华为发布智能计算新战略:AI芯片为核心

12月21日,首届华为智能计算大会暨中国智能计算业务战略发布会在北京召开。会上,华为智能计算战略正式发布,成为“华为AI全栈、全场景”战略的基石。同时,也意味着,基于华为最新昇腾系列AI芯片与智能计算战略的华为云,计算能力全面升级,进入智能计算的全新时代。

据介绍,华为智能计算将围绕算力、工程、架构和一体化解决方案四个方面,面向行业构建全栈全场景智能解决方案,加速行业智能化进程,使能行业的智能化再造。华为云基于智能计算,在AI算力、创新算力、异构算力、X86算力四个层面,实现整体算力大幅提升。并提供业界性能领先的通用计算、裸金属、异构等服务化实例,将算力转换为服务,为AI、HPC、SAP HANA、云手机等场景提供更具竞争力的解决方案,面向企业不同诉求,提供最适合的算力服务,加速客户数字化进程和智能化升级。

AI算力提升,加速实现“普惠AI”

算力、算法、数据是人工智能发展的三个基本要素。进入智能时代,人工智能发展主要面临如下的四个挑战:算力供应严重不平衡,稀缺而且昂贵;很多传统行业对部署的场景要求高,环境恶劣多变;数据协同,数据流动要从中心走向边缘,需要统一的数据管理和无缝的网络联接;技术能力要求门槛高,专业人才短缺。

今年10月,华为正式发布昇腾910和昇腾310两款自研AI芯片,成为华为智能计算架构的核心支撑。华为云以在线的方式向外输出智能计算的能力,提供从虚拟机、裸金属等各种形态的AI 智能计算实例。华为云即将国内首发的高性能实例H6,赋予云服务器超高的AI算力,与高性能计算型H3实例相比,价格0增加的同时,提供高达16TOPS(int8)的推理算力,具备超高的性价比,打造“用得起、用得好、用得放心”的算力,加速“普惠AI”落地。

创新算力使能业界独家云手机解决方案

华为智能计算自研的TaiShan服务器,具有高性能、低功耗的特点,非常适合为大数据分析、分布式存储、移动应用等场景。

作为业界首家进入云手机领域的云厂商,基于TaiShan服务器,华为云可以提供完整的云手机创新解决方案。相对于目前业界基于X86仿真或AP板等云手机解决方案,华为云云手机解决方案,可实现与移动Android终端同一指令集,无需翻译,兼容性更好,性能更高效,随着云手机服务的持续演进,华为云可以为移动互联网领域的创新应用提供更多可能。

新一代智能云硬件平台Atlas,助力打造领先的异构加速服务

基于Atlas硬件平台,华为云发布了GPU加速云服务器和FPGA加速云服务器,真正的实现了“硬用”上云!大大提升性能的同时,降低使用成本。

华为云GPU加速云服务器在AI领域和HPC场景上持续发力,不仅率先发布基于V100的云服务器,并且为之配备了强大的周边能力,为客户打造整套系统的超强计算能力。华为云最新一代GPU加速云服务实例P2,得益于强大的Altas硬件平台和Co-Design软件虚拟化,除了支持最新的GPU外,还集成了自研的NVMe SSD,大大降低延时。尤其在对存储带宽和时延非常敏感的场景下,可以使得整个系统的综合计算性能发挥到极致。

KunLun助力,打造更强X86算力

在构建X86算力方面,搭载KunLun服务器,华为云提供最大规格可达768核,32T内存,全闪存的旗舰型裸金属服务,这也是目前业界云上最强的X86计算服务,是业界唯一同时支持物理分区和逻辑分区,可按需灵活分配物理计算资源的云服务器,基于此,大大提升客户的资源利用率和弹性扩容效率。

Cloud2.0时代,企业和政府加速上云,他们最关注核心业务数据的安全以及业务的连续性与可靠性。出于对华为云的信赖,哈药集团选择将核心业务SAP HANA搬迁到华为云上,通过华为云旗舰型KunLun裸金属服务,将智能报表生成时间由3天缩短至3小时,大大提升实现效率提升。

伴随智能计算战略的落地,华为云全面进入智能计算新时代。持续聚焦行业智能化转型的需求,开放华为30年技术实践,华为云致力于普惠AI,输出“易获取、用得起、方便用的” 算力,让AI用得起、用得好、用得放心,助力全行业实现智能化再造升级。

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华为机构

华为成立于1987年,是全球领先的ICT(信息与通信)基础设施和智能终端提供商。华为的主要业务分布在无线、网络、软件、服务器、云计算、人工智能与大数据、安全、智能终端等领域,发布了5G端到端解决方案、智简网络、软件平台、面向行业的云解决方案、EI企业智能平台、新一代FusionServer V5服务器、HUAWEI Mate等系列智能手机、麒麟系列AI芯片等产品。目前华为拥有18万员工,36所联合创新中心,14所研究院/所/室,业务遍及170多个国家和地区。

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数据分析技术

数据分析是一类统计方法,其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系,并绘制出统计信息图,以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据,以便弄清哪些是同质的,从而更好地了解数据。 数据分析可以处理大量数据,并确定这些数据最有用的部分。

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在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

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一种计算机视觉模型。论文发表于 2015 年(Wei Liu et al.)

数据管理技术

数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程,其目的在于充分有效地发挥数据的作用。

逻辑技术

人工智能领域用逻辑来理解智能推理问题;它可以提供用于分析编程语言的技术,也可用作分析、表征知识或编程的工具。目前人们常用的逻辑分支有命题逻辑(Propositional Logic )以及一阶逻辑(FOL)等谓词逻辑。

大数据技术技术

大数据,又称为巨量资料,指的是传统数据处理应用软件不足以处理它们的大或复杂的数据集的术语。

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