Ascend 910 і MindSpore
23 серпня 2019 року Huawei випустила прискорювач Ascend 910 — 256 терафлопс у FP16, 512 тераопс у INT8, 310 Вт — і власний фреймворк MindSpore. Обидва призначені працювати разом: компанія заявила навчання ResNet-50 удвічі швидше за інші поширені карти на TensorFlow.
Чому це важливо
Перша спроба зібрати повний стек навчання поза американським: свій кристал, свій фреймворк, свій інструментарій. Це відбулося за три роки до перших експортних обмежень — тобто замкнений обчислювальний контур будували не у відповідь на заборону, а до неї.
Числа з релізу: 256 терафлопс на половинній точності, 512 тераопс на цілочисельних операціях у 8 біт, максимальне споживання 310 Вт — «значно нижче за заплановані 350 Вт». Характеристики Huawei оголосила роком раніше на Huawei Connect 2018 і, за словами Ерика Сюя, чинного голови ради на той момент, вони вийшли кращими за очікувані. MindSpore, за тим самим релізом, потребує на 20 % менше рядків базового коду на типовій мережі для обробки природної мови й мав вийти у відкритий код у першому кварталі 2020 року. Чого запис не стверджує. Де саме друкували цей кристал, реліз не каже: слова TSMC і «7 нм» не трапляються на сторінці жодного разу. Твердження звіту, що Ascend 910 виготовляли на 7-нанометровій лінії TSMC, тут не входить; єдине доступне джерело для нього — розбір TechInsights, а techinsights.com із цієї країни відповідає перенаправленням на сторінку «unable to access platform». Питання про ливарню лишається порожньою частиною, і воно не дрібне: саме від нього залежить, чи був цей стек справді замкненим. Два числа релізу — порівняльні, і порівняння в ньому не розкрито. «Удвічі швидше за інші поширені карти на TensorFlow» не називає, які це карти; «на 20 % менше рядків» не називає, які фреймворки взято за взірець.