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华为是怎么成为一家AI公司的?

admin 2019-11-09 149人围观 ,发现0个评论

作者:张 雪

编辑:张丽娟

近日,当华为创始人任正非面被问及“随着摩尔定律趋近极限,华为要研究的下一个前沿领域是什么?”时,

他的回答简单干脆:“人工智能。”甚至于在任正非看来,5G本身的价值就是为人工智能服务的。

此前,在华为2019开发者大会上,华为消费者业务CEO、华为技术有限公司常务董事余承东也称,AI全场景智能时代正在到来。

两三年前,人们对人工智能的关注还仅仅是阿尔法狗击败了人类世界最顶尖的棋手。而现在,喧嚣退去,人工智能市场巨头的身影也在资本泡沫里逐渐变清晰。这其中,除了几家互联网大厂外,华为也在步步推进AI的布局,并凭借其在多方面的积累,谋划着一盘大棋。

逐渐清晰的华为AI版图

在2019年全联接大会上华为又发布Atlas系列产品,完成了在一年内对AI战略的迅速落地。

而早在2018年全联接大会上,华为首次公开对外发布了AI战略以及全栈全场景AI解决方案。

所谓“全栈”指的是技术功能视角,包括芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈方案;“全场景”指的是包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等全场景的部署环境。

华为是业界第一家提出做全栈和全场景AI解决方案的公司,这也意味着在AI时代,华为决定要“通吃”AI产业链。

华为如此高调地发布AI战略,外界曾一度理解成华为向AI领域进行战略转型,但华为却把AI理解成通用的技术工具,叠加在公司既有的业务上,赋能原有业务以提升效率降低成本。

“在华为内部,最讨厌的两个字就是’转型’,所以我们所有的文字上我们从来没有说过这两个字。什么是转型,转是从原来的转到另外一个,华为没有这样做。所以华为没有转型!只是在前进!”华为副董事长、轮值董事长徐直军称,首先把人工智能定位为是通用的技术,它可以应用到所有地方。

徐直军称,AI对华为有三个方面价值,一个是开创新机会,比如基于AI加速模块,加速卡,AI服务器,AI-MDC(Mobile-DC)等,包括AI云服务也能因此更快发展。

第二,用AI增强现有业务,所有产品、解决方案和服务的竞争力,使得华为在市场竞争中保持领先,更好面向未来。这一点上华为手机已经享受到了价值。

第三,用于内部改进管理,提升效率,这样更好来提升组织能力和竞争力,更好面对未来挑战。

关于AI布局,华为采用“两条腿”走路的方式,同时推进软硬件层面进度,并将两者融合。

一方面,昇腾芯片是 AI 产品拓展的主线。华为还将其成功与鲲鹏、麒麟等芯片产品配合或搭载,进华为是怎么成为一家AI公司的?一步打造出泰山服务器、Atlas AI 计算平台、Mate 手机终端和 MDC 智能驾驶平台等集成化硬件产品。

另一方面,华为云是 AI 业务的重要依托。针对昇腾芯片的达芬奇架构特点,华为推出了 MindSporeAI 开发框架,并在此基础上构建了 ModelArts、HiLens、HiAI 三款面向云和端的 AI 平台,进一步拓展了涵盖交通、医疗、制造等多个应用场景的 EI 企业智能解决方案。

按照华为的理解,未来AI将无处不在,每个行业、每个组织、每个家庭、每个人都将享受到AI的价值,实现“普惠AI”。

而现在,基于自身现有的业务架构,从B端到C端,华为已经在原有的业务上搭载AI,通过合作伙伴构建起生态。

华为AI底座——自研达芬奇架构

如果说算力的进步是当下AI发展的主要驱动因素,那么算力的稀缺和昂贵正成为AI全面发展的核心制约因素。

《昇腾AI处理器架构与编程——深入理解CANN技术原理及应用》中写道,以现有的算力水平,训练某些复杂模型往往需要数天甚至数月的时间,而一次成功的发现与创新往往需要多次反复迭代,这种算力水平严重制约了理论的创新和应用的落地。

因此,AI算力必须要在处理器架构上寻求突破,要用新的AI处理器架构来匹配算力的增速。

华为预计,5年之后AI计算所消耗的算力将占到全社会算力消耗总量的80%以上,全球计算产业将进入新的智能时代。而Gartner的预测显示,到2023年,全球计算产业的规模将超过2万亿美元。

为了实现普惠AI,也为了提供充足的AI算力,华为图灵团队自2017年初开始探索新的AI处理器体系结构,并创建了达芬奇架构AI处理器,这是华为试水AI的第一步也是关键一步。

徐直军称:“为什么要构建新的架构来支持我们人工智能芯片,这是基于我们对人工智能理解和我们了解的人工智能需求自然产生出来的。我们需要是云到边缘、到端、还有不同物联网终端,全场景支持人工智能,因此必须要开创一个新的架构,而且这个架构要在技术上行得通,可实现。”

