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AI芯片 | 昇騰將比原定延至Q3量產(chǎn),華為:“為了更符合市場(chǎng)需求”

MZjJ_DIGITIMES ? 來(lái)源:YXQ ? 2019-05-28 16:06 ? 次閱讀
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在2018華為全聯(lián)接大會(huì)首日,華為副董事長(zhǎng)、輪值董事長(zhǎng)徐直軍正式推出了“華為AI發(fā)展戰(zhàn)略”,包括一套AI全棧解決方案、生態(tài)與人才、解決方案、內(nèi)部效率提升、以及投資基礎(chǔ)研究。

這是華為目前為止最高規(guī)格的人工智能重大戰(zhàn)略發(fā)布,它不僅包括此前盛傳的AI芯片,還包括了從系統(tǒng)到軟件、從框架到算子的全棧式AI解決方案,并涉及人才、生態(tài)、研究等諸多方面。

可以說(shuō),從這一場(chǎng)發(fā)布會(huì)之后,華為開(kāi)啟了一場(chǎng)從芯片到框架、從云到端的全面正向?qū)?biāo)國(guó)際AI巨頭(谷歌、英偉達(dá)英特爾、亞馬遜等)的新征程。

華為的AI發(fā)展戰(zhàn)略包括五個(gè)方面:

1)投資基礎(chǔ)研究:在計(jì)算視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、決策推理等領(lǐng)域構(gòu)筑數(shù)據(jù)高效(更少的數(shù)據(jù)需求) 、能耗高效(更低的算力和能耗) ,安全可信、自動(dòng)自治的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)能力

2)打造全棧方案:打造面向云、邊緣和端等全場(chǎng)景的、獨(dú)立的以及協(xié)同的、全棧解決方案,提供充裕的、經(jīng)濟(jì)的算力資源,簡(jiǎn)單易用、高效率、全流程的AI平臺(tái)

3)投資開(kāi)放生態(tài)和人才培養(yǎng):面向全球,持續(xù)與學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界和行業(yè)伙伴廣泛合作,打造人工智能開(kāi)放生態(tài),培養(yǎng)人工智能人才

4)解決方案增強(qiáng):把AI思維和技術(shù)引入現(xiàn)有產(chǎn)品和服務(wù),實(shí)現(xiàn)更大價(jià)值、更強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力

5)內(nèi)部效率提升:應(yīng)用AI優(yōu)化內(nèi)部管理,對(duì)準(zhǔn)海量作業(yè)場(chǎng)景,大幅度提升內(nèi)部運(yùn)營(yíng)效率和質(zhì)量

此外,徐直軍今天還重磅推出了兩款A(yù)I芯片,分別是面向云端超高算力場(chǎng)景的昇騰910、以及主打終端低功耗AI場(chǎng)景的昇騰310,兩款芯片都采用華為自研的達(dá)芬奇架構(gòu)。

昇騰910采用7nm工藝,其半精度算力達(dá)到了256 TFLOPS,據(jù)稱是目前市面最強(qiáng)的AI芯片,明年第二季度量產(chǎn),現(xiàn)在能夠?yàn)橛押糜脩籼峁y(cè)試卡。

昇騰310采用12nm工藝,其半精度算力達(dá)到了8 TFLOPS,最大功耗為8W,目前已經(jīng)量產(chǎn)。

徐直軍在會(huì)后的采訪中表示,這兩款芯片都不會(huì)單獨(dú)銷售,但是會(huì)搭載在AI加速卡、AI加速模塊、AI一體機(jī)等產(chǎn)品中銷售。

▲徐直軍(右二)

這兩款A(yù)I芯片都是面向產(chǎn)業(yè)的AI應(yīng)用新品,跟華為的麒麟系列芯片沒(méi)有直接關(guān)系。在采訪中,被問(wèn)到為什么華為采用了新產(chǎn)品線“昇騰”,而沒(méi)有延續(xù)“麒麟”芯片的產(chǎn)品線時(shí),徐直軍表示:

“麒麟是我們智能手機(jī)SoC的品牌,它不能成為我們代表云、IoT、邊緣計(jì)算等全棧AI場(chǎng)景芯片的品牌。這個(gè)是很簡(jiǎn)單的問(wèn)題?!?/p>

當(dāng)被問(wèn)到為什么不采用麒麟芯片中使用的寒武紀(jì)人工智能IP時(shí),徐直軍表示:

“寒武紀(jì)的(IP)也很好,但是它無(wú)法支持我們的全場(chǎng)景,我們需要從云、到端、到物聯(lián)網(wǎng)終端的人工智能設(shè)備,因此我們要?jiǎng)?chuàng)造性地打造一款新的架構(gòu)。我們很幸運(yùn)地找到了這個(gè)達(dá)芬奇架構(gòu),能夠解決極致的功耗與極致的算力需求。”

“現(xiàn)在我們沒(méi)看到市場(chǎng)上有其他架構(gòu)能夠支持這些需求。”

