HCCS、 PCIe 4.0 和100G RoCE三种高速接口，充分释放昇腾910 AI处理器的强大性能。

华为集合通信库提供训练网络所需的分布式并行库，通信库+网络拓扑+训练算法进行系统级调优，实现集群线性度>80%，极大提升了作业调度效率。

极致散热系统传统数据中心多以风冷技术对设备进行散热，但在人工智能时代传统数据中心却面临非常大的挑战。高功耗器件比如CPU和AI芯片带来更大的热岛效应要求更高效的冷却方式。液冷技术可以满足数据中心高功率、高密部署、低PUE的超高需求。

Atlas 900 AI训练集群采用全液冷方案，创新性设计业界最强柜级密闭绝热技术，支撑＞95%液冷占比。单机柜支持高达50kW超高散热功耗，实现PUE＜1.1的极致数据中心能源效率。

另外，在空间节省方面，与8kW风冷机柜相比，节省机房空间79%。极致的液冷散热技术满足了高功率、高密设备部署、低PUE的需求，极大地降低了客户的TCO。


Atlas 900AI训练集群领先的Benchmark指标


华为已在华为云上部署了一个Atlas 900 AI训练集群，集群规模为1024颗昇腾910 AI处理器。基于当前最典型的ResNet-50 v1.5模型”和“ ImageNet-1k数据集”，Atlas 900AI训练集群只需59.8秒就可完成训练，排名全球第一。

“ ImageNet-1k数据集”包含128万张图片，精度为75.9%，在同等精度下，其他两家业界主流厂家测试成绩分别是70.2s和76.8s，Atlas 900 AI训练集群比第2名快15%。





Atlas 900 AI 集群适用场景


Atlas 900 AI集群主要为大型数据集神经网络训练提供超强算力，可广泛应用于科学研究与商业创新，让研究人员更快地进行图像、视频和语音等AI模型训练，让人类更高效地探索宇宙奥秘、预测天气、勘探石油和加速自动驾驶的商用进程。

Atlas 900 AI集群也可以提供云服务，以云的方式提供充裕的、经济的算力资源，简单易用、高效率、全流程的AI平台，为客户带来极致体验的“易获取、用得起、方便用”的普惠AI算力。

华为发布全球最快AI训练集群——Atlas 900。这款AI产品，取名自古希腊神话中的擎天巨神。它有什么特别之处？真能“擎天”？两个“10秒”，了解一下。

算力超强 比原世界纪录快出10秒

据了解，Atlas 900由数千颗昇腾处理器组成，是当前全球最快的AI训练集群。

有多快？在衡量AI计算能力的金标准ResNet-50模型训练中，Atlas 900只用了59.8秒就完成了训练，比原来的世界纪录快了10秒。

 

 

应用超广 检索20万颗星星只需10秒

Atlas 900的强大算力可广泛应用于科学研究。

以天文探索为例，海量的数据计算和处理往往需要大量人力和时间的投入。面对一张20万颗星星的星空图，如果需要定位某种特征的星体，一个天文学家需要耗费169天的工作量才能完成。有了Atlas 900助力后，定位时间缩短为10秒。



包含20万颗星星的南半球星空图（SKA射电望远镜拍摄）

 

此外，据了解，Atlas 900以其超强的算力，在自动驾驶、气象预测以及石油勘探等特定领域，也有望为行业赋能。 

 

作者 | 胡巍巍

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

你，和计算有什么关系？

早上，你打开手机App，查看天气预报，和计算有关；

中午，你打开支付宝人脸支付，买了份宫保鸡丁，也和计算有关。

计算，无处不在！

9月18日，在2019华为全连接大会上，华为副董事长胡厚崑，发表了题为《共创智能新高度，用于探索宇宙的物理和数据机器》的演讲。

在演讲中，他宣布华为Atlas 900诞生！

Atlas原本是一个神话人物，中文翻译名亚特拉斯，是古希腊神话中的擎天巨神。

如此命名，足见华为野心之大。

 



 

目前世界上训练速度最快的AI处理器：Atlas 900

 

据介绍，Atlas 900是目前世界上训练速度最快的AI处理器，由几千颗昇腾处理器构成。



在衡量AI计算能力的金标准ResNet-50图片分类模型下，Atlas 900只用59.8s，就完成整个训练，超出第二名10秒钟。

这就好比顶尖的短跑选手进行比赛，10秒的差距，就意味着第一名已经到达终点、并喝了瓶水，而第二名才刚到终点。

Atlas 900带来的超强算例，会给诸多领域带来巨大变化。

目前，算力是科技探索的瓶颈之一。

在有些大学里，有些研究生为了计算自己的产品，需要排队一个月。

有了Atlas 900的计算能力，这些抱怨可以消失。

 



 

华为和上海天文台以及SKA合作

 

此外，本次会上，华为还宣布和上海天文台以及国际组织SKA（平方公里阵列射电望远镜）合作。

据胡厚崑介绍，人类识别星体的极限，在六千颗左右。在天文学的探索中，识别出具有某一类特征的星体，在当前情况下，即便是非常有经验的科学家，也要花费169天才能完成。

有了Atlas 900，一切不再一样。

对SKA提供的二十万颗星体，Atlas 900用10.2秒，就可完成扫描，同时可以准确进行定位。从169天，到10.2秒，这是巨大的飞跃。

 

