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华为发布AI战略,两款芯片十分可期!

导读: 昨天早上九点,华为在全联接大会上正式对外发布了AI发展战略和相关产品及解决方案,其核心要点就是华为要打造包括芯片、芯片使能、硬件、训练和推理的框架的全栈方案、以及面向云、边缘和端的全场景解决方案。

发布会之后,华为应该会笑很久。

昨天早上九点,华为在全联接大会上正式对外发布了AI发展战略和相关产品及解决方案,其核心要点就是华为要打造包括芯片、芯片使能、硬件、训练和推理的框架的全栈方案、以及面向云、边缘和端的全场景解决方案。

其中,最为重磅的莫过于华为此次推出的两颗AI芯片:用于大规模分布式训练系统的昇腾910以及面向边缘计算场景的昇腾310。

华为,稳了!首次发布AI战略,两款芯片、全栈“IP”,AI之心十分可期!

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两款芯片均采用达芬奇架构,昇腾910主打云场景的超高算力,其半精度算力达到了256 TFLOPS,比目前最强的NVIDIA V100的125T还要高一倍,是目前全球已经发布的单芯片计算力最大的AI芯片,采用7nm工艺,将在明年第二季度上市。昇腾310兼具极致高效计算和低功耗,是目前面向边缘计算场景最强算力的SOC,最大功耗仅仅8瓦。除此之外,徐直军介绍2019年还要发布三款应用在智能手机、手表等穿戴设备上的IP。

基于昇腾910以及310,华为还将提供系列的硬件以及云服务产品,用徐直军的话来说——

AI 好啊,我们要“大大加速AI在各行各业的应用,实现普惠AI。”

揭秘华为全栈式、全场景AI方案

大会开始,华为轮值董事长徐直军开门见山,操着一口不太正宗的普通话谈到了当下人工智能的发展态势,他主要谈了三个观点:第一,人工智能将是一种通用技术。用AI的技术和理念去解决现在和未来的问题。这是未来我们能够构建竞争力的关键。第二,AI将会改变所有行业。第三,AI将改变每个组织。AI将降低传统岗位需求,而提高对数据库人才的需要。未来的人员需求是菱形,而不是三角形。

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基于AI技术对人才和产业的10大改变,华为制定了包括五个部分的AI发展战略:

1、投资基础研究:全力投资AI基础研究,在计算机视觉、自然用户眼处理、决策推理领域构建数据高效;

2、打造全栈方案:打造面向云、边缘和端的全场景解决方案;

3、投资开放生态和人才培养;

4、解决方案增强:AI思维技术引入华为现有所有产品和服务。实现现有产品和服务更大的价值;

5、内部效率提升:应用AI优化内部管理,对准海量作业场景。

之后,华为首席战略架构师党文栓详细解释了华为的全栈式、全场景解决方案,其中全场景包括四层:Ascend芯片、算力层CANN、支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架MindSpore;提供全流程服务(ModelArts)、分层API和预集成方案的应用使能层:

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第一层是芯片设计层,即基于达芬奇架构开发的从Lite、Mini、Tiny、Nano到Max一系列芯片集成,适用任何场景,以最低功耗发挥最优性能。

第二层是算力层,华为开发的CANN能够兼具最优开发算力和算子性能两者,具有统一的API接口,致力于为开发者提供更好的开发平台。以reduce-sum开发案例为例,华为的开发效率提升三倍。

第三层是华为开发的统一训练和推理的框架Mindstore,其支持深度学习、强化学习、增强学习。值得一提的是,这一框架的大小不到50mb,存储空间需求也很小,集成了大规模分布式训练系统的芯片,助力不同模型开发和优化。

第四层是应用开发层,即提供全流程服务架构ModelArts,通常建模、运营等服务都是隔离的,华为设计的ModelArts可以为开发者提供更加简单的模型支持,从获取数据到适应变化,可以支持全流程的设计支持。具体包括适配模型架构,让不同场景的模型设计更加自动化的ExeML以及预集成解决方案,支持多领域(包括物流等不同场景)开发的CloudEI平台等。

总体来说,华为人工智能的发展战略,是以持续投资基础研究和AI人才培养,打造全栈全场景AI解决方案和开放全球生态为基础。

在人工智能战略上慢半拍的华为,终于放大招了

华为最早公开对AI的“野心”得追溯到2016年任正非的一次内部谈话。当时他在华为诺亚方舟实验室座谈会上做了一次内部演讲,首次系统谈到了华为在人工智能领域的战略。自此,华为的AI战略初露端倪。

