這是華為在全球分析師大會2020上分享的一個真實案例。
過去，高速收費站的人工收費方式費時費力、效率低下，遇到早晚高峰或者節(jié)假日，收費站往往成為交通最擁堵的地方。為簡化通行流程、提升通行效率，徹底解決交通擁堵難題。國家在2019年開始全面取消省級收費站，人工收費逐漸被自動化和智能化的ETC設(shè)備所取代。
這背后不僅僅是設(shè)備對于人工的簡單替代，還涉及到車輛識別、里程計算、移動支付、業(yè)務(wù)系統(tǒng)打通等多項工作。為此，華為提供了一整套完善的解決方案，包括TaiShan服務(wù)器、Atlas智能小站在內(nèi)的一系列計算設(shè)備以及后端ModelArts一站式AI開發(fā)平臺，通過多樣性算力來支撐起整個智慧交通體系的運作與管理。
根據(jù)華為介紹，在部署這套解決方案之后，高速收費站客車平均通行時間從15秒降低到2秒，貨車平均通行時間從29秒降低到3秒，大幅提升了通行效率，有效解決了交通擁堵的難題。
在華為看來，高速收費僅僅是計算改變?nèi)藗兩畹膱鼍爸?。在如今的世界中，隨著數(shù)字化進(jìn)程加速，計算正在深刻改變著各行各業(yè)，多樣性計算將會在更多行業(yè)場景中發(fā)揮著越來越重要的作用。
為什么需要多樣性算力
“持續(xù)創(chuàng)新，滿足世界多樣性算力的需求?！?-這是華為計算產(chǎn)品線副總裁姜濤在華為全球開發(fā)者大會上所傳遞出的清晰聲音。
華為計算產(chǎn)品線副總裁姜濤
那么，為什么世界需要多樣性算力？
這跟當(dāng)前的趨勢密不可分。隨著像5G、云計算、大數(shù)據(jù)等數(shù)字化技術(shù)不斷應(yīng)用，產(chǎn)生了兩大明顯趨勢：其一，接入設(shè)備開始從傳統(tǒng)PC向移動智能終端轉(zhuǎn)移，直接帶來了部署模式從PC應(yīng)用到移動應(yīng)用再到移動應(yīng)用云化；其二，萬物互聯(lián)帶來了海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，直接推動了云邊分工與協(xié)同，云數(shù)據(jù)中心承載海量數(shù)據(jù)的分析、處理和存儲，并且形成中心訓(xùn)練和邊緣推理的云邊協(xié)同。
這些趨勢帶來對多樣性算力的直接需求，要求算力可以實現(xiàn)云端同構(gòu)、高并發(fā)、高吞吐、超高性能，以及更優(yōu)能效的AI。
華為計算產(chǎn)業(yè)打算怎么干
在本次大會上，華為公司高級副總裁、云與計算BG戰(zhàn)略與產(chǎn)業(yè)發(fā)展部部長張順茂在《擁抱數(shù)字化轉(zhuǎn)型機(jī)會，共贏計算新時代》主題演講中強(qiáng)調(diào)：云與計算是生態(tài)型產(chǎn)業(yè)；因此，做大產(chǎn)業(yè)的蛋糕比做大市場份額更加重要。
在云與計算的生態(tài)產(chǎn)業(yè)中，橫向建立穩(wěn)定、持續(xù)、可共贏的生態(tài)，縱向則讓應(yīng)用生態(tài)百花齊放，華為的工作就是提供足夠有養(yǎng)分的黑土地。在黑土地中，多樣性算力其實就是黑土地中不可獲取的各種養(yǎng)分，它可以為各種場景、應(yīng)用提供最為合適的算力，讓應(yīng)用真正實現(xiàn)百花齊放。
姜濤介紹，華為計算產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略主要是四個方面：架構(gòu)創(chuàng)新，投資全場景處理器族，商業(yè)策略“有所為有所不為”，構(gòu)建開發(fā)生態(tài)。2019年，華為實現(xiàn)了對x86、AI、ARM算力產(chǎn)品的全面布局，構(gòu)建起“x86+ARM+GPU+NPU”多種計算形態(tài)產(chǎn)品，滿足不同行業(yè)、不同業(yè)務(wù)規(guī)模的用戶需求。
當(dāng)前，華為計算業(yè)務(wù)包括通用計算平臺、AI計算平臺以及智能加速部件、智能管理引擎等，可以滿足各行各業(yè)對于多樣性計算的需求。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2019年華為計算設(shè)備發(fā)貨量同比增長了8%。
華為Atlas：讓AI觸手可及
在多樣性計算中，AI算力可謂是至關(guān)重要，它支撐起各種人工智能場景應(yīng)用。不過，人工智能與行業(yè)場景應(yīng)用的結(jié)合才剛剛開始，與AI算力相關(guān)的產(chǎn)品雖然非常之多，但是AI算力在行業(yè)應(yīng)用中依然面臨著不小的挑戰(zhàn)。