据了解,达芬奇架构,锁定 AI 算子级别优化。针对 AI 计算场景,达芬奇架构具备高算力、高能效、灵活可裁剪的特性。

“达芬奇架构可大可小,从穿戴设备一直到云,可以全场景覆盖;也就是说,在端、边缘、云都可以训练和推理,还可以进行相互协同,这是现在其他的计算框架所做不到的。” 徐直军在此前的媒体采访中表示。

华为首席架构师党文栓解释:“我们已经有多年芯片设计经验,比较而言,虽然人工智能芯片有这么多要求,坦率讲人工智能,特别是目前神经网络芯片所面临的工程领域的挑战,也是多年来华为一直在致力于解决的问题,所以这个时候推出芯片其实是一个很自然的行为。总的来讲,这是我们现有业务的自然延伸。”

AI 业务根基——昇腾芯片

“AI芯片是人工智能的核心,未来各巨头在人工智能领域的争夺,也就是AI芯片的争夺。” 移动互联网资深人士陈剑锋如此说道。

2018 年 10 月 10 日,华为正式发布了昇腾 310 和昇腾 910 两款 AI 芯片,并作为了华为全面进军AI业务的第一枪。

“AI芯片可以分两个范畴,一是训练,一是推理。”半导体技术专家表示。而昇腾 310 定位于边缘侧及端侧 AI 芯片,着重 AI 推理能力。昇腾 910 定位于云端 AI 芯片,着重 AI 训练能力。

目前,华为已经把“昇腾910”用于实际AI训练任务。而且昇腾 910 的性能指标已在一定程度上超过了谷歌和英伟达推出的主流 AI 芯片。同时昇腾 310+910,在云端两极体系已然成型。

在发布昇腾 910 芯片时,华为方面表示未来还计划推出昇腾 610,主要面向自动驾驶场景。同时,昇腾 920、昇腾 320 也将在 2021 年后逐步推出。

徐直军在介绍昇腾芯片商华为是怎么成为一家AI公司的?业模式时曾经指出,“我们不直接向第三方提供芯片,而是提供基于芯片的硬件和云服务,我们和纯芯片厂商没有直接竞争。”

与全球市场中的各类AI芯片做法相同,华为也是以板卡、服务器或云服务的方式将芯片提供给客户和合作伙伴的。

华为公司智能计算产品线相关负责人介绍说:“华为昇腾系列AI处理器将搭载于Atlas系列AI产品和云服务上,并随之推向市场。”

值得一提的是,华为鲲鹏与昇腾有着密切联系。鲲鹏主要包括服务器和 PC 机芯片,它能够完美搭配昇腾芯片,进行双引擎驱动智能计算。

在大规模数据中心中,服务器成本占比持续提升。根据华为云数据中心统计,服务器成本占比已超过 60%。预计到 2025 年,AI 算力将会占据数据中心算力的 80%以上。

而鲲鹏不仅仅是一款单一的芯片,更通过集成硬件进行了大量的产品拓展。

Atlas系列产品矩阵

在全联接2019大会,华为首次发布计算战略,并推出了基于鲲鹏芯片和昇腾芯片的一系列产品。包括目前全球最快AI训练集群Atlas900。

业内人士分析称,这些产品集中在底层计算上,可以看出,华为的AI能力输出已经聚焦到了AI算力层面。

据介绍,Atlas 900 AI集群主要为大型数据集神经网络训练提供超强算力,可广泛应用于科学研究与商业创新。

整体来看,华为效仿谷歌等公司的思路,并不将昇腾芯片作为一款独立的产品,而是集成板卡销售一体化产品。

目前,华为已推出一些系列 Atlas 人工智能计算平台产品,应用领域遍及云侧至端侧全栈。Atlas 人工智能计算平台产品包括:定位于大规模问题 AI 训练集群服务器——Atlas 900 训练集群,深度学习系统Atlas 800,智能小站Atlas 500,AI 加速卡Atlas 300,AI 加速模块Atlas 200以及AI 开发者套件Atlas 200 DK 。

