8 月 23 日，華為正式發布了一款正式商用的 AI 芯片昇騰 910（Ascend 910）。

華為昇騰 910 是 Ascend-Max 系列的產品，華為在 2018 年 10 月 已經對外公開了芯片的技術規格。

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

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

對此，華為輪值董事長徐直軍在發布會時表示：

昇騰 910 總體技術表現超出預期，已經把昇騰 910 用于實際 AI 訓練任務。比如，在典型的 ResNet50 網絡的訓練中，昇騰 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。

在會后的采訪中，徐直軍也表示昇騰 910 只是 Ascend-Max 系列的產品，Ascend 系列 AI 芯片還有 Mini、Lite、Tiny 和 Nano 這四個系列。

在未來，Ascend Nano 系列的 AI 芯片將會投入到智能穿戴中，而 Tiny 系列的 AI 芯片則會和麒麟 990 處理芯片結合，未來會整合到智能產品和一些智能家具產品中。

除了昇騰 910，華為今天還發布了全場景 AI 計算框架 MindSpore。

MindSpore 最大的特點就是能實現全場景支持，它能夠針對不同的運行環境，進行適應全場景獨立部署。MindSpore 框架通過協同經過處理后的、不帶有隱私信息的梯度、模型信息，實現更有隱私保護。

MindSpore 還能將模型保護整合到 AI 框架里面，提升模型的安全性和可靠性。在原生適應每個場景包括端，邊緣和云，并能夠按需協同的基礎上，通過實現 AI 算法即代碼，顯著減少模型開發時間。

另外，MindSpore 能降低 20% 的核心代碼量，整體效率也能夠提升 50%。

對于 AI 算法框架，華為早在全連接大會 2018 上提出，AI 框架需要實現開發態友好、運行高效、降低開發門檻、在多場景下保障用戶隱私，同時也要要能適應包括端、邊緣和云等每一個場景。而從現在發布的結果中看到，MindSpore 達到了華為的預期目標。

另外， MindSpore 除了能夠兼容 Ascend 昇騰系列 AI 芯片，還能夠同時支持 GPU、CPU 等其他處理器。而為了進一步促進 AI 應用，華為在會上宣布 MindSpore 將會在 2020 年第一季度開源。

還有，華為輪值董事長徐直軍還在會上預告，華為全連接大會 2019 將于 9 月 18 日在上舉行。屆時，華為還會發布其他跟 AI 相關的新品。

而在后續的訪問中，徐直軍表示昇騰 910 和昇騰 310 的升級款，昇騰 920 和昇騰 320 也將會在 2020 年發布。