徐直军表示：昇腾910总体技术表现超出预期，作为算力最强AI处理器，当之无愧。我们已经把昇腾910用于实际AI训练任务。比如，在典型的ResNet50 网络的训练中，昇腾910与MindSpore配合，与现有主流训练单卡配合TensorFlow相比，显示出接近2倍的性能提升。面向未来，针对不同的场景，包括边缘计算、自动驾驶车载计算、训练等场景，华为将持续投资，推出更多的AI处理器，面向全场景持续提供更充裕、更经济、更适配的AI算力。
MindSpore：全场景AI计算框架
徐直军还发布了全场景AI计算框架MindSpore。能否大大降低AI应用开发的门槛，能否实现AI无处不在，能否在任何场景下确保用户隐私得到尊重和保护，这些都与AI计算框架息息相关。为此，去年华为全联接大会上，华为提出，AI框架应该是开发态友好（例如显著减少训练时间和成本）和运行态高效（例如最少资源和最高能效比），更重要的是，要能适应每个场景包括端、边缘和云。经过近一年的努力，全场景AI计算框架MindSpore在这三个方面都取得了显著进展。
全场景支持，是在隐私保护日渐重要的背景下，实现AI无所不在越来越基础的需求，也是MindSpore的重要特色。针对不同的运行环境，MindSpore框架架构上支持可大可小，适应全场景独立部署。MindSpore框架通过协同经过处理后的、不带有隐私信息的梯度、模型信息，而不是数据本身，以此实现在保证用户隐私数据保护的前提下跨场景协同。除了隐私保护，MindSpore还将模型保护Built-in到AI框架中，实现模型的安全可信。 在原生适应每个场景包括端，边缘和云，并能够按需协同的基础上，通过实现AI算法即代码，使开发态变得更加友好，显著减少模型开发时间。以一个NLP（自然语言处理）典型网络为例，相比其他框架，用MindSpore可降低核心代码量20%，开发门槛大大降低，效率整体提升50%以上。通过MindSpore框架自身的技术创新及其与昇腾处理器协同优化，有效克服AI计算的复杂性和算力的多样性挑战，实现了运行态的高效，大大提高了计算性能。除了昇腾处理器，MindSpore同时也支持GPU、CPU等其它处理器。
