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雖然之前有這樣那樣的AI廠商宣講，但是這樣的AI戰(zhàn)略與多技術(shù)、多產(chǎn)品結(jié)合，形成全棧AI解決方案，滿足用戶全場景的需求，一下子拉高了AI的檔次。

可能這就是技工貿(mào)與貿(mào)工技的不同吧。概念、戰(zhàn)略、品牌與商業(yè)手段固然重要，但真正支撐企業(yè)后發(fā)優(yōu)勢的卻是這些可以落地的技術(shù)、產(chǎn)品與方案。 針對華為全棧AI框架來看，Huawei Cloud在這個架構(gòu)里面是最基礎(chǔ)的算力。一切AI都得靠算力來拉動。華為會建一個分布式的訓(xùn)練系統(tǒng)，基于昇騰910而建，同時估計會開放給用戶，以云服務(wù)方式來提供，也就還可以了吧。

由此，我看到了兩個大亮點發(fā)布就是：

華為昇騰 910（Ascend 910），是目前全球已發(fā)布的單芯片計算密度最大的 AI 芯片。

Ascend 310，是目前面向計算場景最強算力的 AI SoC。

不僅如此，全棧全場景AI:提升效率，讓AI應(yīng)用開發(fā)更加容易和便捷。

全場景包括：消費終端 (Consumer Device)、公有云 (Public Cloud) 、私有云 (Private Cloud)、邊緣計算 (Edge Computing)、IoT行業(yè)終端 (Industrial IoT Device) 5大類場景。

全棧包含四個部分：

一是Ascend (昇騰) ，AI IP和芯片，皆是基于達芬奇架構(gòu)。芯片分為5個系列，Max、Lite、Mini、Tiny、Nano。

二是CANN，全稱為Compute Architecture for Neural Networks (為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定制的計算架構(gòu)) ，是高度自動化的算子開發(fā)工具。CANN可以3倍提升開發(fā)效率。除了效率之外，也兼顧算子性能，以適應(yīng)學(xué)術(shù)和行業(yè)應(yīng)用的迅猛發(fā)展。

三是MindSpore架構(gòu)，友好地將訓(xùn)練和推理統(tǒng)一起來，集成了各類主流框架 (獨立的和協(xié)同的) ：包括TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle、Keras、ONNX、Caffe、Caffe 2、MXNet等等。

這一架構(gòu)全面適應(yīng)了端、邊、云場景。

四是ModelArts，這是一個機器學(xué)習(xí)PaaS (平臺即服務(wù)) ，提供全流程服務(wù)、分層分級API，以及預(yù)集成方案。用于滿足不同開發(fā)者的不同需求，促進AI的應(yīng)用。

可見，AI再造術(shù)，定會帶來華為向前發(fā)展的更快加速度。