華為升騰芯片：從技術到應用全面解析

一、面向未來的升騰芯片：

華為升騰系列芯片是一系列專為人工智能設計的芯片，包括升騰310、升騰910、升騰710、麒麟980等多個產品，其中升騰910號稱大幅提高機器學習的計算效率，且支持8位定點計算以及高達16bit浮點運算。

由此可見，華為升騰芯片在面向人工智能時代，良好的性能、高效的計算模式以及靈活的應用模式，註定將成為未來發展的重要支撐。

//示例代碼
//升騰芯片310的壓縮算法實現
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、升騰芯片的特性：

升騰芯片可以實現真正的模型訓練與推理，並且擁有高效的硬件優化，包括大規模並行等技術，除此之外，升騰系列芯片支持多種協議，如TensorFlow、PyTorch、Caffe等，且後續還將支持ONNX等更多協議，具有出眾的運算能力，支持超大規模模型。

除此之外，升騰芯片還支持海量數據場景下的高效計算和大規模模型的訓練與推理，同時支持高性能計算、快速網絡安全檢測、對大規模數據進行複雜運算、圖像處理等，其廣泛應用於人臉識別、智能物流、智能交通、智能製造、金融、遊戲等多個領域，為行業發展貢獻巨大。

//示例代碼
//使用升騰芯片進行圖像分類
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、升騰芯片的應用場景：

升騰芯片的廣泛應用場景在於人工智能領域，無論是計算機視覺、自然語言處理、語音識別還是圖像處理，升騰芯片都能夠為其提供良好的性能和支持。具體而言，升騰芯片的應用場景如下：

• 智能安防： 通過升騰芯片的圖像處理能力，可以實現智能安防系統，例如人臉識別、行人檢測、車輛管理、管制等功能，提高安防工作的效率和智能化程度。
• 智能城市：升騰芯片可以為智能城市的運營提供數據分析和識別能力，如交通擁堵監測、城市氣象分析、城市設施管理等多方面，同時提供解決方案和可靠性保障。
• 金融： 通過升騰芯片的高速數據處理能力和智能分析技術，可以提高金融領域業務的效率和安全性，如欺詐檢測、預測分析、信用評估等方面。
• 醫療：升騰芯片可以為醫療行業提供強大的數據分析和識別，如醫療圖像分析、疾病預測、病情分析等方面，同時提供可靠的解決方案和高效的服務。
• 智能製造： 升騰芯片可以為智能製造行業提供高效的數據分析和計算能力，如設備監測、產品質量管理、生產調度等方面，同時提高智能化和自動化水平。

四、升騰芯片對未來的展望：

隨着人工智能逐漸成為各個領域的核心技術，升騰芯片的應用前景將更加廣泛。從已有的應用看，升騰芯片具有高效的計算能力、靈活的應用模式和廣泛的應用場景，未來有望在為人類提供更多便捷、高效、精準的智能化服務和產品上發揮更大的作用。

//示例代碼
//使用升騰芯片進行深度學習訓練
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())