AI芯片之上,华为正在放眼「下一次计算革命」

未来的计算会是什么样的形式?今天,云计算和 AI 正在改变着许多行业,但也有很多人对新技术能够做到什么表示怀疑。华为也曾是这样。

这家科技巨头在过去的几年中进行了大量内部探索,只想知道:人工智能在第四次工业革命到底有怎样的应用价值?

事实证明是可行的,今天在华为内部已经开启人工智能技术的应用,其先进的运作体系已让自身获得了很多收益——看看它在通信市场上的占有率就知道了。过去几年,很多需要耗费大量人力的工作,而今已逐步被 AI取代。

在这个过程中人们发现:人工智能仍然面临着很多艰巨的挑战。

今天的计算还主要集中在遥远的数据中心,停留在电量不足的手机终端上。而代替 IBM 专用计算的 x86 架构,在 40 多年后,随着摩尔定律的失效而开始放慢步伐,传说中将要改变世界的新技术,大部分仍停留在实验室里。

未来的计算,应该有怎样的愿景?

或许是包含所有场景的「智能计算」。去年 11 月,亚马逊率先发布了基于 Arm 架构的服务器芯片,并开始提供相应的云服务;2019 年 1 月,华为推出了基于 Arm 架构的服务器芯片鲲鹏 920,以及「TaiShan」服务器,引发了人们的广泛关注。在 AI 芯片之上,华为的智能计算愿景正在我们眼前逐渐展现。

AI 芯片为先

智能计算不仅仅是手机上的 NPU 和机箱中的 GPU。华为去年 10 月推出了昇腾 910 和昇腾 310 两款自研 AI 芯片,在这家科技巨头的未来构想中,它们将是华为智能计算架构的核心。在云计算和端侧等各领域全面提供高性能 AI 算力。

目前华为自研的服务器和端侧芯片。

2019 年 1 月 7 日,华为又推出了ARM处理器芯片鲲鹏 920及基于此芯片的TaiShan 服务器。自此,涵盖云服务器到智能设备,甚至自动驾驶汽车等场景的 AI 芯片开始全面出炉。

鲲鹏 920 被认为是目前业内最高性能的 ARM-based 处理器,采用 7nm 制造工艺,基于 ARM 架构授权,由华为自主设计,主频可达 2.6GHz,单芯片可支持 64 核。该芯片集成 8 通道 DDR4 内存,带宽超出业界主流 46%。芯片集成 100G RoCE 以太网卡功能,大幅提高系统集成度。鲲鹏 920 支持 PCIe4.0 及 CCIX 接口,可提供 640Gbps 总带宽,单槽位接口速率为业界主流速率的两倍,有效提升存储及各类加速器的性能。

通过优化分支预测算法、提升运算单元数量、改进内存子系统架构等一系列微架构设计,华为大幅提高了新一代处理器的性能。在典型主频下,其芯片在 SPECint Benchmark 评分超过 930 分,超出业界标杆 25%。同时,能效比优于业界标杆 30%。

和鲲鹏芯片同时推出的还有搭载这种芯片的「TaiShan」服务器。华为表示,这些服务器相较于业界同类规格云服务器性能领先 3 倍。

华为内部一直有一种先做再说的风格,这些推出的芯片和服务器不仅推高了业界顶尖水平,也已在华为内部得到了一定程度的应用。全面布局 AI 芯片是为了加速多行业智能化的步伐。华为表示,目前,由于算力供应不平衡、部署场景要求高、云边数据无法协同互通、专业技术门槛高等原因,人工智能只能在互联网、公共安全等少数行业得以渗透普及。数据显示,全世界全行业 AI 普及率不超过4%(Source: IDC’s Cloud and AI Adoption Survey, January 2018)。

正如麒麟 980 手机芯片开创全新移动端 AI 体验一样,基于华为 AI 芯片的服务器将为下一代云计算开启新的篇章。

智能计算战略

华为推出的 AI 芯片是构建面向未来智能计算战略的基础,在这之后则是「普惠 AI」战略的庞大布局。去年 12 月 21 日,华为智能计算战略正式发布,其将围绕算力、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,希望以此加速各个行业智能化的进程。