这次内部谈话,任正非谈到了华为的人工智能服务方向、研发重点。其中,关键词之一就是基于华为现有的网络存量,将AI聚焦在改善服务上。即“人工智能要瞄准服务主航道。”

值得注意的是,此处提及的诺亚方舟实验室则是华为于2012年成立的,专注于人工智能、机器学习、数据挖掘等前沿科技领域,也是华为正式投入AI基础研究的先导信号。

诺亚方舟上面还有更加神秘的“2012实验室”,这是华为的总研究院,包括中央硬件工程学院、海思、研发能力中心、中央软件院等。

早期的华为的AI研究主要还是聚焦在企业内部的服务当中,其对外的动作和谷歌、微软以及国内的BAT相比,低调很多。

以和云计算息息相关的云端AI芯片市场为例,作为 AI 云服务的重要部分,为深度神经网络任务专门加速的云端芯片,成了当前云服务厂商的兵家必争之地。英伟达凭借其CUDA方案,一时风头无两。谷歌在2016年推出了专为机器学习定制的专用芯片TPU,已经被其应用在了AlphaGo、搜索、翻译、相册等背后的机器学习模型中。今年2月,谷歌云TPU 宣布向外部用户开放。

国内的情势也是刻不容缓,百度在7月份的开发者大会,推出了云端全功能AI芯片“昆仑”,其在训练和推理上的能力不容小觑,并且与百度的AI大脑构成协同作用。阿里巴巴则是在刚刚过去的云栖大会上,宣布成立独立的半导体公司平头哥,其首款自研深度神经网络芯片将于明年4月正式流片。

面对国内外的多面夹击,华为的步伐不得不加快了。

这次昇腾系列芯片的发布可以看出华为的野心非常大,不仅仅要超越已有的竞争对手,还要做的更全更大,不过最终的应用成绩如何还要等待时间考验。

华为的AI之心可期

据了解,有业内人士将华为的人工智能研究被分为三个部分:做基础理论研究;做使能器来改造华为的流程管理,“这个使能工程不对外,只全对内”;第三部分就是做人工智能相关的产品,对外赋能。

在外界的认知中,华为和AI的连接点更多的体现在移动处理器上。从2017年搭载NPU的麒麟970横空问世,引领了AI芯片在手机端的热潮。再到今年的麒麟980继续改进其神经网络推理加速架构,并推出全新双核NPU,华为表示麒麟980相比麒麟970可获得75%的性能提升,能耗比则比麒麟970提高58%。

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同时,在AI方面,华为的布局看似不显山露水,其实已经在tob以及toc两端上一步步稳扎稳打了。

今年4月份,华为轮值董事长徐直军提到,“华为要把AI的技术引入我们的智能终端、云和网络。”

网络运营商方面,华为在原有的全云化网络构架基础上引入了机器学习,开发了SoftCOM AI解决方案架构,SoftCOM AI整个构架有两个核心:一个核心是AI训练平台,用以训练数据,输出模型或算法;另一个核心是智能管控中心,用以收集数据,根据训练平台输出的模型和算法,推理出网络动作指令并执行。最终去实现电信网络的自动、自治、自愈等。

云方面的布局更是不遑多论,此次全联接大会上,昇腾系列芯片的推出可见华为对于云的高度重视。今年3月,华为在公有云领域加大投入并成立了云BU,其与目前华为的三大业务BU属于并列地位;7月,华为全面升级云品牌“华为云”。

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这次全联接大会上的“+智能”的口号,也是华为云“+AI”的延续,“+AI”而不是“AI+”华为也深知人工智能当前的技术趋势更多还是处在早期,是为原有的一些产品应用赋能,而不是凭空去推出一个完全“AI”的东西。

华为先将AI应用于内部的制造、物流、零售等场景,比如华为使用图像处理技术和深度学习智能判定,将设备成品率提升到了 99.55%,然后再开始向外输出自己的AI能力。去年9月,华为推出了基于华为云的企业智能EI平台,通过EI平台,可以让所有的企业和政府用户使用AI打造的各种各样的产品和服务。

总而言之,华为一直想做的是构建从芯片、终端到云端的协同发展人工智能。

结语:

华为此次的全联接大会可谓是干货满满,徐直军也提到后面几天的会议会陆续详细介绍华为的几大AI发展战略。

在AI方面,华为是不鸣则已,一鸣惊人,其推出的全场景、全终端的AI芯片覆盖了云端、边缘端以及终端。确实,从昇腾到麒麟系列,华为的AI芯片布局算的上是目前国内外布局最为全面的科技公司。无论是对标英伟达,还是谷歌,华为的技术实力都让其人工智能野心十分可期。

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