近日，華為AI叢集Atlas 900榮獲大獎。經過權威評委團的嚴格評審，GSMA(全球行動通訊協同協會)組織方將Global Mobile Awards 2020 (GLOMO獎項)未來技術大獎頒給了華為Atlas 900。

經過權威評委團的嚴格評審，Atlas 900憑藉其全球領先的AI算力、極致的散熱系統、最佳的叢集網路等特性最終脫穎而出。Atlas 900有助於加速全球AI基礎研究和行業AI應用普及，為世界提供最強AI算力。

通常，業界認為AI三大核心基礎要素是算力、演算法和資料。其中，算力乃是基礎之中的基礎，無論是訓練（train）還是推理（inference）都離不開強勁算力的支撐。而華為Atlas 900自去年9月份正式推出，恰恰在算力層面帶來了變革。

Atlas 900是全球目前最快的AI訓練叢集，它由1024千顆昇騰 910 AI處理器構成，其總算力可達256P～1024P FLOPS @FP16，相當於50萬臺PC的計算能力。在ResNet-50的模型訓練基準測試中，Atlas 900以59.8秒的成績打破世界紀錄，是業界唯一在一分鐘之內完成訓練的產品。

在Atlas 900刷屏霸榜的同時，我們也不禁要問華為Atlas系列產品為什麼會這麼強？Atlas系列產品在真實業務場景中是否能夠經受考驗？

面對諸多疑問，請你一定不要錯過3月6日華為開發者大會（Cloud）第二期DevRun Live開發者沙龍的線上直播。來自全愛科技、格靈深瞳等公司的一線AI大咖將分享基於華為Atlas AI產品的最新人工智慧實踐。屆時，你會了解到Atlas如何在多個AI場景發揮威力的。

Atlas為什麼如此強

除了效能出眾之外，華為Atlas全系列產品都基於統一的達芬奇架構，從Atlas 200 AI加速模組、Atlas 300 AI加速卡，到Atlas 500智慧小站、Atlas 800 AI伺服器、再到Atlas 900 AI叢集，覆蓋了端、邊、雲的全場景部署。

事實上，Atlas如此強大的背後，是源自其最核心的能力--華為昇騰系列AI處理器，華為透過不同規格的昇騰處理器支撐起全家族的Atlas產品。

比如去年8月在深圳釋出的昇騰910處理器，是華為Ascend-Max 系列的產品，昇騰 910 的 FP16 算力達到 256 Tera-FLOPS，INT8 算力達到 512 Tera-OPS，支援128通道全高畫質影片解碼（H.264/265）。昇騰 910 達到規格算力所需功耗僅 310W，明顯低於設計規格的 350W。

而昇騰310處理器的最大功耗僅為8W，是一款極致高效計算低功耗AI處理器。其半精度（FP16）運算能力8TFLOPS，整數精度（INT8）16TOPS，並且支援16通道全高畫質影片解碼（H.264/265）。昇騰310使用了高效靈活CISC指令集，每個AI核心可以在1個週期內完成4096次MAC計算，整合了張量、向量、標量等多種運算單元，支援多種混合精度計算，支援訓練及推理兩種場景的資料精度運算。

當然，人工智慧要實現突破還是得看產品在行業具體業務場景中的應用。而本期華為DevRun Live開發者沙龍正是以基於華為Atlas產品的人工智慧應用於實踐為主，來自國內一線的AI大咖將會詳解典型人工智慧應用落地的需求與挑戰，以及華為Atlas與行業應用場景結合帶來的實質性改變。

AI大咖們會分享哪些乾貨

在本期的華為DevRun Live開發者沙龍中，來自愛科技有限公司技術長徐俊將分享《如何在人形機器人上實現實時的動作識別與智慧互動》。屆時，徐俊將介紹如何基於華為高效能推理處理器昇騰實現人體動作識別與機器跟隨，並且會結合實際開發案例介紹人體動作識別與互動場景的效能提升與實踐，以及教育機器人的行業應用。

眾所周知，應用場景是人工智慧走向落地與突破的關鍵所在。而近期因為疫情的關係，貼近使用者近端的人工智慧產品需求正在迅速提升，比如出現了像醫療領域的導診機器人、教育領域的機器人、物流領域的配送機器人、以及車站等人群密集區的巡控機器人等等，這些應用場景往往需要低功耗、小型化、高速案例的推理處理器來保障AI演算法在近端的有效實現，而全愛科技在這個領域的實踐一定會給你帶來全新的啟示。

Linaro雲基礎設施Tech Lead 趙帥將分享《Kubernetes as a service - The Open Source Cloud on ARM64》。Linaro作為業界第一個基於ARM64伺服器的開發者雲平臺，完全基於開源IaaS以及PaaS平臺進行構建。屆時，趙帥將詳細介紹基於ARM64開源雲平臺的基本架構，以及Kubernetes即服務在Linaro中的具體開發工作和實現方式。

格靈深瞳資訊科技有限公司技術長鄧亞峰則會帶來《單機如何實現768路極致高密影片實時分析》。鄧亞峰將會介紹如何基於華為Atlas 300人工智慧計算產品實現影片分析場景下的高效能AI計算，實際案例來介紹如何最最佳化硬體與軟體的融合，最大化激發效能，支撐與解決高密度影片實時分析的挑戰。

事實上，計算機視覺一直走在人工智慧落地的最前沿，近年來已經有大量基於影像識別的AI應用在各行各業中出現。例如像智慧城市、平安城市、智慧交通、自動駕駛等，都需要透過AI技術對影像影片進行自動分析、識別、跟蹤、理解和描述特點等，尤其是在大流量人群的場所，這些應用通常需要強大的算力來支撐。屆時，鄧亞峰的分享一定會給那些想了解如何應用AI模組實現極致高密度影片實時分析的人帶來全新的認知。