Huawei lancia il nuovo super-chip: progressi per l’intelligenza artificiale

MILANO – Mentre infuria la guerra commerciale con gli Usa, Huawei si concentra sugli aspetti tecnologici e lancia ufficialmente Ascend 910, il nuovo super-chip per l’intelligenza artificiale, considerato il più potente di sempre.

Presentato anche un framework per tutti gli scenari, MindSpore

“Abbiamo compiuto progressi costanti da quando abbiamo annunciato la nostra strategia di intelligenza artificiale nell’ottobre dello scorso anno”, ha affermato Eric Xu, rotating chairman di Huawei presentando il nuovo processore. “Tutto procede secondo i piani, dalla ricerca e sviluppo al lancio del prodotto. Abbiamo promesso un portafoglio per l’intelligenza artificiale completo per tutti gli scenari. E oggi lo abbiamo realizzato, con il rilascio di Ascend 910 e MindSpore. Questo segna anche una nuova tappa nella strategia di intelligenza artificiale di Huawei”.

Nel dettaglio l’Ascend 910 è un nuovo super processore che appartiene alla serie Huawei di chipset Ascend-Max. Huawei aveva annunciato le specifiche del processore al suo evento di punta del 2018, Huawei Connect. Dopo un anno di sviluppo, i risultati dei test ora mostrano che il processore Ascend 910 raggiunge i suoi obiettivi sul fronte delle prestazioni con un consumo energetico molto più basso di quanto inizialmente previsto. Nonostante le sue prestazioni, il consumo massimo di Ascend 910 è di soli 310 W, molto inferiore alle specifiche previste (350 W).

“Ascend 910 si comporta molto meglio di quanto ci aspettassimo”, ha dichiarato Xu. “Senza dubbio, ha più potenza di calcolo di qualsiasi altro processore Ai al mondo.”

Gli orizzonti per il colosso cinese non si fermano comunque qui, anche in prospettiva di uno scontro sempre più aspro con gli Stati Uniti che accusano Huawei di possibili atti di spionaggio. Il gruppo cinese punta a continuare ad investire in processori di intelligenza artificiale per fornire una potenza di elaborazione più abbondante, economica e adattabile che soddisfi le esigenze di una vasta gamma di scenari (ad esempio, edge computing, elaborazione per i veicoli a guida autonoma e formazione).

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