深度解读达芬奇架构：华为AI芯片的“秘密武器”( 七 )_来源：华为2019年6月

以Ascend芯片为例，Ascend-Nano可以用于耳机电话等IoT设备的使用场景；Ascend-Tiny和Ascend-Lite用于智能手机的AI运算处理；在笔记本电脑等算力需求更高的便携设备上，由Ascend-Mini提供算力支持；而边缘侧服务器上则需要由Multi-Ascend 310完成AI计算；至于超复杂的云端数据运算处理，则交由算力最高可达256 TFLOPS@FP16的Ascend-Max来完成。

正是由于达芬奇架构灵活可裁剪、高能效的特性，才能实现对上述多种复杂场景的AI运算处理。同时，选择开发统一架构也是一个非常关键的决策。统一架构优势很明显，那就是对广大开发者非常利好。基于达芬奇架构的统一性，开发者在面对云端、边缘侧、端侧等全场景应用开发时，只需要进行一次算子开发和调试，就可以应用于不同平台，大幅降低了迁移成本。

不仅开发平台语言统一，训练和推理框架也是统一的，开发者可以将大量训练模型放在本地和云端服务器，再将轻量级的推理工作放在移动端设备上，获得一致的开发体验。