Huawei Ascend 910 Accelerator

در دنیای امروز که مدل‌های زبانی مانند GPT، BERT، LLaMA و دیگر LLMها نقش حیاتی در صنایع مختلف ایفا می‌کنند، استفاده از پردازنده‌های قدرتمند هوش مصنوعی در دیتاسنترها و زیرساخت‌های سازمانی به یک ضرورت تبدیل شده است. در این میان، Huawei Ascend 910 یکی از قدرتمندترین و پرکاربردترین تراشه‌های AI است که با بهره‌گیری از معماری اختصاصی Da Vinci، پاسخگوی نیازهای پیچیده‌ی یادگیری ماشین در مقیاس‌های بسیار بزرگ می‌باشد.

⚙️ معماری و طراحی: Da Vinci در قلب Ascend 910

معماری Da Vinci که توسط Huawei طراحی شده، بر پایه محاسبات ماتریسی با بهره‌وری بالا ساخته شده و قابلیت اجرای مدل‌های AI در مقیاس عظیم را دارد. در این معماری:

• هسته‌های متعدد ماتریسی (Matrix Engine) به صورت موازی کار می‌کنند.

• استفاده از حافظه HBM با پهنای باند بالا (High Bandwidth Memory)

• طراحی بهینه‌شده برای کاهش Latency در حین آموزش مدل‌های پیچیده

• پشتیبانی از Mixed Precision Computing (FP16 و INT8)

🔍 مشخصات فنی Huawei Ascend 910

💻 سازگاری نرم‌افزاری و اکوسیستم توسعه

برخلاف پردازنده‌های NVIDIA که از CUDA استفاده می‌کنند، Ascend 910 یک اکوسیستم مستقل دارد:

• MindSpore: چارچوب اصلی توسعه مدل AI توسط هواوی

• CANN Toolkit: ابزارهای کامپایل، اجرای مدل، بهینه‌سازی و کنترل مصرف انرژی

• ModelZoo: مجموعه‌ای از مدل‌های آماده برای بینایی ماشین، پردازش زبان و …

• AscendCL API: API سطح پایین برای توسعه‌دهندگان حرفه‌ای

• پشتیبانی محدود از TensorFlow و PyTorch با پچ‌های ویژه

توجه: اگرچه CUDA برای Ascend در دسترس نیست، اما هواوی با استفاده از CANN و MindSpore تجربه‌ای مشابه با عملکرد بالا فراهم می‌کند.

🧠 کاربردهای واقعی و صنعتی

این تراشه در پروژه‌های بزرگ مورد استفاده قرار گرفته که شامل:

1. آموزش مدل‌های GPT، BERT و LLaMA در دیتاسنترهای دولتی آسیا

2. توسعه سیستم‌های بینایی ماشین برای تشخیص چهره در سطح شهرها

3. پلتفرم‌های هوش مصنوعی پزشکی برای تشخیص بیماری‌های خاص مانند سرطان

4. پیش‌بینی وضعیت آب‌وهوا و بلایای طبیعی با مدل‌های AI

5. تحلیل معاملات مالی و تشخیص تقلب در بانک‌های بزرگ

🔄 مقایسه با رقیب اصلی: NVIDIA A100

✳️ اگر سازمان شما در اکوسیستم هواوی فعالیت می‌کند یا زیرساخت داخلی دارید، Ascend 910 می‌تواند جایگزینی بهینه و قدرتمند برای A100 باشد، با مصرف انرژی پایین‌تر.

✅ مزایا و معایب

مزایا:

• بهره‌وری انرژی بالا نسبت به توان پردازشی

• طراحی مهندسی‌شده برای آموزش مدل‌های سنگین

• سازگاری کامل با پلتفرم‌های داخلی هواوی

• پشتیبانی از Mixed Precision

• معماری بومی Da Vinci با عملکرد پایدار

معایب:

• عدم پشتیبانی از CUDA

• نیاز به دانش فنی در استفاده از MindSpore

• در برخی کشورها دسترسی سخت به قطعات و پشتیبانی

⚙️ ویژگی‌های فنی Huawei Ascend 910

توان پردازشی FP16 و INT8

Huawei Ascend 910 از قدرت محاسباتی 256 ترافلاپس در FP16 و 512 TOPS در INT8 برخوردار است. این به آن معناست که می‌تواند میلیاردها عملیات اعشاری و صحیح را در ثانیه انجام دهد، که برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی سنگین مانند GPT، ResNet و Transformer کاملاً حیاتی است. این توان پردازشی بالا باعث می‌شود زمان آموزش مدل‌ها کاهش یافته و سرعت توسعه محصولات مبتنی بر AI افزایش یابد.

حافظه پرسرعت HBM

وجود 32 گیگابایت حافظه HBM با پهنای باند بالا به Ascend 910 این امکان را می‌دهد که داده‌های ورودی و پارامترهای مدل‌ها را بدون تأخیر پردازش کند. این حافظه برای مدل‌هایی که دارای میلیاردها پارامتر هستند (مانند LLaMA، GPT و BERT) حیاتی است.

مصرف برق بهینه

با مصرف حدود 310 وات، Ascend 910 نسبت به رقبای خود مانند NVIDIA A100 که حدود 400 وات مصرف دارد، عملکردی بهینه‌تر از نظر مصرف انرژی دارد. این موضوع در دیتاسنترها و پروژه‌هایی با مصرف برق حساس، بسیار مهم است.