胡厚崑还表示，过去半年以来，华为顶着巨大压力走过来。

他还说，华为现在的状态确实还不错，就像今早上海的天气一样，秋高气爽、云淡风轻。

华为在过去三十年，在连接方面做了很大投入。但是，这绝不意味着，华为只是一家做连接的公司。对华为来说，计算和连接同样重要。

对于构建万物互联的智能世界，计算和连接就像孪生兄弟，它们相互促进、一起发展。

从全世界角度来看，哪里有连接，哪里就有计算；哪里有计算，哪里就有连接。

华为投入计算已经将近十年。今天，面向未来，华为更加意识到，计算——是必须进行持续投入的领域。

 



 

华为对计算的观察

 

从1964年第一台计算机诞生以来，人类的计算机体积越来越小，功能越来越强大，和人的距离也越来越近。这种情况下，华为看到计算的巨大潜力。

计算，已经成为人类发展中密不可分的部分。

过去的计算，是基于规则的计算，小到编程、大到人口普查。

但是到了现代，旧的基于规则的计算，已经不再适用。于是，基于统计的计算应运而生。

基于统计的计算，奠定了AI的发展基础。

在未来，基于统计的计算，将会逐步成为计算的主流。未来五年时间里，基于统计的计算产生的算力，可能会占据社会总算力的8成以上。

所以，计算正在进入新的智能时代。

智能时代的计算，对于算力会有更高的依赖。如果想让一台计算机，学会识别一只猫，就需要用一百万张照片，来让计算机学习。

计算无处不在，因为智能无处不在。无处不在的计算，是新时代的新形态。

因此华为需要在端、边、云做更好的协同。

在这种协同之下，可以更好发挥算力的效力，从而给用户带来更好的体验。而且用户并不需要把所有的数据，上传到云端，这也会给我们更好的隐私保护。

 



 

哪里有挑战，哪里就有机会

 

要实现未来智能计算时代的特征，行业有很多困难要克服，比如计算架构、面向不同场景的处理器。

但在华为看来，有挑战、有困难，就意味着有机会，挑战越大，机会就越大。

未来十年，是整个计算行业一个新的十年，虽然有很多困难要克服，但这也是一个新的大蓝海。

未来，计算产业有可能达到每年两万亿的规模。因此华为会坚定不移地投入计算。

 

对于计算产业，华为的战略主要有四项：



第一，架构创新。投资基础研究，推出达芬奇架构，用创新的处理器架构来匹配算力的增速。

第二，投资全场景处理器族，包括面向通用计算的鲲鹏系列，面向AI计算的昇腾系列，面向智能终端的麒麟系列，以及面向智慧屏的鸿鹄系列等。

第三，有所为有所不为的商业策略。华为不直接对外销售处理器，以云服务面向客户，以部件为主面向合作伙伴，优先支持合作伙伴发展整机。

第四，构建开放生态。未来5年，继续投入15亿美元，汇聚500万开发者，使能全球合作伙伴开发应用及解决方案。

 



 

有处理器，才有竞争力

 

华为充分意识到，只有打造出更有竞争力的处理器，才能建立核心竞争力。

截至目前，华为已经发布鲲鹏、昇腾、麒麟和智慧大屏的鸿鹄系列处理器。

未来，华为会面向更多场景，推出更多处理器。

不过，胡厚崑表示，华为不准备对外销售处理器。华为主要以云服务的方式，来面客户，同时会开放部件和板卡给客户。

在此商业策略指引下，华为坚持硬件开放。此外，华为也会坚持开源，会把AI计算框架、操作系统给大家开放。

尽管华为不做应用。但是，华为会投入伙伴，帮助大家做出应用、以及做迁移。

 



去年“吹的牛”，今年实现了

 

同时，华为也在打造鲲鹏生态环境，华为正在和合作伙伴，利用当地优势，打造平台聚合生态伙伴，培养人才、孵化产业标准。在北京、上海、重庆等地已经打造出鲲鹏基地。

在2018年的全连接大会上，华为发布了全场景的AI解决方案。

2019年，华为在2018年发布的全栈全场景的方案，已经开始全面落地。

昇腾系列的处理器，已经陆续上市，计算框架也已经发布，并宣布开源计划。

在华为云上，已经开始提供训练服务。服务器和主板也搭载了昇腾处理器的产品，目前已经应用在华为终端。华为的全栈全场景解决方案，已经全面落地。

而计算作为华为业务的第四个抓手，高度依赖生态环境。

因此，2015年，华为发布第一个版本的沃土计划。在此计划之下，华为已经发展了很多开发者和合作伙伴。

在这次全连接大会上，华为也会发布新一轮的沃土计划，未来华为将投入十五亿美元的资金（2019华为全连接大会后两天，将会公布该计划）。

一句话，去年"吹过的牛，今年已然实现！ 

    

                    

                    

                    
                    