因此,昇騰芯片跟麒麟手機(jī)芯片并不是一類產(chǎn)品,它更適用到行業(yè)場(chǎng)景,未來(lái)麒麟SoC中的NPU模塊是否會(huì)用華為自研,目前還不完全確定。

在智東西公眾號(hào)回復(fù)“華為”,獲取徐直軍2018華為全聯(lián)接大會(huì)PPT下載。

2款A(yù)I芯片面世!昇騰910成市面最強(qiáng)AI芯片

徐直軍說(shuō):“外界一直傳說(shuō)華為在研發(fā)AI芯片,我今天宣布:這是事實(shí)。”

徐直軍今天宣布推出了兩款新AI芯片——昇騰910、昇騰310。

兩款芯片都采用達(dá)芬奇架構(gòu),其中昇騰910主打云場(chǎng)景的超高算力,其半精度算力達(dá)到了256 TFLOPS,據(jù)徐直軍表示,它比目前最強(qiáng)的NVIDIA V100的125T還要高上一倍。昇騰910的最大功耗為350W、采用7nm工藝,明年第二季度量產(chǎn)。

昇騰310則主打終端低功耗AI場(chǎng)景,擁有8 TFLOPS半精度計(jì)算力,最大功耗為8W,采用12nm工藝,目前已經(jīng)量產(chǎn)。在說(shuō)到昇騰310時(shí),徐直軍還直接從兜里掏出了這塊小小的AI芯片。

昇騰芯片支持所有主流的框架,包括TensorFlow、Caffe、Caffe2、CNTK等等。

此外,徐直軍還推出了5款基于昇騰310芯片的AI產(chǎn)品,包括AI加速模塊Atlas 200、AI加速卡Atlas 300、AI智能小站Atlas 500、AI一體機(jī)Atlas 800、以及移動(dòng)數(shù)據(jù)中心MDC 600。

推出AI全棧解決方案,讓所有開(kāi)發(fā)者都用上AI

上文提到的這兩款A(yù)I芯片,其實(shí)是華為AI全棧全場(chǎng)景AI解決方案的一部分。

所謂全場(chǎng)景,即包括公有云、私有云、各種邊緣計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)終端以及消費(fèi)類終端等部署環(huán)境。

華為AI全棧解決方案包括:

一、最底層“昇騰”系列AI芯片及AI IP,基于統(tǒng)一、可擴(kuò)展架構(gòu)的系列化AI IP 和 芯片,包括Max,Mini,Lite,Tiny和Nano等五個(gè)系列。包括我們今天發(fā)布的華為昇騰910(Ascend 910),是目前全球已發(fā)布的單芯片計(jì)算密度最大的AI芯片,還有Ascend 310,是目前面向計(jì)算場(chǎng)景最強(qiáng)算力的AI SoC。

二、芯片算子庫(kù)和高度自動(dòng)化算子開(kāi)發(fā)工具CANN

三、再上一層的跨平臺(tái)AI訓(xùn)練/推理框架MindSpore,支持端、邊、云獨(dú)立的和協(xié)同的統(tǒng)一訓(xùn)練和推理框架

四、最上層的面向開(kāi)發(fā)者的機(jī)器學(xué)習(xí)PaaS服務(wù)ModelArts,提供全流程服務(wù),分層API和預(yù)集成方案

這是一整套從底層芯片到上層應(yīng)用的完整解決方案,能夠讓所有企業(yè)、所有行業(yè)、所有開(kāi)發(fā)者都能更簡(jiǎn)單地夠用上AI。

對(duì)于越來(lái)越多的AI開(kāi)發(fā)者而言,這可能是一個(gè)比云端AI芯片更重要的發(fā)布。

比如“華為AI全棧解決方案”中的AI跨平臺(tái)AI訓(xùn)練/推理框架MindSpore的推出,正是瞄準(zhǔn)了AI訓(xùn)練與部署的難點(diǎn)。

目前大部分AI算法都需要在云端訓(xùn)練,進(jìn)而在終端推理部署。

然而,由于云端與終端所采用的AI框架與底層環(huán)境不同,一般AI應(yīng)用在訓(xùn)練跟部署之間一定會(huì)經(jīng)過(guò)一次以上的遷移——對(duì)企業(yè)而言這是一個(gè)無(wú)用的“內(nèi)耗”,既耗費(fèi)人力物力,又浪費(fèi)時(shí)間。

這對(duì)于開(kāi)發(fā)者本人而言也是個(gè)麻煩的事情,因?yàn)檗D(zhuǎn)換底層環(huán)境涉及到很多算法跟算子的調(diào)校,很容易出現(xiàn)明明AI在云上跑得好好的,一換計(jì)算環(huán)境AI應(yīng)用效率就跌。

因此,如果能夠用同一套框架,打通華為公有云、私有云、邊緣計(jì)算、手機(jī)等不同AI應(yīng)用場(chǎng)景,那么AI應(yīng)用就只需要一次調(diào)校,就能更簡(jiǎn)單地部署。

