华为升腾芯片：从技术到应用全面解析

一、面向未来的升腾芯片：

华为升腾系列芯片是一系列专为人工智能设计的芯片，包括升腾310、升腾910、升腾710、麒麟980等多个产品，其中升腾910号称大幅提高机器学习的计算效率，且支持8位定点计算以及高达16bit浮点运算。

由此可见，华为升腾芯片在面向人工智能时代，良好的性能、高效的计算模式以及灵活的应用模式，注定将成为未来发展的重要支撑。

//示例代码
//升腾芯片310的压缩算法实现
import tensorflow as tf
import numpy as np

def significance(t):
  abs_t = np.abs(t)
  k1 = np.max(abs_t, axis=tuple(range(1,len(t.shape))), keepdims=True)
  k0 = k1 / 2
  x = abs_t / k1
  x = tf.cast(tf.floor(x*127+0.5),tf.int8)
  zm = k1*(tf.cast(x,tf.float32)*(1/127.0))*(tf.sign(t))
  return tf.where(abs_t>=k0,zm,tf.zeros_like(t))

def significance_inv(st):
  st = tf.cast(st,tf.float32)
  mask = tf.cast(tf.not_equal(st,0),tf.float32)
  k1 = tf.reduce_max(tf.abs(st), axis=tuple(range(1,len(st.shape))), keepdims=True)
  k0 = k1 / 2
  x = tf.sign(st) * mask
  x = x * tf.cast(tf.clip_by_value(tf.abs(st)/(k1*(1/127.0)),0,1)*127,tf.float32)
  t = x * k1*(1/127.0)
  return tf.where(tf.equal(st,0),tf.zeros_like(st),t)

二、升腾芯片的特性：

升腾芯片可以实现真正的模型训练与推理，并且拥有高效的硬件优化，包括大规模并行等技术，除此之外，升腾系列芯片支持多种协议，如TensorFlow、PyTorch、Caffe等，且后续还将支持ONNX等更多协议，具有出众的运算能力，支持超大规模模型。

除此之外，升腾芯片还支持海量数据场景下的高效计算和大规模模型的训练与推理，同时支持高性能计算、快速网络安全检测、对大规模数据进行复杂运算、图像处理等，其广泛应用于人脸识别、智能物流、智能交通、智能制造、金融、游戏等多个领域，为行业发展贡献巨大。

//示例代码
//使用升腾芯片进行图像分类
from PIL import Image
import numpy as np
import tensorflow as tf

img = Image.open('test.jpg').resize((224,224))
img = np.array(img,dtype=np.float32)
img = img - np.array([123.68, 116.779, 103.939])
img = np.expand_dims(img,0).astype(np.float32)

with tf.Session() as sess:
  with tf.gfile.FastGFile('model.pb', 'rb') as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())
    x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,224,224,3])
    y = tf.import_graph_def(graph_def, input_map={'input_1:0': x},
                             return_elements=['fc1000/Softmax:0'])
    output = sess.run(y, feed_dict={x: img})
    print(output)

三、升腾芯片的应用场景：

升腾芯片的广泛应用场景在于人工智能领域，无论是计算机视觉、自然语言处理、语音识别还是图像处理，升腾芯片都能够为其提供良好的性能和支持。具体而言，升腾芯片的应用场景如下：

• 智能安防： 通过升腾芯片的图像处理能力，可以实现智能安防系统，例如人脸识别、行人检测、车辆管理、管制等功能，提高安防工作的效率和智能化程度。
• 智能城市：升腾芯片可以为智能城市的运营提供数据分析和识别能力，如交通拥堵监测、城市气象分析、城市设施管理等多方面，同时提供解决方案和可靠性保障。
• 金融： 通过升腾芯片的高速数据处理能力和智能分析技术，可以提高金融领域业务的效率和安全性，如欺诈检测、预测分析、信用评估等方面。
• 医疗：升腾芯片可以为医疗行业提供强大的数据分析和识别，如医疗图像分析、疾病预测、病情分析等方面，同时提供可靠的解决方案和高效的服务。
• 智能制造： 升腾芯片可以为智能制造行业提供高效的数据分析和计算能力，如设备监测、产品质量管理、生产调度等方面，同时提高智能化和自动化水平。

四、升腾芯片对未来的展望：

随着人工智能逐渐成为各个领域的核心技术，升腾芯片的应用前景将更加广泛。从已有的应用看，升腾芯片具有高效的计算能力、灵活的应用模式和广泛的应用场景，未来有望在为人类提供更多便捷、高效、精准的智能化服务和产品上发挥更大的作用。

//示例代码
//使用升腾芯片进行深度学习训练
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.compiler.tensorrt import trt_convert as trt
from tensorflow.python.saved_model import tag_constants

graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    with tf.Session() as session:
        tf.saved_model.loader.load(
            session=session,
            tags=[tag_constants.SERVING],
            export_dir="saved_model"
        )

        converter = trt.TrtGraphConverter(
            input_saved_model_dir="saved_model",
            max_batch_size=128,
            max_workspace_size_bytes=2 << 32,
            precision_mode="FP32"
        )

        trt_graph = converter.convert()

        with tf.gfile.GFile(
            name="model.graphdef",
            mode="wb",
        ) as f:
            f.write(trt_graph.SerializeToString())