近日，华为AI集群Atlas 900荣获大奖。经过权威评委团的严格评审，GSMA(全球移动通信协同协会)组织方将Global Mobile Awards 2020 (GLOMO奖项)未来技术大奖颁给了华为Atlas 900。

经过权威评委团的严格评审，Atlas 900凭借其全球领先的AI算力、极致的散热系统、最佳的集群网络等特性最终脱颖而出。Atlas 900有助于加速全球AI基础研究和行业AI应用普及，为世界提供最强AI算力。

通常，业界认为AI三大核心基础要素是算力、算法和数据。其中，算力乃是基础之中的基础，无论是训练（train）还是推理（inference）都离不开强劲算力的支撑。而华为Atlas 900自去年9月份正式推出，恰恰在算力层面带来了变革。

Atlas 900是全球目前最快的AI训练集群，它由1024千颗昇腾 910 AI处理器构成，其总算力可达256P～1024P FLOPS @FP16，相当于50万台PC的计算能力。在ResNet-50的模型训练基准测试中，Atlas 900以59.8秒的成绩打破世界纪录，是业界唯一在一分钟之内完成训练的产品。

在Atlas 900刷屏霸榜的同时，我们也不禁要问华为Atlas系列产品为什么会这么强？Atlas系列产品在真实业务场景中是否能够经受考验？

面对诸多疑问，请你一定不要错过3月6日华为开发者大会（Cloud）第二期DevRun Live开发者沙龙的线上直播。来自全爱科技、格灵深瞳等公司的一线AI大咖将分享基于华为Atlas AI产品的最新人工智能实践。届时，你会了解到Atlas如何在多个AI场景大发神威的。

Atlas为什么如此强

除了性能出众之外，华为Atlas全系列产品都基于统一的达芬奇架构，从Atlas 200 AI加速模块、Atlas 300 AI加速卡，到Atlas 500智能小站、Atlas 800 AI服务器、再到Atlas 900 AI集群，覆盖了端、边、云的全场景部署。

事实上，Atlas如此强大的背后，是源自其最核心的能力--华为昇腾系列AI处理器，华为通过不同规格的昇腾处理器支撑起全家族的Atlas产品。

比如去年8月在深圳发布的昇腾910处理器，是华为Ascend-Max 系列的产品，昇腾 910 的 FP16 算力达到 256 Tera-FLOPS，INT8 算力达到 512 Tera-OPS，支持128通道全高清视频解码（H.264/265）。昇腾 910 达到规格算力所需功耗仅 310W，明显低于设计规格的 350W。

而昇腾310处理器的最大功耗仅为8W，是一款极致高效计算低功耗AI处理器。其半精度（FP16）运算能力8TFLOPS，整数精度（INT8）16TOPS，并且支持16通道全高清视频解码（H.264/265）。昇腾310使用了高效灵活CISC指令集，每个AI核心可以在1个周期内完成4096次MAC计算，集成了张量、矢量、标量等多种运算单元，支持多种混合精度计算，支持训练及推理两种场景的数据精度运算。

当然，人工智能要实现突破还是得看产品在行业具体业务场景中的应用。而本期华为DevRun Live开发者沙龙正是以基于华为Atlas产品的人工智能应用于实践为主，来自国内一线的AI大咖将会详解典型人工智能应用落地的需求与挑战，以及华为Atlas与行业应用场景结合带来的实质性改变。

AI大咖们会分享哪些干货

在本期的华为DevRun Live开发者沙龙中，来自爱科技有限公司首席技术官徐俊将分享《如何在人形机器人上实现实时的动作识别与智能交互》。届时，徐俊将介绍如何基于华为高性能推理处理器昇腾实现人体动作识别与机器跟随，并且会结合实际开发案例介绍人体动作识别与交互场景的性能提升与实践，以及教育机器人的行业应用。

众所周知，应用场景是人工智能走向落地与突破的关键所在。而近期因为疫情的关系，贴近用户近端的人工智能产品需求正在迅速提升，比如出现了像医疗领域的导诊机器人、教育领域的机器人、物流领域的配送机器人、以及车站等人群密集区的巡控机器人等等，这些应用场景往往需要低功耗、小型化、高速案例的推理处理器来保障AI算法在近端的有效实现，而全爱科技在这个领域的实践一定会给你带来全新的启示。

Linaro云基础设施Tech Lead 赵帅将分享《Kubernetes as a service - The Open Source Cloud on ARM64》。Linaro作为业界第一个基于ARM64服务器的开发者云平台，完全基于开源IaaS以及PaaS平台进行构建。届时，赵帅将详细介绍基于ARM64开源云平台的基本架构，以及Kubernetes即服务在Linaro中的具体开发工作和实现方式。

格灵深瞳信息技术有限公司首席技术官邓亚峰则会带来《单机如何实现768路极致高密视频实时分析》。邓亚峰将会介绍如何基于华为Atlas 300人工智能计算产品实现视频分析场景下的高性能AI计算，实际案例来介绍如何最优化硬件与软件的融合，最大化激发性能，支撑与解决高密度视频实时分析的挑战。

事实上，计算机视觉一直走在人工智能落地的最前沿，近年来已经有大量基于图像识别的AI应用在各行各业中出现。例如像智慧城市、平安城市、智能交通、自动驾驶等，都需要通过AI技术对图像视频进行自动分析、识别、跟踪、理解和描述特点等，尤其是在大流量人群的场所，这些应用通常需要强大的算力来支撑。届时，邓亚峰的分享一定会给那些想了解如何应用AI模块实现极致高密度视频实时分析的人带来全新的认知。