昇腾910和含光800性能对比
有网友问昇腾910和含光800性能对比；华为推出的昇腾910性能强大，而含光800则是阿里巴巴发布的含光800ai芯片。
2019年9月25日，阿里巴巴发布含光800ai芯片；含光800是高性能的ai推理芯片。该芯片推理性能达到78563 ips，能效比500 ips/w。
含光800ai芯片基于risc-v和阿里自有算法，含光800芯片性能的突破得益于软硬件的协同创新：硬件层面采用自研芯片架构，通过推理加速等技术有效解决芯片性能瓶颈问题；软件层面集成了达摩院先进算法，针对cnn及视觉类算法深度优化计算、存储密度，可实现大网络模型在一颗npu上完成计算。
含光800ai芯片相比传统gpu算力，性价比提升100%。根据云栖大会的现场演示结果显示，比如拍立淘商品库每天新增10亿商品图片，使用传统gpu算力识别需要1小时，使用含光800后可缩减至5分钟。
据阿里介绍含光npu采用tsmc 12nm工艺制程，可提供全球最高单芯片ai推理性能。 在hgai模型的推理应用中，含光npu每秒钟可处理高达78000 ips的图片，是同类处理器的数十倍性能。
目前含光800目前已被应用到阿里巴巴旗下的的多个业务场景，比如图像视频分析、城市大脑、搜索优化等等。
2019年8月23日，华为发布ai芯片ascend 910（昇腾910）。
据华为官方介绍，昇腾910ai处理器，基于自研华为达芬奇架构3d cube技术，实现业界最佳ai性能与能效，架构灵活伸缩，支持云边端全栈全场景应用。
除了基于达芬奇架构的ai核外，昇腾910还集成了多个cpu、dvpp和任务调度器（task scheduler），因而具有自我管理能力，可以充分发挥其高算力的优势。
昇腾910集成了hccs、pcie 4.0和roce v2接口，为构建横向扩展（scale out）和纵向扩展（scale up）系统提供了灵活高效的方法。hccs是华为自研的高速互联接口，片内roce可用于节点间直接互联。最新的pcie 4.0的吞吐量比上一代提升一倍。
昇腾910算力是国际顶尖ai芯片的2倍，相当50个当前最新最强的cpu；其训练速度，也比当前最新最强的芯片提升了50%-100%。同时华为还发布了配套的新一代ai开源计算框架mindspore。两者搭配性能最大化利用芯片算力。
新一代的ai开源计算框架mindspore创新编程范式，使得工程师更容易使用；该计算框架可满足终端、边缘计算、云全场景需求，能更好保护数据隐私；可开源，形成广阔应用生态。
昇腾910半精度（fp16）算力达256 tflops。（还有一个说法是昇腾910的半精度（fp16）算力达到320 tflops）；而整数精度（int8）算力达到 640 tops，（还有一个说法是整数精度（int8）算力达到512 tera-ops；小编认为一个数值可能是设计参数值，一个可能是极值）功耗 310w，采用 7nm 先进工艺。此外，昇腾 910 集成了 hccs、pcie 4.0 和 roce v2 接口，为构建横向扩展 （scale out）和纵向扩展（scale up）系统提供了灵活高效的方法。
比如华为的atlas 900 ai训练集群，算力达到了256 pflops。要实现这样的算力，如果采用通用cpu需要6195个机柜，用gpu需要208个机柜，而npu如昇腾只要128个机柜，这归功于昇腾架构对深度学习业务的优化。而且最终，华为只用了16个机柜来实现。
此外，昇腾910为国产ai芯片助力，华为盘古大模型从算力（昇腾算力，昇腾的底层架构也是华为自创的）、芯片使能、ai框架（mindspore ai计算框架）到ai平台（ai开发生产线modelarts）实现了全栈自主创新。
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除了基于达芬奇架构的ai核外，昇腾910还集成了多个cpu、dvpp和任务调度器（task scheduler），因而具有自我管理能力，可以充分发挥其高算力的优势。
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昇腾910算力是国际顶尖ai芯片的2倍，相当50个当前最新最强的cpu；其训练速度，也比当前最新最强的芯片提升了50%-100%。同时华为还发布了配套的新一代ai开源计算框架mindspore。两者搭配性能最大化利用芯片算力。
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比如华为的atlas 900 ai训练集群，算力达到了256 pflops。要实现这样的算力，如果采用通用cpu需要6195个机柜，用gpu需要208个机柜，而npu如昇腾只要128个机柜，这归功于昇腾架构对深度学习业务的优化。而且最终，华为只用了16个机柜来实现。
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