華為atlas基於區塊鏈

❶ 華為最新發布的Atlas 900，能比得上iPhone11嗎

胡厚昆說：「聯接和計算是支撐智能世界的兩個關鍵技術，就像一對孿生兄弟，聯接到哪裡，計算就到哪裡，哪裡有計算，哪裡就有聯接。從雲到邊緣側、終端側，計算和智能將無處不在。」

胡厚昆強調：「真正好的架構要有務實的商業策略和開放的生態來實現，計算產業高度依賴於生態，需要全球協作。華為將繼續投入15億美元，升級沃土計劃，希望將開發者規模擴大到500萬人。」

❷ 中國人工智慧發展如何華為推出AI訓練集群Atlas 900，說是全球最快的人工智慧平台，想了解下

隨著政策的推動以及資本的關注，人工智慧產業仍將保持迅猛發展態勢，2020年中國人工智慧核心產業規模將超1500億元。

當前人工智慧的商業化主要是基於計算機視覺、智能語音、自然語言處理等技術，技術應用面廣泛，涉及智能醫療、智能駕駛、智能家居等多場景。

2018年中國人工智慧領域共融資1311億元，增長率超過100%，投資者看好人工智慧行業的發展前景，資本將助力行業更好地發展。

在人工智慧與出行結合領域，路徑規劃、網路約車、交通管理、自動駕駛等技術的研發解決了傳統出行不便的痛點，其中深蘭科技深耕智能交通、智能環境、智能城市等細分領域，已實現人工智慧產品落地。其深蘭科技熊貓智能公交車已實現在廣州、天津等國內多個城市試運行。而人工智慧與安防、醫療、零售等產業的結合，均解決了一定行業痛點，利用機器學習演算法、深度學習和NLP促進行業發展。

隨著5G商用時代的逐漸來臨，人工智慧技術連接效率也將進一步提升，深度學習、數據挖掘、自動程序設計等領域也將在更多的應用領域得到實現。

中國人工智慧發展迅速

中國人工智慧技術起步較晚，但是發展迅速，目前在專利數量以及企業數量等指標上已經處於世界領先地位。2013-2018年，全球人工智慧領域的論文文獻產出共30.5萬篇，其中，中國發表7.4萬篇，美國發表5.2萬篇。在數量佔比方面，2017年中國人工智慧論文數量佔比全球已經達27.7%。當前中美兩國之間人工智慧科研論文合作規模最大，是全球人工智慧合作網路的中心，中美兩國合作深刻影響全球人工智慧發展。

中國人工智慧未來熱度持續

艾媒咨詢分析師認為，目前中國整個人工智慧產業規模仍在保持增長，同時國家也在不斷出台各類人工智慧產業扶持政策，資本市場對人工智慧行業的投資熱情不減，技術方面不斷突破是產業增長的核心驅動力。

未來人工智慧產業的走向取決於演算法的進步，由於演算法的技術突破是決定人工智慧上限的，所以未來人工智慧企業拉開差距就在演算法的技術突破上，誰能先在演算法上取得成功，誰就能取得資本市場青睞，同時產業落地也會進一步提速。在演算法方面，目前已經有深度學習和神經網路這樣優秀的模型，但就目前國內人工智慧演算法的總體發展而言，工程學演算法雖已取得階段性突破，但基於認知層面的演算法水平還亟待提高，這也是未來競爭的核心領域。

雖然演算法決定人工智慧上限，但是目前的演算法短時間內可能很難有所突破，所以算力也是目前人工智慧企業競爭的一個重點方向，以目前的算力水平，主要實現商業化的人工智慧技術為計算機視覺、智能語音等，未來若算力進一步突破包括算力的提升、生產成本的降低都會使人工智慧技術的產業化進一步深入。

以上內容摘自艾媒咨詢最新發布的《艾媒報告 |2019上半年中國人工智慧產業研究報告》

❸ ATLAS你們到底用的什麼加速器

本人用的是海豚加速器，畢竟老牌子了，海豚新游戲都會立即支持加速，挺好的。

❹ 華為發布全球最快 AI 運算集群 Atlas900，會對 AI 領域帶來什麼變化

9月18日，華為發布一款重量級的產品——Atlas 900，這款產品匯聚了華為幾十年的技術沉澱，是當前全球最快的AI訓練集群，由數千顆升騰處理器組成。在衡量AI計算能力的金標准ResNet-50模型訓練中，Atlas 900隻用了59.8秒就完成了訓練，這比原來的世界記錄還快了10秒。

