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華為智能計(jì)算業(yè)務(wù)部成立:因智而生,打破AI算力瓶頸

電子工程師 ? 來源:網(wǎng)絡(luò)整理 ? 作者:佚名 ? 2018-12-27 15:22 ? 次閱讀
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未來的IT基礎(chǔ)架構(gòu)在我看來只有兩種結(jié)局:要么借助智能化實(shí)現(xiàn)再進(jìn)化,要么墨守成規(guī)被時(shí)代淘汰。12月21日,華為在北京召開了首屆華為智能計(jì)算大會(huì)暨中國智能計(jì)算業(yè)務(wù)戰(zhàn)略發(fā)布會(huì),正式宣布華為服務(wù)器產(chǎn)品線升級為華為智能計(jì)算事業(yè)部,并發(fā)布了華為智能計(jì)算新戰(zhàn)略。升級完畢之后,華為將圍繞算力、工程、架構(gòu)和一體化解決方案四方面來構(gòu)筑全棧全場景智能解決方案。華為此舉,顯然是為了適應(yīng)變化而來。那么,為什么計(jì)算架構(gòu)在不斷變化?為何華為要設(shè)立獨(dú)立的智能計(jì)算業(yè)務(wù)部?未來的計(jì)算工具會(huì)是怎樣?

本文引用地址:

華為為何設(shè)立智能計(jì)算業(yè)務(wù)部?

物聯(lián)網(wǎng)、AI、云計(jì)算、5G……新技術(shù)正在以迅雷不及掩耳的速度席卷世界,在各行各業(yè)構(gòu)筑新的規(guī)則。數(shù)字化、智能化可以帶來生產(chǎn)力的快速提升,這已經(jīng)是大多數(shù)企業(yè)的共識(shí),但也正是這種共識(shí),讓需求爆發(fā)式增長。在這樣的大背景下,當(dāng)前一年全球的新增數(shù)據(jù)為20ZB,已經(jīng)是名副其實(shí)的天文數(shù)字。

當(dāng)數(shù)據(jù)量發(fā)生爆炸式增長,對算力的需求自然水漲船高。但按照摩爾定律的芯片性能提升速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不上數(shù)據(jù)提升的速度,算力不足可能會(huì)形成對大數(shù)據(jù)小馬拉大車的產(chǎn)業(yè)難題。除了算力緊缺外,計(jì)算的技術(shù)也隨之發(fā)生變化,因?yàn)閿?shù)據(jù)的體量太龐大,不可能所有數(shù)據(jù)都回到數(shù)據(jù)中心進(jìn)行處理,因此計(jì)算從最早的單純依賴CPU,到加入GPU、FPGA、ASIC進(jìn)行異構(gòu)計(jì)算,再到計(jì)算逐漸邁向邊緣。這些技術(shù)上的演變,都是需求進(jìn)化的結(jié)果。

比如說物聯(lián)網(wǎng)和AI的結(jié)合,對計(jì)算的需求和傳統(tǒng)相比完全不一樣。很多計(jì)算,需要在各種應(yīng)用場景就進(jìn)行本地化運(yùn)算,比如很多智能交通的運(yùn)算,就需要邊緣有較強(qiáng)的運(yùn)算能力,實(shí)現(xiàn)邊緣智能、多路數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析、AI推理等功能,如果是在智能汽車上應(yīng)用,則需要更低功耗需求的端側(cè)計(jì)算,來完成單體智能、端邊云協(xié)同等,同時(shí)在體積上要求很更高。最終,各種數(shù)據(jù)結(jié)果又要匯集到云上,通過大量的算力,來完成通用計(jì)算、云服務(wù)、AI訓(xùn)練等功能。

計(jì)算之所以能成為一個(gè)萬億級大市場,其根本原因在于數(shù)字世界需要各種各樣的算力來作為數(shù)字引擎?,F(xiàn)在很多企業(yè)都在探索在數(shù)字化時(shí)代的商業(yè)模式創(chuàng)新,這時(shí)算力的供給與價(jià)格也要因需而變、因智而變。隨著未來商業(yè)創(chuàng)新、商業(yè)模式的繼續(xù)進(jìn)化,智能計(jì)算必然會(huì)更為深入地發(fā)展。因此,當(dāng)智能計(jì)算的大趨勢已定,各種各樣的設(shè)備,最終都可以被量化為算力時(shí),華為把服務(wù)器產(chǎn)品線轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄苡?jì)算業(yè)務(wù)部,主推全棧全場景智能解決方案,在商業(yè)上和技術(shù)選擇上是順應(yīng)潮流的自然選擇。

華為智能計(jì)算業(yè)務(wù)部手里有哪些底牌可打?

