resnet50详解 阿里巴巴和华为都自研了ai芯片，谁的比较厉害？

阿里巴巴和华为都自研了ai芯片，谁的比较厉害？

阿里的汉光800和华为的胜腾910属于人工智能芯片，但它们的应用领域却大不相同。汉光800是一款更侧重于特殊领域的产品，而神腾910则相对通用，可以用于AI学习和训练。两者在适用范围和设计目标上有很大差异。如今，人工智能计算刚刚兴起。无论是阿里巴巴还是华为，各个厂商的AI芯片都没有统一的标准，突破多在具体的落地领域，可比性不强，实际效果与使用场景密切相关，不可能直接比较谁比谁好。

不过，阿里巴巴和华为两款AI芯片的愿景是相似的。这两种芯片短期内不会对外销售。它们只会大规模部署在自己的云服务和相应的产品中。开发者只需要为计算能力付费。未来，云服务将成为IT行业的水、电、煤。谁能把电线拉到谷开来，谁的家电上网价格最便宜，谁就能得到最大的市场。

如果我们真的想拿出一些数据进行对比，那么汉光800芯片在resnet-50中的推理性能可以达到78563ips，这是一个世界纪录的性能，有着“世界上性能最高的人工智能推理芯片”的光环；华为胜腾910是一个通用的人工智能处理器，半精度（fp16）计算能力为256TFlops，是行业的两倍；推理能力的崛起，int8计算能力16个顶点，功耗仅8W，处于行业领先地位。

华为昇腾910 AI芯片跟阿里刚发布的含光800哪个强？

很难一概而论。一个是训练，另一个是推理。不同任务的速度不同。如果非要竞争，就让我们直接看看PPT推广双方的计算能力吧：

阿里平头哥汉光：一个汉光的计算能力等于10GPU。（很模糊，哪个GPU，哪个型号没说）

华为海思910:1024个盛腾910组成的atlas 900集群，在执行图中的典型任务时，比第二个快10倍左右。（10秒是计算能力的巨大提升。朱飞的个人分析显示，两者都是基于非x86架构（阿里巴巴是risc-v，华为是arm）。事实上，单个芯片的计算能力不如X86，而且都依赖于集群核。

阿里的定位推理主要用于边缘计算，华为的定位培训主要用于数据中心。这样，我们就应该在头脑中有一个关于单机和集群两种计算能力的数字。

骁龙660和骁龙710差距大吗，主要在哪？

Snapdragon 710声称与Snapdragon 660相比，AI的整体性能提高了2倍。它可以支持轻松拍摄和分享上下文感知的照片和视频，个性化的语音和语言模式，从而实现更自然的互动。（注：鲁爱马克大师是目前唯一的移动AI评测软件。它利用perception V3、resnet34和vgg16三种常用神经网络的具体算法，对图像内容进行识别，并根据概率输出可能的结果列表。最后，通过识别速度和图像识别正确率来判断手机的AI性能，并对旅行测试进行评分。）

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