8月23日下午三點，華為在深圳宣布一則重磅消息：發(fā)布 AI 有關(guān)的重大技術(shù)——AI芯片昇騰 910，兌現(xiàn)去年八月在全鏈接大會上的承諾：面向云端的昇騰910將在明年第二季度上市。
雖然比承諾的第二季度來遲了一點點，但消息依然重磅，吸引著全世界的目光，在初秋的八月延續(xù)著夏天的火熱。
在大會上，華為還披露了神秘的達芬奇架構(gòu)以及MindSpore 計算框架。華為——AI芯片領(lǐng)域的新攪局者，真的來了。
華為云端芯片的“殺招”——昇騰910
全球AI芯片一直戰(zhàn)局暗潮洶涌，當(dāng)谷歌與英偉達從云端AI，將戰(zhàn)火蔓延至邊緣AI之際，華為發(fā)布基于達芬奇項目的昇騰芯片910和MindSpore計算框架，引發(fā)市場關(guān)注。
首先來回顧一下昇騰910AI芯片的發(fā)展歷程
l 2018．08 華為全鏈接大會上，華為輪值總裁徐直軍正式發(fā)布華為全球首個覆蓋全場景人工智能的Ascend（昇騰）系列芯片——昇騰910和昇騰310
l 按照計劃表，昇騰910將在2019年第二季度量產(chǎn)
l 2019．08 宣布AI芯片昇騰 910正式商用
昇騰910和昇騰310都是華為自主研發(fā)的AI芯片。昇騰310更多用于端側(cè)和邊緣側(cè)，比如智能手機、智能附件、智能手表等產(chǎn)品中；昇騰910更多是用在云上，提供強大算力。昇騰310去年已經(jīng)實現(xiàn)量產(chǎn)，今天是昇騰910正式宣布量產(chǎn)的日子。
昇騰910是目前單芯片計算密度最大的芯片，計算力遠超國際同類產(chǎn)品。昇騰910不僅是一顆強大的AI計算處理器，而且是一個高度集成的片上系統(tǒng)集成了CPU、DVPP以及任務(wù)管理器，這些單元給昇騰910提供了一種”自治“能力，使其可以獨立完成整個AI的訓(xùn)練流程，最小化與Host的交互，從而充分發(fā)揮其澎湃的算力。
“實測結(jié)果表明，在算力方面，昇騰910完全達到了設(shè)計規(guī)格，重要的是，達到規(guī)格算力所需功耗僅310W，明顯低于設(shè)計規(guī)格的350W。”徐直軍說。
和AI芯片一同浮出水面的，是”MindSpore全場景AI計算框架“。此計算框架是華為基于多年的芯片設(shè)計經(jīng)驗，自主研發(fā)的面向AI計算特征的全新計算框架，具備高算力、高能效、靈活可裁剪的特性。
能否降低AI開發(fā)門檻，能否保護用戶隱私，能否讓AI無處不在，都和計算框架相關(guān)。經(jīng)過一年的努力，華為的MindSpore在端、邊緣、云三個方面都有了進展。除了支持華為的昇騰處理器，也支持其他CPU、GPU處理器。
在市場已經(jīng)有了很多開源框架的前提下， 華為為什么還要推出MindSpore全場景AI計算框架？徐直軍在現(xiàn)場說：“目前沒有看到任何一個框架是支持全場景的，而且在隱私保護上表現(xiàn)優(yōu)秀。全場景和隱私保護是MindSpore的重要特色”。
華為此舉的優(yōu)劣勢很明顯。優(yōu)勢是產(chǎn)品價格定位靈活，可以靠著芯片自研讓產(chǎn)品高溢價，也可以主打性價比，更深層次的意義是自主芯片能避免“中興事件”再次發(fā)生在華為身上。劣勢是自研芯片讓產(chǎn)品的靈活性降低，圍繞統(tǒng)一架構(gòu)開發(fā)讓生態(tài)系統(tǒng)有了一定的局限性。
徐直軍透露，明年一季度，華為將正式開源MindSpore。
華為AI覺醒，劍指美國禁令
首先AI成為第一生產(chǎn)力，這個觀點是華為通過自身的實踐總結(jié)出來的。自2017年起，華為就確定了構(gòu)建萬物互聯(lián)的愿景。華為認為，人工智能所帶來的改變將涉及所有行業(yè)，包括交通、教育、醫(yī)療和金融。為此，華為制定了AI發(fā)展戰(zhàn)略。
華為預(yù)測，到2025年全球的智能終端數(shù)量將會達到400億臺，智能助理的普及率將達到90％，企業(yè)數(shù)據(jù)的使用率將達到86％。可以預(yù)見，在不久的將來，AI將作為一項通用技術(shù)極大地提高生產(chǎn)力，改變每個組織和每個行業(yè)。作為重要的技術(shù)基礎(chǔ)，AI芯片在其中發(fā)揮著重要作用。
徐直軍表示：如果說算力的進步是當(dāng)下AI大發(fā)展的主要驅(qū)動因素，那么，算力的稀缺和昂貴正在成為制約AI全面發(fā)展的核心因素。AI芯片能解決這個問題。
其次，在芯片設(shè)計方面，華為已經(jīng)積累了多年經(jīng)驗。華為以及整個產(chǎn)業(yè)，多年來都在挑戰(zhàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在芯片領(lǐng)域的應(yīng)用難題。
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