Huawei zeigt KI-Chip mitsamt Open-Source-Framework

Der Netzwerkspezialist Huawei hat mit dem Ascend 910 den nach eigenen Angaben leistungsstärksten KI-Prozessor der Welt vorgestellt. Das ARM-Chipset verspricht 256 TeraFLOPS bei Gleitkommaoperationen mit halber Genauigkeit. [...]

Eric Xu, rotierender Vorsitzender von Huawei, kündigt den Launch des Ascend-910-KI-Prozessors an. (c) Huawei

Mehr Rechenpower für künstliche Intelligenz: Mit dem Ascend 910 hat der Netzwerkspezialist Huawei das laut eigenen Aussagen weltweit performanteste KI-Chipset präsentiert. Der neue ARM-Prozessor aus Huaweis Serie der Ascend-Max-Chipsätze soll 256 TeraFLOPS bei der Berechnung von Gleitkommaoperationen mit halber Genauigkeit (FP16) erreichen, bei INT8 seien 512 TeraOPS gegeben.

Erste Informationen zum Ascend 910 wurden bereits im vergangenen Jahr auf der Hauskonferenz Huawei Connect veröffentlicht. Nach einem weiteren Jahr Entwicklungszeit hat die Hardware nun Serienreife erlangt.

Der Ascend 910 ist primär für das KI-Modelltraining vorgesehen. In Kombination mit dem ebenfalls vorgestellten Open-Source-Framework MindSpore sei eine im Vergleich zu üblichen Beschleunigerkarten mit TensorFlow eine verdoppelte Trainingsgeschwindigkeit gegeben (ResNet-50). Gleichzeitig sollen sich die Betriebskosten mit maximalen Verbrauchswerten von 310 Watt in Grenzen halten, bei der Entwicklung des Chipsets habe man noch 350 Watt angepeilt.

Open-Source-Lösung MindSpore: effizientes KI-Framework

Das eigens für die hauseigene KI-Strategie entwickelte Computing-Framework soll indessen durch einen unkomplizierten Aufbau, eine hohe Effizienz mit höchstmöglichen OPS pro Watt und einer universellen Einsetzbarkeit in Endpunkten, Edge- und Cloud-Anwendungen punkten. Zudem trage MindSpore zum Schutz der Nutzerdaten bei, da nur mit Verlaufs- und Model-Daten gearbeitet werde, die bereits zuvor verarbeitet wurden. Huawei betont auch den effizienten Aufbau der Lösung. So verfüge MindSpore etwa in einem typischen neuronalen Netzwerk für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) über 20 Prozent weniger Kerncodezeilen als die anderen Frameworks auf dem Markt.


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