「ImageNet-1k 數據集」 包含 128 萬張圖片，精度為 75.9%，在同等精度下，其他兩家業界主流廠家測試成績分別是 70.2s 和 76.8s，Atlas 900 AI 訓練集群比第 2 名快 15%。胡厚昆表示：Atlas 900 的強大算力，可廣泛應用於科學研究和商業創新。比如天文探索、石油勘探等領域，都需要進行龐大的數據計算和處理，原來可能花費好幾個月的工作，現在交給 Atlas 900，就是幾秒鍾的事情。Atlas 900 集成的數千顆升騰處理器，正是前段時間正式商用的升騰 910。

❺ 華為最新發布的Atlas 900號稱全球最快的AI訓練集群，到底有什麼過人的地方

據悉，Atlas 900由數千顆升騰處理器組成，可以讓AI訓練工作效率提升數十萬倍。假設一次訓練需5個月，而使用Atlas 900僅需要數十秒！在衡量AI計算能力的金標准ResNet-50模型訓練中，Atlas 900隻用了59.8秒就完成了訓練，比原世界紀錄快了10秒。打個比方，相當於短跑冠軍跑完終點，喝完一瓶水才等到第二名。

除此之外，Atlas 90在自動駕駛、氣象預測、石油勘探等特定領域也能大展拳腳。其實，AI智能技術早已結合各行各業，發展得如火如荼，混搭跨界出了新火花。

今年七月，全球首個完全由人工智慧（AI）研製的葯物就已經進入人體試驗階段，原先研製一種疫苗，需要醫葯公司數千人連續工作5年，耗費數億美元，而有了AI技術的幫助，一個小型科研團隊只用兩年左右就開發完成。AI既簡化了疫苗的研製流程、大幅降低了成本，又提高了疫苗的有效性。

❻ 華為的AI訓練集群適用於哪些場景

近日，華為在全聯接大會上又宣布了一項重大消息，就是華為AI訓練集群Atlas 900要發布了，這款Atlas 900可是由數千個升騰910 AI處理器組成，因此Atlas 900也號稱為全球最快AI訓練集群。那麼，這么牛的AI訓練集群適用哪些場景呢？

具有超強算力的華為Atlas 900能運用到科技這樣重大領域中，不得不讓人對華為刮目相看，因為目前為止還沒有哪家公司那麼牛，能自主研究出那麼強大的AI訓練集群，所以大家也都非常期待華為能給我們帶來更多的驚喜。

❼ 華為atlas200開發者套件屬於信號處理晶元開發系統嗎

華為的這個開發者並不屬於信號處理系統的開發，而處於純粹的晶元開發階段。

❽ 華為發布全球最快AI運算集群Atlas900，會對AI領域帶來什麼變化

9月18日，上海，第四屆華為全聯接大會開幕，華為首次發布計算戰略，基於架構創新、投資全場景處理器族、有所為有所不為的商業策略、構建開放生態進行布局，計算產業新的大航海時代由此開啟。同時，華為重磅發布了全球最快AI訓練集群Atlas 900，加速科學研究與商業創新的智能化進程。

在計算的智能時代，我們認為有三個重要特徵。

第一個特徵，需要超強的算力。統計計算本身就是一種暴力計算，高度依賴於算力。舉個例子，為了讓計算機認識一隻貓，就需要數百萬圖片的訓練，這對算力的消耗是非常驚人的，面向自動駕駛、天文探索、氣象預測等更復雜場景，對算力的需求將會更大。

第二個特徵，計算和智能將會無處不在，而不僅僅是分布在中心側。從中心節點的暴力計算，到邊緣側的專業計算，如基因測序，以及端側的個性計算，如耳機、手機，一起構成了未來智能時代的計算形態。

第三個特徵，端邊雲之間需要高效的協同。中心側負責通用模型的計算，為端側的個性化計算和邊緣側的專業化計算，提供協同支撐。