两款芯片都是在2018年10月首次亮相，但本周标志着他们的商业首次亮相。ascend 910主要针对数据中心工作负载，而ascend 310主要针对互联网连接设备，如智能手机，智能手表和其他物联网(iot)设备。
“特别是ascend 910比我们预期的要好得多，”华为轮值主席eric xu今天上午在中国深圳举行的新闻发布会上表示。“毫无疑问，它拥有比世界上任何其他ai处理器更强大的计算能力。”
根据华为的说法，ascend 910在整数精度(int8)计算中提供256 teraflops的计算能力，用于半精度(fp16)浮点运算和512 tops(每秒万亿次运算)，同时功耗约为310瓦。华为表示，在resnet-50(一种流行的图像识别基准测试)的典型培训课程中，它的速度是竞争对手ai加速器芯片的两倍。
为了便于比较，去年7月宣布的百度昆仑818-300 ai芯片可以达到260 tops，而亚马逊的inferentia机器学习处理器在int8上提供从32 tops到512 tops的可扩展性能。
至于ascend 310，它包含一个16通道fhd视频解码器，能够提供16 tops的整数精度(int8)和8 teraflops的半精度(fp16)。华为表示已经被“领先”汽车制造商用于穿梭巴士，新能源汽车和自动驾驶，它指出其ascend 310推出的atlas系列加速卡和服务器现已成为“数十种”行业解决方案的一部分由数十个合作伙伴开发。
ascend 310的性能稍稍落后于初创公司hailo最近宣布的hailo-8，其能够达到每秒26 tera的操作(tops) - 比gyrfalcon的lightspeeur 2801(最高可达9.3 top)和ceva的neupro等芯片的两倍多。 ，可以达到12.5 tops。它的联赛速度比nvidia的测试芯片慢，称为rc-18，可以达到128 top，每瓦10 top。
mindspore
除了ascend 910和ascend 310之外，华为还详细介绍了mindspore，这是一个可扩展的端到端人工智能计算框架，类似于谷歌的tensorflow和facebook的pytorch。它可以扩展到所有设备，边缘和云环境，并且设计为轻量级。在处理用于自然语言处理的典型ai模型时，mindspore的核心代码行数比“领先”框架少20%，平均效率提高50%。
在隐私方面，华为称mindspore不会自行处理数据，而是采用模型保护技术来仅提取已经处理过的梯度和模型信息。通过这种方式，即使在“跨场景”环境中，它也可以表面上保留敏感数据，同时确保ai算法保持安全和可靠。
除华为的ascend芯片外，mindspore将于2020年第一季度开源，支持gpu，cpu和其他类型的处理器。它将补充华为完全托管的modelarts平台，该平台提供全流水线模型生产服务，包括数据收集和模型开发。
“一切都按计划向前推进。我们承诺提供全栈，全场景ai组合。今天我们交付了，“徐说。此次发布是华为ai路线图的新里程碑;这也是一个新的开始......我们希望推动更广泛的ai采用，并帮助开发人员做他们最擅长的事情。“
在华为用于移动设备，车载系统，智能扬声器和可穿戴设备的内部操作系统(harmony)宣布推出数周后，美国考虑放宽对该公司及其子公司的贸易限制。