                    
9月18日，华为全联接2019（HUAWEI CONNECT）大会上，华为副董事长胡厚崑发布了Atlas 900 AI训练集群，以超强算力带给企业人工智能业务的极致体验。世界正从数字化向智能化转型，人工智能产业作为关键驱动力，面临自身的升级进化的挑战。华为在超强人工智能算力和大规模分布式AI训练集群两个方面加速智能化世界的转型。
图1 华为Atlas 900 AI训练集群
Atlas 900 AI 训练集群介绍
在大型数据集上进行训练的神经网络架构涵盖从图像识别、自然语言处理、视频实时分析和智能推荐系统等各个方面，训练这些神经网络模型需要大量浮点计算能力。近年来单个AI处理器算力和训练方法上均取得了重大进步，但是在单一机器上，AI训练所需要的时间仍然长得不切实际，因此需要借助大规模分布式AI集群环境来提升神经网络训练系统的浮点计算能力。
此次发布的Atlas 900 AI训练集群由数千颗昇腾910 AI处理器互联构成，是当前全球最快的AI训练集群，代表了当今全球的算力巅峰。其总算力达到256P～1024P FLOPS @FP16，相当于50万台PC的计算能力。
Atlas 900 AI训练集群领先技术优势
AI算力业界领先
Atlas 900 AI训练集群采用业界单芯片算力最强的昇腾910 AI处理器，每颗昇腾910 AI处理器内置32个达芬奇AI Core，单芯片提供比业界高一倍的算力（256TFLOPS@FP16）。Atlas 900 AI训练集群将数千颗昇腾910 AI处理器互联，打造业界第一的算力集群。
昇腾910 AI处理器采用SoC设计，集成“AI算力、通用算力、高速大带宽I/O”，大幅度卸载Host CPU的数据预处理任务，充分提升训练效率。
最佳集群网络
Atlas 900 AI训练集群采用“HCCS、 PCIe 4.0、100G以太”三类高速互联方式，百TB全互联无阻塞专属参数同步网络，降低网络时延，梯度同步时延缩短10~70%。
在AI服务器内部，昇腾910 AI处理器之间通过HCCS高速总线互联；昇腾910 AI处理器和CPU之间以最新的PCIe 4.0（速率16Gb/s）技术互联，其速率是业界主流采用的PCIe 3.0（8.0Gb/s）技术的两倍，使得数据传输更加快速和高效。在集群层面，采用面向数据中心的CloudEngine 8800系列交换机，提供单端口100Gbps的交换速率，将集群内的所有AI服务器接入高速交换网络。
独创iLossless 智能无损交换算法，对集群内的网络流量进行实时的学习训练，实现网络0丢包与E2E μs级时延。
系统级调优
Atlas 900 AI训练集群通过华为集合通信库和作业调度平台，整合HCCS、 PCIe 4.0 和100G RoCE三种高速接口，充分释放昇腾910 AI处理器的强大性能。
华为集合通信库提供训练网络所需的分布式并行库，通信库+网络拓扑+训练算法进行系统级调优，实现集群线性度>80%，极大提升了作业调度效率。
极致散热系统
传统数据中心多以风冷技术对设备进行散热，但在人工智能时代传统数据中心却面临非常大的挑战。高功耗器件比如CPU和AI芯片带来更大的热岛效应要求更高效的冷却方式。液冷技术可以满足数据中心高功率、高密部署、低PUE的超高需求。
Atlas 900 AI训练集群采用全液冷方案，创新性设计业界最强柜级密闭绝热技术，支撑＞95%液冷占比。单机柜支持高达50kW超高散热功耗，实现PUE＜1.1的极致数据中心能源效率。
另外，在空间节省方面，与8kW风冷机柜相比，节省机房空间79%。极致的液冷散热技术满足了高功率、高密设备部署、低PUE的需求，极大地降低了客户的TCO。
Atlas 900AI训练集群领先的Benchmark指标
华为已在华为云上部署了一个Atlas 900 AI训练集群，集群规模为1024颗昇腾910 AI处理器。基于当前最典型的ResNet-50 v1.5模型”和“ ImageNet-1k数据集”，Atlas 900AI训练集群只需59.8秒就可完成训练，排名全球第一。
“ ImageNet-1k数据集”包含128万张图片，精度为75.9%，在同等精度下，其他两家业界主流厂家测试成绩分别是70.2s和76.8s，Atlas 900 AI训练集群比第2名快15%。
图2  基于“ResNet-50 v1.5模型”和“ ImageNet-1k数据集”的测试数据
Atlas 900 AI 集群适用场景
Atlas 900 AI集群主要为大型数据集神经网络训练提供超强算力，可广泛应用于科学研究与商业创新，让研究人员更快地进行图像、视频和语音等AI模型训练，让人类更高效地探索宇宙奥秘、预测天气、勘探石油和加速自动驾驶的商用进程。
Atlas 900 AI集群也可以提供云服务，以云的方式提供充裕的、经济的算力资源，简单易用、高效率、全流程的AI平台，为客户带来极致体验的“易获取、用得起、方便用”的普惠AI算力。
— 【 THE END 】—
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