智能計(jì)算領(lǐng)域,競爭十分激烈,各大品牌都有各色絕招,但是在我看來,光是有某一個(gè)點(diǎn)的先進(jìn)技術(shù)并不夠,只有真正能適應(yīng)繁雜的業(yè)務(wù)模式,覆蓋各種算力需求的全棧全場景解決方案,才能最大程度幫助企業(yè)打消顧慮,實(shí)現(xiàn)投資收益最大化。

華為在智能計(jì)算業(yè)務(wù)上的競爭力,主要體現(xiàn)華為在智能計(jì)算上從芯片、終端產(chǎn)品、操作系統(tǒng)等具有整套解決方案,從而可以實(shí)現(xiàn)全棧全場景的應(yīng)用覆蓋。

首先,華為在智能相關(guān)芯片的研發(fā),可謂是跑在前列的,是華為全棧全場景能力的重要構(gòu)成。比如,華為一共有五大芯片,包括智能管理芯片、智能SSD控制芯片、智能網(wǎng)絡(luò)芯片、AI人工智能芯片以及ARM處理器芯片,這五款芯片在世界范圍內(nèi),都是出于領(lǐng)先水平。同時(shí),在終端產(chǎn)品上,華為也做到了智能服務(wù)器、企業(yè)智能云基礎(chǔ)設(shè)施、AI解決方案全覆蓋。并且,在AI生態(tài)上已經(jīng)初現(xiàn)雛形,甚至是在操作系統(tǒng)方面,也有消息證實(shí)華為正在進(jìn)行研發(fā),從而有望形成從芯片、硬件、操作系統(tǒng)到AI生態(tài)的全鏈條覆蓋。在我看來,這是一棧式AI整體解決方案,是華為最有力的底牌。

AI人工智能芯片一直是華為的強(qiáng)項(xiàng),近期發(fā)布的華為升騰310,基于達(dá)芬奇架構(gòu)設(shè)計(jì),是首批使用7納米工藝的AI芯片之一,功耗只有8W,單位功耗的算力比起傳統(tǒng)CPU足足提升了33倍。這顆先進(jìn)的AI芯片,可以說是不折不扣的戰(zhàn)略重器,讓華為在AI領(lǐng)域的的鏈條上構(gòu)成了最耀目的一環(huán)。另外,ARM處理器芯片自不必說,華為ARM的技術(shù)實(shí)力在智能手機(jī)上,也是可以與高通、蘋果等巨頭正面硬剛的存在。華為此次發(fā)布了采用7nm工藝、針對數(shù)據(jù)中心的ARM處理器芯片,這對于中國數(shù)據(jù)中心而言,是一個(gè)全新的選擇。而像智能管理芯片、是世界上首款智能管理芯片,可以實(shí)現(xiàn)能耗、故障等智能化的管理,單位比特管理性價(jià)比是遙遙領(lǐng)先的,管理效率可以提升15%。華為的智能SSD控制芯片在單位比特IO性價(jià)比上,也是業(yè)界標(biāo)桿的存在,性能領(lǐng)先第二名達(dá)到30%,在壽命上也延長了20%。此外,華為的智能網(wǎng)絡(luò)芯片,其性價(jià)比和效率,也有可圈可點(diǎn)之處。

