华为挺进万亿AI计算产业

李·郑好

基于自主开发的人工智能芯片,华为继续扩大其在人工智能计算领域的竞争优势。

9月18日,在2019年全连接会议上,基于最近推出的910 ai处理器,华为推出了ai训练卡atlas 300、用于训练ai服务器的atlas 800以及由数千个910 ai处理器组成的atlas 900 ai训练集群。特别是,atlas 900 ai训练集群惊人地强大。官方数据显示,该集群的实力最终相当于50万台电脑。

Resnet-50模型训练被认为是衡量人工智能计算能力的主要标准。华为轮值主席胡侯坤告诉《中国商业新闻》,在最典型的resnet v1.5版培训模式中,阿特拉斯900在59.8秒内完成了培训,排名世界第一,将原有的世界纪录提高了10秒。

“imagenet-1k数据集”包含128万张图片,准确率为75.9%。在同样的准确度下,业内其他两家主流制造商的测试结果分别为70.2秒和76.8秒。atlas 900人工智能训练集群的成绩比第二名快15%。

在2018年全连接会议上,华为首次向外界发布了其人工智能战略。当时,它只交付了瑞星310处理器和模型艺术应用平台,可用于推理和计算。一年后,华为于2019年8月23日首次推出世界上最强大的人工智能处理器910,随后于9月18日推出atlas 900人工智能训练集群,从芯片的硬核开始构建整个堆栈和场景的人工智能计算能力。

启动人工智能计算行业的原因是华为预计,在五年时间内,人工智能计算将消耗整个社会80%以上的总计算能力,全球计算行业将进入一个智能的新时代。高德纳的预测显示,到2023年,全球计算行业将超过2万亿美元。

计算能力匮乏的挑战

众所周知,有三个因素推动着人工智能的发展:算法、数据和计算能力。其中,算法创新与否难以量化和跟踪,海量数据也难以计算,只有计算力可以量化。

业内甚至有评论称,人工智能使摩尔定律复活是因为计算能力的强大作用。可以说,计算能力是人工智能发展的重要基石,因为重要的人工智能技术突破只能在足够计算能力的基础上实现。

然而,随着大数据和人工智能等新技术的应用,企业对计算能力的需求日益高涨,传统的计算行业迫切需要转型升级。统计数据显示,目前,世界每年增加20zb的新数据,人工智能计算能力需求每3.5个月翻一番。这一速度远远超过了摩尔定律的双倍表现时期。根据摩尔定律,集成电路中可以容纳的元件数量大约每18到24个月就会翻倍,性能也会翻倍。换句话说,摩尔定律驱动的传统计算产业不再适合大数据和人工智能的发展。此外,5g、物联网和边缘计算等新技术的兴起也使得计算能力面临更加多样化的实际需求。

正因为如此,尽管算法效率不断提高,芯片技术高度发达,但仍然面临着计算能力不足的挑战。根据openai最近发布的一份研究报告,从2012年到2018年,对计算能力的需求平均每年增长10倍。尤其是在5g时代,数据量将会爆炸式增长,因为人工智能行业需要更大规模地清理、标记和训练数据。这意味着行业需要更长的时间来计算,计算不足将导致人工智能开发速度的下降。

这正是华为另一任轮值主席徐志军在8月23日发布阿森松岛910时直言不讳地表示“人工智能研究中最大的困难是缺乏计算能力——人工智能本质上是暴力计算”。

许多大公司和初创公司已经看到了人工智能芯片领域广阔的市场前景。根据高德纳的研究,人工智能芯片2017年的全球市场规模将达到48亿美元,2020年将达到146亿美元,其中云人工智能预计将占到105亿美元。然而,问题是,就产品而言,很少有制造商有真正的市场优势。

强劲上涨910

纵观全球ai芯片市场,华为目前拥有明显的910优势,主要体现在以下几个方面:

首先是生产过程。常升910是一款采用7纳米euv技术的芯片,目前处于世界最高水平。第二是芯片架构,瑞星910采用华为的“达芬奇”架构。这属于华为的自我研究框架,也是亮点之一。

第三,开源架构,瑞星910采用mind孢子架构。据华为称,该架构将于2020年第一季度开放源代码。mindspore框架是当前全球主流ai框架tensorflow、caffe、pytorch等的基准。华为的开源框架有助于行业开发更好的人工智能应用,促进人工智能生态的发展。

最重要的一点是,阿森松岛910目前是一个更强大的人工智能芯片。它的人工智能计算水平相当于50个最新最强的处理器。其训练速度也提高了50%~100%。实测结果表明,在计算力方面,上升910完全符合设计规范,即半精度(fp16)计算力达到256次浮点运算,整数精度(int8)计算力达到512次浮点运算。更重要的是,达到规格计算力所需的功耗仅为310w,大大低于设计规格的350w。

