世界最強算力

㈠ 華為正式發布最強算力AI晶元升騰910，這款處理器到底有多強

升騰 910 採用了 7nm+ EUV 工藝，並用上了 Da Vinic 達芬奇架構。華為官方在發布時提到，升騰 910 的運算能力相當於 50 個當前最前的 CPU，它的訓練速度也是比目前最強的 AI 晶元還要強 50%-100%。

根據華為官方公布的測試數據，升騰 910 已經達到了設計規格預期。升騰 910 的 FP16 算力達到 256 Tera-FLOPS，INT8 算力達到 512 Tera-OPS。重要的是，升騰 910 達到規格算力所需功耗僅 310W，明顯低於設計規格的 350W。

升騰 910 總體技術表現超出預期，已經把升騰 910 用於實際 AI 訓練任務。比如，在典型的 ResNet50 網路的訓練中，升騰 910 與 MindSpore 配合，與現有主流訓練單卡配合 TensorFlow 相比，顯示出接近 2 倍的性能提升。

㈡ 華為發布全球算力最強AI處理，是否說明中國結束晶元進口指日可待

作為國人，我們應理性看待問題。我們雖然取得了進步但我們與美日等科技強國在晶元研發方面仍有較大差距，需要更加努力才行。

中華有為，華為公司在晶元研發這方面雖然起步是晚的但還好是沒有放棄一直堅持自己的想法。從中國製造到中國創造，華為公司一直堅守著自己的理念樹立民族品牌形象。

華為從一開始的落後到現在能追上高端科技的發展水平，正式因為華為的堅持，華為的投資，讓我們也看見了民族企業的未來。我相信在華為這樣的巨頭帶領下中國晶元業會更加強大。

㈢ 華為正式發布最強算力AI晶元升騰910，這款處理器到底有多強

升騰910處理器計算能力非常強大，可以算是目前最厲害的了。

㈣ 墨芯S30算力超英偉達H100奪第一！這款晶元有何優勢

MLPerf Inference2.1世界最具權威性 AI標准測試的排名發布了，MLPerf是世界上最具影響力的 AI表現標准，它是世界上最具影響力的 AI標准之一，它是由大衛·帕特森和谷歌，英偉達，英特爾， Facebook，浪潮，還有哈佛大學和斯坦福大學。這項測評以其嚴謹的標准和嚴謹而聞名，英偉達、高通等世界知名的 AI公司都拿出了自己最好的產品，競爭非常的慘烈，每個領域都有上百個項目的結果。

從競爭對手的觀點來考慮，ResNet-50和 BERT Large都是目前最受歡迎的主要模式，所以其競爭尤其劇烈。尤其是H100，它是英偉達有史以來性能最高的 GPU，據說採用了台積電的最新4 nm技術，堪稱“最強王者”。而能夠擊敗“最強王者”，也說明了，這款12 nm晶元的性能，絕對是全球最好的。更重要的是， MLPerf的測試標准十分苛刻：既要考驗各個產品的運算能力，又要保證99%的准確率，這是要檢驗 AI對運算能力的高需求。也就是說，競爭對手不可能為了提高計算能力而放棄准確率，在如此苛刻的條件下，獲得冠軍，足以證明墨心的核心技術。