芯片是开始,但智能计算还需要更多硬件设备,一系列的服务器产品组成了华为智能计算产品线,华为已发布智能计算系统包括:智能服务器(FusionServer)与人工智能计算架构(Atlas、TaiShan、MDC)。

其中 Atlas 人工智能计算平台包括 Atlas 200 AI 加速模块、Atlas 300 AI 加速卡、Atlas 500 智能小站、Atlas 800 AI 一体机等型号,具备高算力、低功耗和易部署的优势,而 MDC 600 移动数据中心则已经在部分自动驾驶项目中得到应用。

在 2018 全联接大会上,华为推出了 MDC 600 移动数据中心。

自动驾驶研究需要对大量摄像头和各类传感器收集的数据进行分析计算,数据处理及模型训练,对硬件算力有着很高要求。

端云一体的新架构

未来的智能计算将是全场景覆盖。云端、私有云和设备端需要不同的计算能力,而不同位置的算力部署也需要统一协调。

本世纪初,亚马逊等科技巨头提出「云计算」概念,这一计算形式不仅接手了大量原本属于端侧的算力任务,更催生了大量新业务,带来了全新形式的科技公司。云计算以互联网和大规模计算为基础,创造了一种新的基础设施,也让交互模式发生了转变。从使用者角度来说,云计算能够提供成本更低、效率更高的服务。

相对于各自独立的传统硬件平台,云计算通过资源共享和灵活调度,可以显著降低计算成本。如今,云计算已是一种和水、电、网络通信相似的「基础设施」了。

然而在技术发展的过程中我们会发现,常规云计算的形式仍非全无缺点:很多数据如不在端侧进行处理,传输到云端会遇到网络带宽的瓶颈;一些任务对于数据处理的延迟性有很高要求;有时人们还会担忧数据上传云端之后可能暴露隐私的问题……

在这样的情形下,加入边缘设备算力,形成端云一体的统一计算架构成为了未来云计算的新趋势。

华为提出的全栈全场景智能解决方案

与数据中心庞大的服务器设施相比,边缘计算的硬件距离我们更近,甚至可以延伸到手边的 IoT 设备上。边缘计算节点与云计算中心可以形成逻辑整体。边缘计算节点负责对数据或者部分数据进行处理和存储,用以节约带宽消耗,减少反应延迟,并提高业务连续性,满足数据本地存储与处理等安全合规的要求。

在云边端架构上,华为拥有强大的工程能力和一体化能力。在 AI 基础算力上,华为可以提供从虚拟机、容器到裸金属各种形态的服务。

构建新生态

华为致力于构建更为繁荣的 ARM 生态环境,并一直在硬件、基础软件和应用三个层面推进产业合作。这家公司希望能让人工智能不再是一种高高在上的技术,而是走向大众,让每个人、每个组织都能享受到人工智能带来的价值。

对此,华为一直在行动着:2017 年,华为发布了面向企业、政府的人工智能服务平台华为云 EI;2018 年,华为发布了面向智能终端的人工智能引擎 HiAI,以及全栈全场景解决方案。今天的华为已能为企业、政府提供覆盖全面的智能计算解决方案。

华为预计,2018 年到 2025 年全球数据总量将会有 18 倍的增长。如何构建完整的 AI 生态体系,为企业与客户创造更多的价值,需要携手上下游各方来共同打造。

3 月 21 日,华为中国生态伙伴大会在福州举行。在开幕仪式上,华为董事、企业 BG 总裁阎力大在演讲中对外透露,华为 2018 年企业业务收入接近 100 亿美元。

计算的提升过去主要依赖摩尔定律——即提高硬件性能,降低单位算力的成本,但随着芯片制程逐渐接近极限,AI 的算力需求正在变得难以满足。对于科技公司来说,改革芯片结构及优化硬件系统是更为有效的选择,华为将在技术领先的前提下努力建设属于新体系的产业生态。通过更高效的智能计算体系,华为希望其提供的设备能够拥有比摩尔定律更快的效能增长速度。

