“之前一直传华为要做AI芯片，这确实是真的。”华为轮值董事长徐直军在今天上海举行的第三届HUAWEI CONNECT 2018（华为全联接大会）上如是说。

徐直军表示，今天AI再次进入了“收获”的季节。这是60年来全球ICT学术界和工业界长期耕耘，相互合作的成果。如同公元前的轮子和铁，19世纪的铁路和电力，以及20世纪的汽车、电脑、互联网一样，华为认同：人工智能是一组技术集合，是一种新的通用目的技术（GPT）。

在上午的主题演讲环节，徐直军提出了10个人工智能的重要改变方向：模型训练、算力、AI部署、算法、AI自动化、实际应用、模型更新、多技术协同、平台支持、人才获得。这十个改变不是人工智能的全部，但是基础。

基于这十个改变，华为制定了人工智能发展战略：投资基础研究、打造全栈方案、投资开放生态和人才培养、解决方案增强、内部效率提升。

徐直军称，华为在AI上的全新战略，包括人工智能芯片、基于芯片赋予技术框架的CANN和训练框架MindSpore、以及ModelArts，华为将其称之为“全栈全场景AI解决方案”。

“我们提出的全场景，是指包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等部署环境。全栈指的是技术功能视角，是指包括芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈方案。”徐直军进一步表示，基于统一、可扩展架构的系列化AI IP 和 芯片，包括Max，Mini，Lite，Tiny和Nano等五个系列。“包括我们今天发布的华为昇腾910（Ascend 910），是目前全球已发布的单芯片计算密度最大的AI芯片，还有Ascend 310，是目前面向计算场景最强算力的AI SoC。”

具体来看，华为所说的“全栈”包含四个部分：

一是Ascend(昇腾) ，AI IP和芯片，皆是基于达芬奇架构。芯片分为5个系列，Max、Lite、Mini、Tiny、Nano。

二是CANN，全称为Compute Architecture for Neural Networks (为神经网络定制的计算架构) ，是高度自动化的算子开发工具。根据官方数据，CANN可以3倍提升开发效率。除了效率之外，也兼顾算子性能，以适应学术和行业应用的迅猛发展。

三是MindSpore架构，友好地将训练和推理统一起来，集成了各类主流框架 (独立的和协同的) ：包括TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle、Keras、ONNX、Caffe、Caffe 2、MXNet等等。这一架构全面适应了端、边、云场景。

四是ModelArts，这是一个机器学习PaaS(平台即服务) ，提供全流程服务、分层分级API，以及预集成方案。用于满足不同开发者的不同需求，促进AI的应用。

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