710和845人工智能有何核心差异？

• 710系列：是华为面向云端数据中心的AI训练和推理芯片，属于高性能计算领域。
• 845系列：是华为面向终端设备（如手机、平板、智能穿戴等）的AI芯片，属于移动端低功耗计算领域。

下面我们来详细解析这两款芯片在人工智能领域的定位、特点和区别。

华为昇腾 310 (Ascend 310) - 710系列的核心成员

“710”通常指的是昇腾310处理器，它是华为AI战略中“端、边、云”协同架构里“云”和“边”侧的核心产品。

定位与应用场景

• 云端AI训练与推理：主要用于数据中心，进行大规模的AI模型训练（如大语言模型、计算机视觉模型）和高效推理（为海量用户提供AI服务）。
• 边缘计算：部署在靠近数据源的边缘服务器上，用于处理需要低延迟、高隐私的AI任务，如智能监控、工业质检、自动驾驶的边缘节点等。

核心技术特点

• 达芬奇架构 (Da Vinci Architecture)：这是华为自研的AI处理器核心架构，专门为AI矩阵运算设计,性能远超通用CPU。
• 高性能计算：提供强大的半精度（FP16/INT16）和整数（INT8）算力,非常适合深度学习中的大规模矩阵乘法和卷积运算。
• 高能效比：在提供强大算力的同时，能效比非常高,有助于降低数据中心的运营成本。
• 灵活的接口：支持多种高速互联技术（如HCCS、PCIe），可以方便地多片互联，构建更大规模的AI计算集群，形成“Atlas人工智能计算平台”。

实际产品形态

昇腾310通常以模块或加速卡的形式出现，

• Atlas 300T 训练卡：用于构建AI训练集群。
• Atlas 300I 推理卡：用于AI推理服务器。

一句话总结：昇腾310是为AI大模型训练和数据中心级AI服务而生的“大力士”。

麒麟 845 (Kirin 845) - 845系列的核心成员

“845”通常指的是麒麟845移动处理器，它是华为手机SoC（System on a Chip）家族中的一员,在终端AI领域扮演着重要角色。

定位与应用场景

• 终端侧AI：直接集成在智能手机等移动设备中，实现端侧智能。
• 用户体验提升：在设备上直接处理AI任务，无需将数据上传到云端,带来更快的响应速度和更好的隐私保护。
• 具体应用场景：
  • 拍照：场景识别、人像模式背景虚化、美颜、夜景降噪等。
  • 语音助手：离线语音唤醒、语音识别。
  • 系统优化：智能调度资源,提升流畅度和续航。
  • AR/VR：实时图像处理和空间感知。

核心技术特点

• 集成NPU (神经网络处理单元)：麒麟845芯片内部集成了专用于AI计算的NPU模块,这是其实现终端AI能力的关键。
• 低功耗设计：与云端芯片不同，移动端芯片对功耗极其敏感，NPU通过专用硬件执行AI任务，比使用CPU或GPU执行同样的任务要更省电。
• 异构计算：麒麟SoC采用CPU + GPU + NPU的异构计算架构，CPU处理通用任务，GPU处理图形渲染，NPU则高效处理AI任务，各司其职,整体性能最优。
• 实时性：在本地完成AI计算，延迟极低,用户体验流畅。

实际产品形态

麒麟845直接集成在华为、荣耀等品牌的智能手机主板上,是整个手机SoC的一部分。

一句话总结：麒麟845是为手机等智能终端提供“聪明大脑”和“长续航”的AI加速器。

核心区别对比

710（以昇腾310为代表）和845（以麒麟845为代表）是华为在人工智能领域布局于不同战场的两款明星产品：

• 710系列是“正规军”，负责在AI的“主战场”——数据中心，进行大规模、高强度的模型训练和推理服务,是构建国家AI基础设施的核心力量。
• 845系列是“特种兵”，负责在AI的“前沿阵地”——我们手中的智能终端，提供即时、高效、私密的AI体验,是AI技术普惠到每个人的关键载体。

两者共同构成了华为“端、边、云”全栈全场景AI解决方案的重要组成部分,体现了其在不同计算场景下对AI的深刻理解和全面布局。

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