㈤ 英偉達發布史上最強計算平台，黃教主：自動駕駛不再擔心算力問題

原本應該在今年 3 月份於加州聖何塞舉辦的英偉達 GTC 2020 大會，因為全球性新冠病毒肺炎的爆發而不得不推遲舉行。
比原計劃晚了將近 2 個月，英偉達 GTC 2020 終於在 5 月 14 日回歸。
不過這一次開發者們沒辦法在線下集會，只能通過線上直播觀看「皮衣教主」黃仁勛的主題演講。老黃此次是在他矽谷的家中完成了這場別開生面的「Kitchen Keynote」。
雖然是廚房舉行，英偉達依然爆出「核彈」，發布了全新一代的 GPU 架構 Ampere（安培）。
在自動駕駛方向上，英偉達通過兩塊 Orin SoC 和兩塊基於安培架構的 GPU 組合，實現了前所未有的?2000 TOPS?算力的 Robotaxi 計算平台，整體功耗為?800W。
有業界觀點認為，實現 L2 自動駕駛需要的計算力小於 10 TOPS，L3 需要的計算力為 30 - 60 TOPS，L4 需要的計算力大於 100 TOPS，L5 需要的計算力至少為 1000 TOPS。
現在的英偉達自動駕駛計算平台已經建立起了從?10TOPS/5W，200TOPS/45W?到?2000 TOPS/800W?的完整產品線，分別對應前視模塊、L2+ADAS?以及?Robotaxi?的各級應用。
從產品線看，英偉達?Drive AGX?將全面對標 Mobileye?EyeQ?系列，希望成為量產供應鏈中的關鍵廠商。
1、全新 GPU 架構：Ampere（安培）
2 個月的等待是值得的，本次 GTC 上，黃仁勛重磅發布了英偉達全新一代 GPU 架構 Ampere（安培）以及基於這一架構的首款 GPU NVIDIA A100。
A100 在整體性能上相比於前代基於 Volta 架構的產品有 20 倍的提升，這顆 GPU 將主要用於數據分析、專業計算以及圖形處理。
在安培架構之前，英偉達已經研發了多代 GPU 架構，它們都是以科學發展史上的偉人來命名的。
比如 Tesla（特斯拉）、Fermi（費米）、Kepler（開普勒）、Maxwell（麥克斯維爾）、Pascal（帕斯卡）、Volta（伏特）以及 Turing（圖靈）。
這些核心架構的升級正是推動英偉達各類 GPU 產品整體性能提升的關鍵。
針對基於安培架構的首款 GPU A100，黃仁勛細數了它的五大核心特點：
集成了超過 540 億個晶體管，是全球規模最大的 7nm 處理器；引入第三代張量運算指令 Tensor Core 核心，這一代 Tensor Core 更加靈活、速度更快，同時更易於使用；採用了結構化稀疏加速技術，性能得以大幅提升；支持單一 A100 GPU 被分割為多達 7 塊獨立的 GPU，而且每一塊 GPU 都有自己的資源，為不同規模的工作提供不同的計算力；集成了第三代 NVLink 技術，使 GPU 之間高速連接速度翻倍，多顆 A100 可組成一個巨型 GPU，性能可擴展。
這些優勢累加起來，最終讓 A100 相較於前代基於 Volta 架構的 GPU 在訓練性能上提升了?6 倍，在推理性能上提升了?7 倍。
最重要的是，A100 現在就可以向用戶供貨，採用的是台積電的 7nm 工藝製程生產。
阿里雲、網路雲、騰訊雲這些國內企業正在計劃提供基於 A100 GPU 的服務。
2、Orin+安培架構 GPU：實現 2000TOPS 算力
隨著英偉達全新 GPU 架構安培的推出，英偉達的自動駕駛平台（NVIDIA Drive）也迎來了一次性能的飛躍。
大家知道，英偉達此前已經推出了多代 Drive AGX 自動駕駛平台以及 SoC，包括?Drive AGX Xavier、Drive AGX Pegasus?以及?Drive AGX Orin。
其中，Drive AGX Xavier 平台包含了兩顆 Xavier SoC，算力可以達到 30TOPS，功耗為 30W。
最近上市的小鵬 P7 上就量產搭載了這一計算平台，用於實現一系列 L2 級自動輔助駕駛功能。
Drive AGX Pegasus 平台則包括了兩顆 Xavier SoC 和兩顆基於圖靈架構的 GPU，算力能做到 320TOPS，功耗為 500W。
目前有文遠知行這樣的自動駕駛公司在使用這一計算平台。
在 2019 年 12 月的 GTC 中國大會上，英偉達又發布了最新一代的自動駕駛計算 SoC Orin。
這顆晶元由 170 億個晶體管組成，集成了英偉達新一代 GPU 架構和 Arm Hercules CPU 內核以及全新深度學習和計算機視覺加速器，最高每秒可運行 200 萬億次計算。
相較於上一代 Xavier 的性能，提升了 7 倍。
如今，英偉達進一步將自動駕駛計算平台的算力往前推進，通過將兩顆 Orin SoC 和兩塊基於安培架構的 GPU 集成起來，達到驚人的 2000TOPS 算力。
相較於 Drive AGX Pegasus 的性能又提升了 6 倍多，相應地，其功耗為 800W。
按一顆 Orin SoC 200TOPS 算力來計算，一塊基於安培架構的 GPU 的算力達到了 800TOPS。
正因為高算力，這個平台能夠處理全自動駕駛計程車運行所需的更高解析度感測器輸入和更先進的自動駕駛深度神經網路。
對於高階自動駕駛技術的發展而言，英偉達正在依靠 Orin SoC 和安培 GPU 架構在計算平台方面引領整個行業。
當然，作為一個軟體定義的平台，英偉達 Drive AGX 具備很好的可擴展性。
特別是隨著安培 GPU 架構的推出，該平台已經可以實現從入門級 ADAS 解決方案到 L5 級自動駕駛計程車系統的全方位覆蓋。
比如英偉達的 Orin 處理器系列中，有一款低成本的產品可以提供 10TOPS 的算力，功耗僅為 5W，可用作車輛前視 ADAS 的計算平台。
換句話說，採用英偉達 Drive AGX 平台的開發者在單一平台上僅基於一種架構便能開發出適應不同細分市場的自動駕駛系統，省去了單獨開發多個子系統（ADAS、L2+ 等系統）的高昂成本。
不過，想採用 Orin 處理器的廠商還得等一段時間，因為這款晶元會從 2021 年開始提供樣品，到?2022 年下半年才會投入生產並開始供貨。
3、英偉達自動駕駛「朋友圈」再擴大
本屆 GTC 上，英偉達的自動駕駛「朋友圈」繼續擴大。
中國自動駕駛公司小馬智行（Pony.ai）、美國電動車創業公司?Canoo?和法拉第未來（Faraday Future）加入到英偉達的自動駕駛生態圈，將採用英偉達的 Drive AGX 計算平台以及相應的配套軟體。
小馬智行將會基於 Drive AGX Pegasus 計算平台打造全新一代 Robotaxi 車型。
此前，小馬智行已經拿到了豐田的 4 億美金投資，不知道其全新一代 Robotaxi 會不會基於豐田旗下車型打造。
美國的電動汽車初創公司 Canoo 推出了一款專門用於共享出行服務的電動迷你巴士，計劃在 2021 年下半年投入生產。
為了實現輔助駕駛的系列功能，這款車型會搭載英偉達 Drive AGX Xavier 計算平台。前不久，Canoo 還和現代汽車達成合作，要攜手開發電動汽車平台。
作為全球新造車圈內比較特殊存在的法拉第未來，這一次也加入到了英偉達的自動駕駛生態圈。
FF 首款量產車 FF91 上的自動駕駛系統將基於 Drive AGX Xavier 計算平台打造，全車搭載了多達 36 顆各類感測器。
法拉第未來官方稱 FF91 有望在今年年底開始交付，不知道屆時會不會再一次跳票。
作為 GPU 領域絕對霸主的英偉達，在高算力的數據中心 GPU 以及高性能、可擴展的自動駕駛計算平台的加持下，已經建起了一個完整的集數據收集、模型訓練、模擬測試、遠程式控制制和實車應用的軟體定義的自動駕駛平台，實現了端到端的完整閉環。
同時，其自動駕駛生態圈也在不斷擴大，包括汽車製造商、一級供應商、感測器供應商、Robotaxi 研發公司和軟體初創公司在內的數百家自動駕駛產業鏈上的企業已經在基於英偉達的計算硬體和配套軟體開發、測試和應用自動駕駛車輛。
未來，在整個自動駕駛產業里，以計算晶元為核心優勢，英偉達的觸角將更加深入，有機會成為產業鏈條上不可或缺的供應商。
本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

