9月18日，華為全聯接2019（HUAWEI CONNECT）大會上，華為副董事長胡厚崑發布了Atlas 900 AI訓練集群。

華為副董事長胡厚崑表示，這款產品匯聚了華為幾十年的技術沉淀，是當前全球最快的AI訓練集群，由數千顆昇騰處理器組成。

在衡量AI計算能力的金標準ResNet-50模型訓練中，Atlas 900只用了59.8秒就完成了訓練，這比原來的世界記錄還快了10秒。這是什么概念？相當于短跑冠軍跑完終點，喝完一瓶水才等到第二名。

胡厚崑稱，我們相信Atlas 900的強大算力，可廣泛應用于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，就是幾秒鐘的事情。

在大型數據集上進行訓練的神經網絡架構涵蓋從圖像識別、自然語言處理、視頻實時分析和智能推薦系統等各個方面，訓練這些神經網絡模型需要大量浮點計算能力。

近年來單個AI處理器算力和訓練方法上均取得了重大進步，但是在單一機器上，AI訓練所需要的時間仍然長得不切實際，因此需要借助大規模分布式AI集群環境來提升神經網絡訓練系統的浮點計算能力。

此次發布的Atlas 900 AI訓練集群由數千顆昇騰910 AI處理器互聯構成，是當前全球最快的AI訓練集群，代表了當今全球的算力巔峰。其總算力達到256P～1024P FLOPS @FP16，相當于50萬臺PC的計算能力。

據了解，Atlas 900 AI訓練集群采用業界單芯片算力最強的昇騰910 AI處理器，每顆昇騰910 AI處理器內置32個達芬奇AI Core，單芯片提供比業界高一倍的算力（256TFLOPS@FP16）。

華為已在華為云上部署了一個Atlas 900 AI訓練集群，集群規模為1024顆昇騰910 AI處理器。基于當前最典型的ResNet-50 v1.5模型”和“ ImageNet-1k數據集”，Atlas 900AI訓練集群只需59.8秒就可完成訓練，排名全球第一。

華為AI訓練集群

“ 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%。

據了解，Atlas 900 AI集群主要為大型數據集神經網絡訓練提供超強算力，可廣泛應用于科學研究與商業創新，讓研究人員更快地進行圖像、視頻和語音等AI模型訓練，讓人類更高效地探索宇宙奧秘、預測天氣、勘探石油和加速自動駕駛的商用進程。

Atlas 900 AI集群也可以提供云服務，以云的方式提供充裕的、經濟的算力資源，簡單易用、高效率、全流程的AI平臺，為客戶帶來極致體驗的“易獲取、用得起、方便用”的普惠AI算力。