🧠 کاربردهای اصلی Huawei Ascend 910

آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

مدل‌هایی مانند GPT، BERT، ChatGLM و T5 به منابع پردازشی بسیار بالایی نیاز دارند. Ascend 910 می‌تواند فرآیند pretraining و fine-tuning این مدل‌ها را با سرعت بالا انجام دهد و به‌خاطر توان بالا و حافظه وسیعش، در اجرای مدل‌هایی با بیش از 100 میلیارد پارامتر هم موثر عمل می‌کند.

بینایی ماشین (Computer Vision)

در کاربردهایی مانند تشخیص چهره، تحلیل ویدیو، کنترل کیفیت در خط تولید و خودروهای خودران، Ascend 910 می‌تواند الگوریتم‌های CNN، YOLO، و ResNet را با سرعت بالا اجرا کند. بهره‌مندی از معماری Da Vinci در اینجا مزیت بزرگی به حساب می‌آید.

پردازش زبان طبیعی (NLP)

توان پردازشی بالا و پشتیبانی از مدل‌های NLP، باعث شده Ascend 910 در پروژه‌های گفتار به متن (STT)، ترجمه ماشینی و چت‌بات‌های هوشمند بسیار کارآمد باشد.

سیستم‌های توصیه‌گر

در اپلیکیشن‌هایی مثل فروشگاه‌های آنلاین، شبکه‌های اجتماعی یا سیستم‌های ویدئویی، Ascend 910 می‌تواند مدل‌های recommendation را با داده‌های حجیم کاربر و رفتارهای قبلی آموزش دهد و شخصی‌سازی را بهبود ببخشد.

کاربردهای صنعتی و پزشکی

در صنعت، از این تراشه برای پیش‌بینی خرابی تجهیزات، اتوماسیون صنعتی و کنترل کیفیت استفاده می‌شود. در پزشکی، برای تشخیص زودهنگام بیماری‌ها از طریق تصویر و پردازش داده‌های بالینی به‌کار می‌رود.

📊 مقایسه Huawei Ascend 910 با NVIDIA A100

در حالی که A100 از نظر اکوسیستم نرم‌افزاری گسترده‌تر و ابزارهای توسعه بیشتری برخوردار است، اما Ascend 910 به دلیل طراحی سفارشی برای کاربردهای سازمانی، گزینه‌ای مقرون‌به‌صرفه‌تر برای بسیاری از شرکت‌های آسیایی و سازمان‌هایی است که از پلتفرم‌های هواوی استفاده می‌کنند.

💡 مزایای Huawei Ascend 910

• توان پردازشی بالا در ابعاد سازمانی: به دلیل توان بالا در FP16 و INT8، برای پروژه‌هایی با داده‌های بسیار حجیم مناسب است.

• مصرف انرژی بهینه: باعث صرفه‌جویی در هزینه‌های عملیاتی در دیتاسنترها می‌شود.

• سازگاری بومی با MindSpore: این پلتفرم توسط هواوی توسعه داده شده و بهینه‌ترین عملکرد را روی Ascend دارد.

• طراحی مناسب برای مقیاس‌پذیری: معماری Da Vinci به گونه‌ای طراحی شده که اجرای موازی در حجم بالا را آسان می‌سازد.

📦 استفاده در سرورهای هوش مصنوعی

Ascend 910 بیشتر در سرورهای زیر استفاده می‌شود:

• Huawei Atlas 800 Training Server

• Atlas 300 AI Accelerator Card

• سرورهای سفارشی با پشتیبانی از Da Vinci Architecture

• استفاده در دیتاسنترهای ابری (Huawei Cloud)

❓ سوالات متداول

آیا Huawei Ascend 910 مناسب برای استفاده شخصی است؟

خیر. این شتاب‌دهنده برای استفاده در سرورهای دیتاسنتری و سازمانی طراحی شده و برای محیط‌های خانگی یا شخصی مناسب نیست.

آیا Ascend 910 از TensorFlow پشتیبانی می‌کند؟

بله، با نسخه‌های پچ‌شده یا تبدیل مدل‌ها به فرمت سازگار با MindSpore می‌توان از TensorFlow استفاده کرد.

آیا می‌توان با Ascend 910 بازی اجرا کرد؟

خیر، این تراشه برای گرافیک یا بازی طراحی نشده و هیچ پشتیبانی از DirectX یا OpenGL ندارد.

🧾 نتیجه‌گیری نهایی

Huawei Ascend 910 یک گزینه فوق‌العاده برای سازمان‌هایی است که به دنبال آموزش مدل‌های یادگیری عمیق در مقیاس وسیع هستند و ترجیح می‌دهند از اکوسیستم بومی و مستقل هواوی استفاده کنند. این تراشه با عملکرد بالا، مصرف انرژی کنترل‌شده و معماری پیشرفته Da Vinci، می‌تواند نقش مهمی در تحول زیرساخت هوش مصنوعی شما ایفا کند.

اگر در حال راه‌اندازی دیتاسنتر، سرورهای AI، یا پروژه‌های مقیاس‌پذیر یادگیری عمیق هستید، حتماً Huawei Ascend 910 را به‌عنوان یکی از گزینه‌های اصلی خود بررسی کنید.