iFlytek: Die Fähigkeiten des Ascend 910B von Huawei sind grundsätzlich mit denen des A100 von Nvidia vergleichbar, und sie arbeiten zusammen, um eine neue Basis für die allgemeine künstliche Intelligenz meines Landes zu schaffen

Laut Nachrichten dieser Website vom 22. Oktober erzielte iFlytek im dritten Quartal dieses Jahres einen Nettogewinn von 25,79 Millionen Yuan, ein Rückgang von 81,86 % im Vergleich zum Vorjahr; der Nettogewinn betrug in den ersten drei Quartalen 99,36 Millionen Yuan, ein Rückgang von 76,36 % gegenüber dem Vorjahr.

Jiang Tao, Vizepräsident von iFlytek, gab beim Q3-Leistungsbriefing bekannt, dass iFlytek Anfang 2023 ein spezielles Forschungsprojekt mit Huawei Shengteng gestartet und gemeinsam mit Huawei eine leistungsstarke Betreiberbibliothek entwickelt hat, um gemeinsam eine neue Basis für China zu schaffen Allgemeine künstliche Intelligenz, die es ermöglicht, im Inland produzierte große Modellarchitekturen auf unabhängig innovativer Software und Hardware zu basieren.

Er wies darauf hin, dass die aktuellen Fähigkeiten des Huawei Ascend 910B im Wesentlichen den Benchmark von NVIDIA A100 erreicht haben. Auf dem bevorstehenden iFlytek 1024 Global Developer Festival werden iFlytek und Huawei weitere gemeinsame Ankündigungen zur Rechenleistungsbasis für künstliche Intelligenz machen.

Er erwähnte auch, dass sich das Unternehmen für die Verbesserung und Beschleunigung von Algorithmen in der Ingenieurstechnologie einsetzt. Nachdem das Unternehmen 2019 in die U.S. Entity List aufgenommen wurde, geriet es am 7. Oktober 2022 erneut ins Visier der Vereinigten Staaten, und zwar gegen 28 führende chinesische Unternehmen und Institutionen in den Bereichen künstliche Intelligenz, Hochleistungschips und Supercomputer, darunter iFlytek-Sanktionen.

Diese Website überprüfte öffentliche Informationen und stellte fest, dass HiSilicon Ascend 910 im Jahr 2019 veröffentlicht wurde und auch das begleitende KI-Open-Source-Computing-Framework der neuen Generation MindSpore auf den Markt brachte, und MindSpore wurde im Jahr 2020 ebenfalls als Open Source bereitgestellt.

Derzeit hat die Huawei Ascend-Community bekannt gegeben, dass es drei Modelle von Atlas 300T-Produkten gibt, die Ascend 910A, 910B und 910 Pro B entsprechen und einen maximalen Stromverbrauch von 300 W haben. Die ersten beiden haben eine KI-Rechenleistung von 256 TFLOPS, während der 910 Pro B 280 TFLOPS (FP16) erreichen kann.

Zum Vergleich: NVIDIA A100 wurde im Jahr 2020 veröffentlicht und verwendet Tensor Core mit doppelter Präzision und basiert darauf Auf der Ampere-Architektur erreicht der Stromverbrauch 400 W, die FP32-Gleitkommaleistung beträgt 19,5 TFLOPS und die FP16-Tensor-Core-Leistung kann 312 TFLOPS erreichen.

Laut den offiziellen Spezifikationen von Huawei ist das Ascend 910 Pro B etwa 18 % langsamer als das A100.

Apropos, ich möchte auch den A800-Chip erwähnen. Bei diesem Chip handelt es sich um ein Modell, das letztes Jahr speziell zur Lösung der Halbleiter-Exportbestimmungen des US-Handelsministeriums eingeführt wurde. Die Rechenleistung und andere Parameter bleiben völlig unverändert, die Übertragungsrate wird jedoch von 600 GB pro Sekunde auf 400 GB reduziert Diese Woche freigegebene Exporte Die neuen Regeln schließen diese Lücke.

Laut dem Feedback von KI-Praktikern auf Zhihu weist das Ascend 910B zwar immer noch viele kleinere Probleme auf, die Einzelkartenleistung bleibt hinter der des A800 zurück und das Arm-Ökosystem fehlt (sollte sich auf CANN vs. CUDA beziehen), Mit der Weiterentwicklung von NVIDIA ist das Produkt Verboten, und inländische Hersteller werden gezwungen sein, sich in Zukunft für Ascend zu entscheiden. Ich glaube, dass die Produkte von Ascend vollständiger sein werden, und inländische Hersteller können den Ersatz auch durch Stapeln der Kapazität und Erhöhen der Größe des Computerclusters abschließen Im Bereich der Ausbildung großer Modelle wird die Lücke insgesamt nicht groß sein.

Darüber hinaus unterstützt die neueste Version 2.1 von PyTorch gleichzeitig Ascend NPU und wurde mit einem umfassenderen, von Huawei gesteuerten Zugriffsmechanismus für Geräte von Drittanbietern aktualisiert. Basierend auf dieser Funktion können KI-Computergeräte von Drittanbietern eine Verbindung zum PyTorch-Framework herstellen, ohne den ursprünglichen Framework-Code zu ändern. Ascend bietet außerdem eine offiziell zertifizierte Referenzimplementierung von Torch NPU, die Drittanbietergeräte bei der einfachen Verbindung unterstützen kann.

Basierend auf der neuen Version können Benutzer direkt die native PyTorch-Entwicklungserfahrung auf Ascend NPU genießen und Modelle und Anwendungen erhalten, die effizient auf Ascend-Computergeräten laufen.

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