這些具有競爭力的芯片并不單獨(dú)銷售,他們最終都會(huì)落地在華為Atlas智能計(jì)算平臺(tái)上。其Atlas 200系列加速模塊,只有半張信用卡大小,功耗僅為10W,就可以支持16路高清視頻實(shí)時(shí)分析,其小體積低功耗的特點(diǎn),可以讓AI計(jì)算部署在諸如攝像頭等設(shè)備上實(shí)時(shí)運(yùn)行;而Atlas 300系列PCIe加速卡,則可以用在數(shù)據(jù)中心和邊緣側(cè)服務(wù)器上,單卡的計(jì)算性能就可達(dá)單64TOPSINT8,可以很好地運(yùn)行深度學(xué)習(xí)任務(wù);Atlas 500智能小站則只有機(jī)頂盒大小,也具備16路高清視頻處理能力,和同行相比性能足足提升了4倍,在智能交通、無人機(jī)等場景可以派上用場;還有Atlas 800 AI一體機(jī),開箱即用,可以大幅降低企業(yè)應(yīng)用AI的門檻。這些落地產(chǎn)品,都得益于華為芯片的強(qiáng)大性能,在單位比特性價(jià)比上,在同級別產(chǎn)品中都保持著足夠的競爭力。

華為智能計(jì)算產(chǎn)品并不是最早的一家智能計(jì)算提供商,但由于擁有了自研的AI芯片,加之完整的智能計(jì)算生態(tài)鏈,讓后來者華為成為產(chǎn)品線最全、解決方案最完備的供應(yīng)商之一。

智能計(jì)算,賦能千行百業(yè)才剛剛開始

數(shù)字化、智能化可以帶來生產(chǎn)力的快速提升,這已經(jīng)是大多數(shù)企業(yè)的共識(shí),但要真正實(shí)現(xiàn),又是另外一回事。無論是哪一種模式的改變,其核心都離不開數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)的流動(dòng)以及數(shù)據(jù)的處理,而關(guān)乎數(shù)據(jù)處理的算力問題,尤為突出。華為IT產(chǎn)品線總裁侯金龍?jiān)谧鲋黝}演講時(shí)表示,人類正在進(jìn)入第四次工業(yè)革命,而計(jì)算是其核心的驅(qū)動(dòng)力。就像AI技術(shù),能用到的行業(yè)很多,但是現(xiàn)實(shí)中,AI卻面臨著落地困難的問題,企業(yè)的AI滲透率還不到4%,大多數(shù)都停留在紙面上的規(guī)劃上。

這種情況在傳統(tǒng)行業(yè)尤為明顯,像生產(chǎn)制造業(yè)的工廠、醫(yī)療行業(yè)的診斷、交通物流行業(yè)的自動(dòng)駕駛等,如果能引入AI,其帶來的生產(chǎn)力提升是革命性的。但是,這些傳統(tǒng)行業(yè)要實(shí)現(xiàn)AI,其挑戰(zhàn)也是空前和全方位的。

首先是算力的不足和高昂成本的問題,在過去,一套4路PCIe卡的AI計(jì)算服務(wù)器,成本高達(dá)百萬元以上,算力成為企業(yè)沉重的負(fù)擔(dān)。而擁有從芯片到最終服務(wù)器產(chǎn)品全生態(tài)鏈的華為,在AI算力上擁有了一定的定價(jià)自主權(quán),可以依靠自身的技術(shù)優(yōu)勢,讓算力成本得到合理下降,讓更多的企業(yè)用得起AI計(jì)算。

而像AI等新技術(shù)在傳統(tǒng)行業(yè)的深入應(yīng)用,只是依賴廠商自己,顯然就會(huì)陷入前面所說的4%陷阱。只有具備全棧全場景能力的廠商,才能賦能傳統(tǒng)行業(yè)來實(shí)現(xiàn)升級轉(zhuǎn)型,而智能計(jì)算則是幫助千行百業(yè)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級、尋找新商機(jī)的動(dòng)力源泉。

因此,要想讓AI在行業(yè)中獲得廣泛普及,除了算力突破之外,算法的改良和大數(shù)據(jù)的有效應(yīng)用也同樣重要,智能計(jì)算可以選擇算力作為突破點(diǎn),但要想獲得更大的商業(yè)價(jià)值,則必須與伙伴攜手在智能計(jì)算的生態(tài)上不斷取長補(bǔ)短,這才能真正讓智能計(jì)算釋放出應(yīng)有的芳華與價(jià)值。

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