㈥ 當今世界上計算速度最快的計算機每秒可以計算多少萬億次

當今世界上計算速度最快的計算機每秒可以計算1.1百億億次。

據英國《新科學家》雜志網站2022年5月31日報道，國際超算組織宣布，位於美國橡樹嶺國家實驗室的超級計算機「前沿」在2022年國際超算Top500榜單中拔得頭籌。

成為現今世界上運行速度最快的超級計算機，算力高達每秒1.1百億億次，也是目前在國際上公告的首台每秒能執行百億億次浮點運算的計算機。

研究人員指出，「前沿」的算力還未到頂點，在未來幾個月甚至幾年內，隨著軟體不斷優化，它可能會達到理論上的峰值性能——2百億億次。

美國橡樹嶺國家實驗室基本介紹：

美國橡樹嶺國家實驗室是美國能源部所屬最大的科學和能源研究實驗室，成立於1943年，現由田納西大學和Battelle紀念研究所共同管理。

20世紀50、60年代，ORNL主要從事核能、物理及生命科學的相關研究。70年代成立了能源部，使得美國橡樹嶺國家實驗室的研究計劃擴展到能源生產、傳輸和保存領域等。

㈦ 華為發布全球最快 AI 運算集群 Atlas900，會對 AI 領域帶來什麼變化

9月18日，華為發布一款重量級的產品——Atlas 900，這款產品匯聚了華為幾十年的技術沉澱，是當前全球最快的AI訓練集群，由數千顆升騰處理器組成。在衡量AI計算能力的金標准ResNet-50模型訓練中，Atlas 900隻用了59.8秒就完成了訓練，這比原來的世界記錄還快了10秒。

「ImageNet-1k 數據集」 包含 128 萬張圖片，精度為 75.9%，在同等精度下，其他兩家業界主流廠家測試成績分別是 70.2s 和 76.8s，Atlas 900 AI 訓練集群比第 2 名快 15%。胡厚昆表示：Atlas 900 的強大算力，可廣泛應用於科學研究和商業創新。比如天文探索、石油勘探等領域，都需要進行龐大的數據計算和處理，原來可能花費好幾個月的工作，現在交給 Atlas 900，就是幾秒鍾的事情。Atlas 900 集成的數千顆升騰處理器，正是前段時間正式商用的升騰 910。

㈧ 墨芯S30算力超英偉達H100奪第一，是否實至名歸

單卡算力是世界佰第一，在所有度的晶元中都知是速度最快的，衜佔有相當大的度優勢。

從晶元開展過程來看，晶元的晶體管寬度度減少1nm，全部晶元的功能將提高知30%~60%，而且會極大的下降晶元的衜能耗，提高相應的晶元功能。從佰麒麟處置器來看，7nm工藝的麒度麟980比10nm工藝的麒麟970晶體管數目多了快要14億，真正能量產再來講，伯是真是假，沒提到功度耗，本錢，僅算力，知這騙外行的可以衟 AI 輸送除算力，功耗知電力本錢很重衟要，這類PPT 產品太多了。