正是基于上述性能指标,徐志军敢于在新闻发布会上表示,常升910的整体技术性能超出预期,理应成为最强大的人工智能处理器。

升序910的诞生更像是一个里程碑。作为世界上最强大的单芯片人工智能处理器,升序910刚刚为人工智能应用而诞生。基于瑞星芯片,华为还分别推出了用于人工智能应用和智能驾驶的atlas和mdc产品,以推动普惠艾未未的登陆目标。

其中,基于去年华为全互联会议上推出的阿森松岛910和阿森松岛310,华为已经构建了所有堆栈和所有场景的产品能力。华为智能计算业务部总裁马徐海告诉记者,基于瑞星芯片的atlas 200系列可以嵌入智能机器人和其他产品中。阿特拉斯300系列真的是用于人工智能培训;阿特拉斯500系列边缘计算小站;Atlas 800系列以人工智能服务器为目标;Atlas 900系列也以人工智能培训为目标。然而,在打造超强计算能力核心竞争力的布局上,华为不仅使用瑞星芯片进行人工智能计算,还使用鲲鹏芯片进行通用计算。“崛起的鲲鹏”构成了华为在整个计算行业底层核心的核心能力。

与专注于人工智能计算的新兴系列相比,华为的鲲鹏920芯片专注于通用计算。基于鲲鹏处理器的泰山服务器具有高性能、低功耗的优点。这样,可以帮助企业实时处理和计算大数据,从而为未来迈向智能时代奠定基础。

根据外界对华为推进人工智能全栈和全场景战略的预测,预计“服务器操作系统”将于何时推出。在2019年全连通性大会上,华为宣布,将在今年年底前为计算行业的向前发展注入新的活力,开源服务器操作系统euleros和gaussdb数据库的独立版本将成为“硬件和软件的开源”。

差异化市场路径

徐志军在介绍新兴芯片商业模式时曾指出,“我们不直接向第三方提供芯片,而是提供基于芯片的硬件和云服务。我们不直接与纯芯片制造商竞争。”

那么,消费者和企业如何使用华为的人工智能计算能力呢?事实上,全球市场上的各种人工智能芯片基本上都是以卡、服务器或云服务的形式提供给客户和合作伙伴的。华为也是如此。

华为智能计算产品线相关负责人表示:华为Ascent系列ai处理器将安装在atlas系列ai产品和云服务上,并将推向市场。

上述图集200、300、500、800、900系列产品都是基于新兴人工智能处理器的人工智能计算产品系列。产品形式包括人工智能模块、加速板、边缘设备、服务器等。它们可以分别应用于终端、边缘计算和云,覆盖整个场景的人工智能需求,允许智能计算做任何事情。目前,大量国内外企业都携带华为atlas系列模块和板卡开发人工智能产品。

据了解,阿特拉斯人工智能计算平台支持业界主流的人工智能计算框架,如谷歌的tensorflow、脸书的pytorch/caffe等。它还支持华为最新的人工智能计算框架mindspore。其中,mindspore框架的特点是算法(即代码)的实现,大大降低了人工智能开发的门槛。同时,它还具有全场景应用的优点。它与升序910的深度合作将充分发挥处理器的计算能力潜力。

目前,全球类似常升910芯片的产品主要由两家公司提供,一家是谷歌,另一家是Avida。其中,谷歌只向外部世界提供云服务,而不是卡。

与纯芯片制造商Avida相比,华为并不独立销售芯片,而是销售带有自主开发的人工智能芯片的阿特拉斯系列产品,与他们形成差异化竞争。

与同样拥有人工智能芯片和云服务的谷歌相比,华为的910业务模式也具有差异化优势。因为“正在崛起的系列产品包括ai芯片和ai ip,其中nano、tiny和lite系列都是ip,可以嵌入华为自己的芯片以及所有其他需要ai能力的产品中”。

基于华为正在崛起的一系列人工智能芯片,华为通过模块、板、小站、一体机等多种产品形式,构建了面向“端、边、云”的全方位人工智能基础设施,可广泛应用于智能城市、运营商、金融、互联网、电力等领域。

华为的“全球产业展望giv 2025”预测,到2025年,大型企业的人工智能渗透率将达到86%。因此,华为已经开始在计算领域全力以赴,致力于利用芯片、人工智能和架构创新等技术为客户提供强大的计算能力、基于云的协作、全场景覆盖和集成计算解决方案。

黑龙江十一选五 时时乐 湖北快三投注 重庆快乐十分

版权作品,未经书面授权,严禁转载,违者将被追究法律责任。