值得关注的是,华为AI战略发布以来,基于昇腾310 AI处理器的Atlas和MDC产品已经实现了全面商用。

具体来看,MDC和国内外主流车厂在园区巴士、新能源车、自动驾驶等场景进行了合作;Atlas系列板卡、服务器在智慧交通、智慧电力等行业落地了AI行业解决方案。

ModelArts全流程模型生产,日均训练作业任务超过4000个,32000小时,其中:视觉类作业占85%,语音类作业占10%,机器学习5%。

不过对于华为的AI业务能力网上也有一些质疑的声音。

知乎网友@看看表示,现在在AI上能赚钱的估计只有华为和英伟达,前者靠AI加成卖手机赚钱,后者靠各种研究机构跑模型赚钱。

知乎网友@冰凝也表示,不是在手机上加块运算卡就能叫AI芯片,越是硬件方面的问题越是硬实力的差距,华为,做通讯可以,但是在计算芯片上的实力并不高。

手机 AI 战场先锋战士——麒麟

对于普通大众来说,麒麟芯片应该是华为芯片系列中最为熟知的。麒麟芯片由华为海思自主研制,已经历了超过 12 代产品迭代。

余承东曾在公开场合表示,移动AI概念是华为提出的,华为首先提出了AI处理器。

麒麟芯片的前身是 2012 年推出的华为手机芯片 K3V2。通过两年的技术完善,第一款正式的麒麟芯片产品麒麟 910 于 2014 年初推出。

其后,麒麟芯片针对高端应用和低端应用手机产品分别推出了一系列产品,大幅提高了各方面性能。

至麒麟 970,AI 技术已成为麒麟芯片标配,首次在移动芯片中搭载了人工智能移动计算平台,采用了HiAI移动计算架构,并持续迭代至今。麒麟芯片的最新产品是麒麟 990,其首款 7nm EUV 工艺芯片,进一步强化了 华为是怎么成为一家AI公司的?AI功能。

据了解,麒麟芯片的 AI 功能最早从寒武纪获得技术支持。通过IP 核授权方式,麒麟 970 和麒麟 980 分别搭载了采用寒武纪 1A 和寒武纪 1H 两款架构设计的 NPU。

自麒麟 810 芯片起,麒麟芯片开始搭载基于自研达芬奇架构的 NPU。

最新的麒麟 990 搭载了 NPU 大核+NPU 微核架构设计,相比业界其他 AI 芯片性能,在主力网络模型、多模式调校,浮点性能和硬件算力等多个维度上的测评中,麒麟 990 5G 综合表现业界最佳,与此同时,麒麟 810 也展现出强劲的 AI 能力。

华为在麒麟 810、麒麟 990 两款芯片的转变说明了华为已打通手机 AI 芯片的底层技术,同时华为的昇腾架构也将逐步由服务器等云侧高性能计算场景逐步向端侧终端设备拓展。

自由之战

图片来源于官网

作为麒麟990的载体,华为MATE30 上新发布的AI功能刷新了人们的现有认知。

传统的智能手机都需要手触屏来操作系统,包括点开 APP,拍照,截屏等功能均需要触屏的支持,而MATE30可以让使用者在没有触碰屏幕华为是怎么成为一家AI公司的?的情形下,就直接操作系统。例如,利用双手握拳,华为是怎么成为一家AI公司的?达到截屏的效果。

另外,传统智能手机在使用期间,屏幕上的图片或者视频会跟随用户姿势转变方向。Mate30 可以智能跟踪眼睛视角,以最适合观赏的角度来呈现,从而解放用户双手。

云+端的 AI 开发平台

在发布昇腾系列 AI 芯片的同时,华为同样发布了配套昇腾芯片的 AI 开发框架 MindSpore,打通了全场景开发途径,从而使华为成为继谷歌、Facebook 后另一家拥有自有 AI 开发框架的科技巨头。

MindSpore 大幅降低用户在处理大规模问题时所遇到的技术门槛。

同时,华为在此基础上构建了 ModelArts、HiLens、HiAI 三款面向云和端的 AI 平台。

首先,ModelArts是面向开发者开发AI 应用的一站式开发平台,加快了AI落地。

其次,HiLens定位于视觉的 AI 开发平台 ,提供了五大应用场景,分别是 AI 技能开发、园区场景、家庭场景、车载场景、商超场景,已基本覆盖了主流的 AI 视觉类相关需求。

最后,HiAI是华为推出的针对麒麟芯片,面向以手机为主的终端领域的端侧 AI 的轻量级平台。

如今HiAI 已完成两代产品迭代,HiAI 1.0 于 2017 年发布,并在搭载麒麟 970 的华为手机 P20 系列上首发兼容;HiAI 2.0 于 2018 年末发布,用于匹配麒麟 980,同时增添了一系列新功能。

目前,HiAI 已公开的商业落地项目达 11 项,其中包含苏宁、快手、WPS 等大型企业。

One more thing

9月23日,华为全资子公司哈勃科技投资有限公司(下称哈勃科技)已于近日完成了对语义理解企业深思考人工智能机器人科技有限公司的投资,认缴了深思考3.67%的注册资本。

在华为公开投资事件表中,自2006年以来华为仅有过14次较大规模的投资,且主要集中在物联网、芯片、云存储等关键技术领域。

哈勃科技成立后,先后投资了两家半导体企业,而此次对深思考的投资则成了华为在人工智能领域投资的“处女秀”。

细究之后便可发现,华为的AI战略包括投资基础研究,主要是在计算视觉、自然语言处理、决策推理等领域构筑数据高效(更少的数据需求)、能耗高效(更低的算力和能耗),安全可信、自动自治的机器学习基础能力。

可见,华为投资人工智能企业,只是其AI大棋中的一步,也是新尝试的开始。

在AI计算上,华为正在猛攻。

在任正非看来,华为要建设支撑人工智能的平台,要做未来AI世界中的水和电。

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