其一，不同場景采用不同的計算架構(gòu)很普遍，這給開發(fā)者帶來了極大的挑戰(zhàn)。開發(fā)者需要適配不同開發(fā)平臺做模型轉(zhuǎn)換，開發(fā)者不能實現(xiàn)一次性開發(fā)與多次部署，導(dǎo)致目前AI開發(fā)效率并不高。
其二，人工智能應(yīng)用在數(shù)據(jù)中心、互聯(lián)網(wǎng)中已經(jīng)開始得到較為廣泛的應(yīng)用，但是隨著5G商用提升，大量行業(yè)應(yīng)用開始向邊緣應(yīng)用延伸。數(shù)據(jù)中心測的AI算力對于功耗容忍度大，邊緣側(cè)對于功耗則比較敏感。因此，AI算力需要同時關(guān)注數(shù)據(jù)中心側(cè)和邊緣側(cè)。
其三，人工智能芯片越來越走向?qū)Ｓ没?，芯片架?gòu)創(chuàng)新大部分集中在專用架構(gòu)，不再局限于傳統(tǒng)兼顧GPU的處理方式。
為此，華為AI發(fā)展戰(zhàn)略從一開始確定了在全棧、全場景中采用統(tǒng)一的架構(gòu)，滿足各個行業(yè)的數(shù)據(jù)中心和各種邊緣場景的AI應(yīng)用需求，為開發(fā)者構(gòu)建起一致性的開發(fā)體驗，一次性開發(fā)，可以在多種產(chǎn)品上做多次部署。
目前，華為Atlas 全場景AI解決方案涵蓋了云、邊、端各種場景，產(chǎn)品有Atlas 900 AI集群、Atlas 800 AI智能服務(wù)器、Atlas 300 AI加速卡、Atlas 500 Pro AI智能邊緣服務(wù)器、Atlas 500 AI智能小站、Atlas 200 DK AI開發(fā)者套件以及Atlas 200 AI加速模塊。華為Atlas系列產(chǎn)品的形態(tài)可謂是異常豐富，像Atlas 900是數(shù)據(jù)中心級的訓(xùn)練集群，而Atlas 200則是只有火柴盒那么大小的加速卡。
以Atlas 900為例，目前為業(yè)界最頂尖的AI 訓(xùn)練產(chǎn)品，數(shù)千顆AI處理器互聯(lián)，半精度（FP16）算力達(dá)256-1024 PFLOPS；除了處理器之外，還引入了HCCS、智聯(lián)網(wǎng)絡(luò)等，讓其性能極為出色。此外，Atlas 900還是業(yè)界首款支持全液冷的AI集群，這樣大幅降低了整個數(shù)據(jù)中心的能耗。
像鵬城云腦Ⅱ采用Atlas 900 AI集群為底座，整個AI集群的PUE<1.1，具有最佳集群網(wǎng)絡(luò)，HCCL集合通訊支持100TB全互聯(lián)無阻塞專屬參數(shù)同步網(wǎng)絡(luò)。在這樣強(qiáng)大能力支撐下，鵬城云腦II獲得源源不斷的澎湃算力，支撐起科研工作者對計算機(jī)視覺、自然語言處理、自動駕駛、醫(yī)療等各類研究。
另外，在疫情期間，華為的AI解決方案也發(fā)揮了至關(guān)重要的作用。在疫情早期，由于檢測手段匱乏，通過CT影像來判斷病例是主要手段，但是隨著越來越多的人進(jìn)行CT拍攝，光靠醫(yī)生人工來分析CT影像已經(jīng)徹底不行。
此時，華為通過部署Atlas 800智能服務(wù)器，通過大量樣本數(shù)據(jù)的不斷訓(xùn)練和算法的不斷迭代，很快就實現(xiàn)了對CT影像病情的快速識別，并且準(zhǔn)確率持續(xù)提升達(dá)到了99%。如今，華為這套AI抗疫解決方案已經(jīng)廣泛部署在全球多個國家的醫(yī)院。
除了提供強(qiáng)大的產(chǎn)品與解決方案之外，華為在AI生態(tài)上將會持續(xù)走開放的道路。據(jù)悉，目前華為已經(jīng)在36所高校中開設(shè)了AI課程，并且有3萬多開發(fā)者進(jìn)入到華為計算框架的開發(fā)，還擁有超過100家行業(yè)ISV，打造了超過50個行業(yè)AI解決方案。
總體而言，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實體經(jīng)濟(jì)的融合開始產(chǎn)生大量新的應(yīng)用場景，在大數(shù)據(jù)、AI、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字化技術(shù)帶動下，算力需求正在走向細(xì)分化和差異化。華為計算業(yè)務(wù)持續(xù)的創(chuàng)新能力、全面的產(chǎn)品布局、豐富的行業(yè)解決方案以及開放的生態(tài)策略，將會為華為云與計算“黑土地”注入持續(xù)的養(yǎng)分，滿足用戶多樣性的計算需求。
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