有網友問昇騰910和含光800性能對比；華為推出的昇騰910性能強大，而含光800則是阿里巴巴發(fā)布的含光800AI芯片。

2019年9月25日，阿里巴巴發(fā)布含光800AI芯片；含光800是高性能的AI推理芯片。該芯片推理性能達到78563 IPS，能效比500 IPS/W。

含光800AI芯片基于RISC-V和阿里自有算法，含光800芯片性能的突破得益于軟硬件的協同創(chuàng)新：硬件層面采用自研芯片架構，通過推理加速等技術有效解決芯片性能瓶頸問題；軟件層面集成了達摩院先進算法，針對CNN及視覺類算法深度優(yōu)化計算、存儲密度，可實現大網絡模型在一顆NPU上完成計算。

含光800AI芯片相比傳統(tǒng)GPU算力，性價比提升100%。根據云棲大會的現場演示結果顯示，比如拍立淘商品庫每天新增10億商品圖片，使用傳統(tǒng)GPU算力識別需要1小時，使用含光800后可縮減至5分鐘。

據阿里介紹含光NPU采用TSMC 12nm工藝制程，可提供全球最高單芯片AI推理性能。 在HGAI模型的推理應用中，含光NPU每秒鐘可處理高達78000 IPS的圖片，是同類處理器的數十倍性能。

目前含光800目前已被應用到阿里巴巴旗下的的多個業(yè)務場景，比如圖像視頻分析、城市大腦、搜索優(yōu)化等等。

2019年8月23日，華為發(fā)布AI芯片Ascend 910（昇騰910）。

據華為官方介紹，昇騰910AI處理器，基于自研華為達芬奇架構3D Cube技術，實現業(yè)界最佳AI性能與能效，架構靈活伸縮，支持云邊端全棧全場景應用。

除了基于達芬奇架構的AI核外，昇騰910還集成了多個CPU、DVPP和任務調度器（Task Scheduler），因而具有自我管理能力，可以充分發(fā)揮其高算力的優(yōu)勢。

昇騰910集成了HCCS、PCIe 4.0和RoCE v2接口，為構建橫向擴展（Scale Out）和縱向擴展（Scale Up）系統(tǒng)提供了靈活高效的方法。HCCS是華為自研的高速互聯接口，片內RoCE可用于節(jié)點間直接互聯。最新的PCIe 4.0的吞吐量比上一代提升一倍。

昇騰910算力是國際頂尖AI芯片的2倍，相當50個當前最新最強的CPU；其訓練速度，也比當前最新最強的芯片提升了50%-100%。同時華為還發(fā)布了配套的新一代AI開源計算框架MindSpore。兩者搭配性能最大化利用芯片算力。

新一代的AI開源計算框架MindSpore創(chuàng)新編程范式，使得工程師更容易使用；該計算框架可滿足終端、邊緣計算、云全場景需求，能更好保護數據隱私；可開源，形成廣闊應用生態(tài)。

昇騰910半精度（FP16）算力達256 TFLOPS。（還有一個說法是昇騰910的半精度（FP16）算力達到320 TFLOPS）；而整數精度（INT8）算力達到 640 TOPS，（還有一個說法是整數精度（INT8）算力達到512 Tera-OPS；小編認為一個數值可能是設計參數值，一個可能是極值）功耗 310W，采用 7nm 先進工藝。此外，昇騰 910 集成了 HCCS、PCIe 4.0 和 RoCE v2 接口，為構建橫向擴展 （Scale Out）和縱向擴展（Scale Up）系統(tǒng)提供了靈活高效的方法。

比如華為的Atlas 900 AI訓練集群，算力達到了256 PFLOPS。要實現這樣的算力，如果采用通用CPU需要6195個機柜，用GPU需要208個機柜，而NPU如昇騰只要128個機柜，這歸功于昇騰架構對深度學習業(yè)務的優(yōu)化。而且最終，華為只用了16個機柜來實現。

此外，昇騰910為國產AI芯片助力，華為盤古大模型從算力（昇騰算力，昇騰的底層架構也是華為自創(chuàng)的）、芯片使能、AI框架（MindSpore AI計算框架）到AI平臺（AI開發(fā)生產線ModelArts）實現了全棧自主創(chuàng)新。