此外,這套方案同時(shí)還將于華為的HiAI開(kāi)發(fā)者框架與華為云EI相輔相成。

AI未來(lái)將有的十大變革

徐直軍說(shuō),人類的發(fā)展依賴通用技術(shù)(General Purpose)的不斷出現(xiàn),比如輪子、蒸汽機(jī)、鐵路、電力、互聯(lián)網(wǎng)等。

而人工智能,就是一種新的通用技術(shù)。

它不僅能夠更高效解決已有問(wèn)題,還可以解決我們未來(lái)即將面臨的問(wèn)題。掌握人工智能,才是掌握未來(lái)領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)與競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。

AI帶來(lái)的產(chǎn)業(yè)變革將涉及到所有行業(yè)、所有組織架構(gòu)。

而且,改變的不僅是AI行業(yè),即將迎來(lái)改變的還有AI本身。

華為認(rèn)為,AI本身即將迎來(lái)十大變革:

1、模型的訓(xùn)練時(shí)間大幅減小,從數(shù)日、數(shù)月降低到幾分鐘、幾秒鐘;

2、算力從稀缺昂貴變成充裕、經(jīng)濟(jì);

3、從AI主要在云、少量在邊緣變成AI無(wú)處不在,任何場(chǎng)景;

4、目前主要算法誕生于1980年,下一步更多AI算法將變得更高效、能耗更低,同時(shí)更安全、可解釋;

5、提高AI自動(dòng)化水平,讓能夠AI自動(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)獲取、特征提取等;

6、在模型的性能與可用度在工業(yè)生產(chǎn)中保持優(yōu)秀,而不僅僅是“測(cè)試優(yōu)秀”;

7、模型能夠從非實(shí)時(shí)更新變?yōu)閷?shí)時(shí)閉環(huán)系統(tǒng)的更新;

8、從與其他技術(shù)協(xié)同不充分變?yōu)槎嗉夹g(shù)協(xié)同,包括云、IoT、邊緣計(jì)算、區(qū)塊鏈等;

9、從一項(xiàng)需要高級(jí)技能專家的工作,變成由一站式平臺(tái)支持的基本技能;

10、從數(shù)據(jù)科學(xué)家稀缺變?yōu)閿?shù)據(jù)科學(xué)家、領(lǐng)域?qū)<?、?shù)據(jù)科學(xué)工程師相互協(xié)作。

華為的人工智能戰(zhàn)略:五大面向

最后,徐直軍總結(jié)來(lái)說(shuō),華為人工智能的發(fā)展戰(zhàn)略,是以持續(xù)投資基礎(chǔ)研究和AI人才培養(yǎng),打造全棧全場(chǎng)景AI解決方案和開(kāi)放全球生態(tài)為基礎(chǔ),包括:

1、面向華為內(nèi)部,持續(xù)探索支持內(nèi)部管理優(yōu)化和效率提升;

2、面向電信運(yùn)營(yíng)商,通過(guò)SoftCOM AI 促進(jìn)運(yùn)維效率提升;

3、面向消費(fèi)者,通過(guò)HiAI,讓終端從智能走向智慧;

4、面向企業(yè)和政府,通過(guò)華為云EI公有云服務(wù)和FusionMind私有云方案為所有組織提供充裕經(jīng)濟(jì)的算力并使能其用好AI;

5、同時(shí)我們也面向全社會(huì)開(kāi)放提供AI加速卡和AI服務(wù)器、一體機(jī)等產(chǎn)品

結(jié)語(yǔ):華為的AI野心——生態(tài)!

當(dāng)我們看向今天華為的AI戰(zhàn)略發(fā)布,我們會(huì)發(fā)現(xiàn)華為的野心不僅是一個(gè)AI應(yīng)用、一塊AI芯片、又或者是一個(gè)AI行業(yè),華為真正想要的是打造一個(gè)橫跨各領(lǐng)域的底層技術(shù)平臺(tái),一個(gè)強(qiáng)大的AI生態(tài),在無(wú)數(shù)個(gè)蓬勃發(fā)展的AI行業(yè)中都分得一杯羹。

只不過(guò),這個(gè)計(jì)劃的最終落地效果如何、能否獲得大多數(shù)國(guó)內(nèi)企業(yè)的歡迎,還是個(gè)未知數(shù)。

尤其是谷歌、英偉達(dá)等AI先發(fā)公司已經(jīng)擁有較為完整的生態(tài)、打造了較為優(yōu)秀的用戶體驗(yàn),用戶的換新成本已經(jīng)很高。在這些大樹(shù)的樹(shù)蔭底下,能否再長(zhǎng)出一棵參天大樹(shù)?

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原文標(biāo)題:【獨(dú)家】華為AI芯片 昇騰將比原定延至Q3量產(chǎn) 華為:“為了更符合市場(chǎng)需求”

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    的頭像 發(fā)表于 06-20 20:19 ?4562次閱讀
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    華為人工智能伙伴峰會(huì)成功舉行

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    的頭像 發(fā)表于 04-01 15:38 ?1486次閱讀