有一種速度叫「華為速度」，華為今天發布新產品，暴露華為的野心。
2019 年 8 月 23 日，華為在深圳總部舉辦的昇騰 910 AI 處理器和 MindSpore 計算框架發布會上，正式發布算力最強的 AI 處理器 Ascend 910（昇騰 910），
同時推出了全場景 AI 計算框架 MindSpore，後者將在 2020 年第一季度全面開源。
華為公司輪值董事長徐直軍在發布會上表示：昇騰 910、MindSpore 的推出，標誌著華為已完成全棧全場景 AI 解決方案（Portfolio）的構建，也標誌著華為 AI 戰略的執行進入新的階段。
得益於達文西架構針對 AI 運算特徵的設計，這兩款晶片能夠大大加速華為 AI 在平安城市、網際網路、金融、運營商、交通、電力等各行業的應用。
徐直軍就在演講中表示：昇騰 910 是目前為止計算密度最大的單晶片，最大功耗為 350W，半精度為（FP 16）256 Tera FLOPS，比英偉達 V100 的 125 Tera FLOPS 還要高出近 1 倍。
若集齊 1024 個昇騰 910，將會出現迄今為止全球最大的 AI 計算集群，性能也將達到 256 個 P，不管多複雜的模型都能輕鬆訓練。
在今天的發布會上，華為給出的最新測試結果表明：在算力方面，昇騰 910 完全達到了設計規格，即：半精度 (FP16) 算力達到 256 Tera-FLOPS，整數精度 (INT8) 算力達到 512 Tera-OPS，重要的是，達到規格算力所需功耗僅 310W，明顯低於設計規格的 350W。
徐直軍表示：昇騰 910 總體技術表現超出預期，作為算力最強 AI 處理器，當之無愧。
與此同時，華為已經把昇騰 910 用於實際 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。
那麼這樣一款算力超強的 AI 晶片售價會不會很高呢？徐直軍表示目前昇騰 91最終價格還沒有討論出來，但是肯定不會比英偉達貴。
當然，徐直軍也同步了昇騰 310 的最新進展：自發布以來，基於昇騰 310 晶片的產品和雲服務獲得廣泛應用。
其中，基於昇騰 310 的 MDC 和很多國內外主流車企在園區巴士、新能源車、自動駕駛等場景已經深入合作。
基於昇騰 310 的 Atlas 系列板卡、伺服器，與數十傢伙伴在智慧交通、智慧電力等數十個行業落地行業解決方案。
基於昇騰 310，華為雲提供了圖像分析類服務、OCR 服務、視頻智能分析服務等雲服務。
面向未來，針對不同的場景，包括邊緣計算、自動駕駛車載計算、訓練等場景，華為將持續投資，推出更多的 AI 處理器，面向全場景持續提供更充裕、更經濟、更適配的 AI 算力。
除了昇騰 910，MindSpore 計算框架是今天的另一位主角。
MindSpore 是支持端、邊、雲獨立的和協同的統一訓練和推理框架，作為華為 AI 全棧全場景解決方案的重要一環，MindSpore 被認為是華為布局 AI 生態的一張王牌。
MindSpore 為數據科學家及研究人員提供了全新的工具，使理論探索和創新變得更加簡單高效。
為了更好促進 AI 的應用，徐直軍宣布 MindSpore 將在 2020 年 Q1 開源，助力每一位開發者，促進 AI 產業生態發展。
針對開源生態，想必大家都很好奇，華為打算如何吸引開發者並贏得開發者的信任。
徐直軍直言，對於 MindSpore 來說，最大的挑戰就是能不能像其他框架一樣建立一個足夠好的生態。
但對此徐直軍很樂觀，他認為華為有其優勢所在，比如算力和開發引擎，開發者可以在華為 AI 開發引擎上自由開發相應的服務與應用，將算力和 MindSpore 計算框架相結合，開發者可以打造很多其他框架不可能做到的事情。
至此，華為想做的全棧全場景 AI 解決方案已經初步形成。
它將助力開發者克服 AI 開發過程中遇到的困難，包括訓練耗時長、調試部署繁、開發效率低等等。
對於進入 AI 時代的華為來說，開發者已經成為和行業合作夥伴同樣重要的角色。
華為想要打造的是打通底層硬體到上層軟體應用、開發者與行業兩手抓的全方位 AI 生態體系。