60 年前,以 IBM 大型机为代表的专用计算将计算产业带入了民用领域;40 年前,英特尔的 x86 架构的出世,在摩尔定律的驱动下实现了计算机的大规模普及;现在,计算产业在 AI 的驱动下来到了新的历史节点。在产业外,很多科技公司正试图打造新武器;而在产业的内部,设备和芯片厂商也正在自我进化。它们的目标是一致的:先改变自己,再去改变世界。

 华为认为,这个历史节点的名字,叫做「智能计算」。

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亚马逊机构

亚马逊(英语:Amazon.com Inc.,NASDAQ:AMZN)是一家总部位于美国西雅图的跨国电子商务企业,业务起始于线上书店,不久之后商品走向多元化。目前是全球最大的互联网线上零售商之一,也是美国《财富》杂志2016年评选的全球最大500家公司的排行榜中的第44名。

https://www.amazon.com/
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英特尔机构

英特尔是计算创新领域的全球领先厂商,致力于拓展科技疆界,让最精彩体验成为可能。英特尔创始于1968年,已拥有近半个世纪产品创新和引领市场的经验。英特尔1971年推出了世界上第一个微处理器,后来又促进了计算机和互联网的革命,改变了整个世界的进程。如今,英特尔正转型成为一家数据公司,制定了清晰的数据战略,凭借云和数据中心、物联网、存储、FPGA以及5G构成的增长良性循环,提供独到价值,驱动日益发展的智能互联世界。英特尔专注于技术创新,同时也积极支持中国的自主创新,与产业伙伴携手推动智能互联的发展。基于明确的数据战略和智能互联全栈实力,英特尔瞄准人工智能、无人驾驶、5G、精准医疗、体育等关键领域,与中国深度合作。面向未来,英特尔致力于做中国高价值合作伙伴,在新科技、新经济、新消费三个方面,着力驱动产业协同创新,为实体经济增值,促进消费升级。

https://www.intel.com/content/www/us/en/company-overview/company-overview.html
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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。

http://www.huawei.com/cn
IBM机构

是美国一家跨国科技公司及咨询公司,总部位于纽约州阿蒙克市。IBM主要客户是政府和企业。IBM生产并销售计算机硬件及软件,并且为系统架构和网络托管提供咨询服务。截止2013年,IBM已在全球拥有12个研究实验室和大量的软件开发基地。IBM虽然是一家商业公司,但在材料、化学、物理等科学领域却也有很高的成就,利用这些学术研究为基础,发明很多产品。比较有名的IBM发明的产品包括硬盘、自动柜员机、通用产品代码、SQL、关系数据库管理系统、DRAM及沃森。

https://www.ibm.com/us-en/
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自动驾驶技术技术

从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来(Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)),自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展,但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个:首先,在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境,从而进行实时推论。第二,信息性决策需要准确的感知,目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率,这是自动驾驶导航所无法接受的。

调度技术

调度在计算机中是分配工作所需资源的方法。资源可以指虚拟的计算资源,如线程、进程或数据流;也可以指硬件资源,如处理器、网络连接或扩展卡。 进行调度工作的程序叫做调度器。调度器通常的实现使得所有计算资源都处于忙碌状态,允许多位用户有效地同时共享系统资源,或达到指定的服务质量。 see planning for more details

人工智能技术

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)

自动驾驶汽车技术

自动驾驶汽车,又称为无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车或轮式移动机器人,是自动化载具的一种,具有传统汽车的运输能力。作为自动化载具,自动驾驶汽车不需要人为操作即能感测其环境及导航。

边缘计算技术

边缘运算(英语:Edge computing),又译为边缘计算,是一种分散式运算的架构,将应用程序、数据资料与服务的运算,由网络中心节点,移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解,切割成更小与更容易管理的部分,分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置,可以加快资料的处理与传送速度,减少延迟。在这种架构下,资料的分析与知识的产生,更接近于数据资料的来源,因此更适合处理大数据。

云计算技术

云计算(英语:cloud computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

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。

摩尔定律技术

摩尔定律是由英特尔创始人之一戈登·摩尔提出来的。其内容为:积体电路上可容纳的电晶体数目,约每隔两年便会增加一倍;经常被引用的“18个月”,是由英特尔首席执行官大卫·豪斯所说:预计18个月会将芯片的性能提高一倍。

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