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華為徐直軍:不會直接向第三方銷售AI芯片

華為輪值董事長徐直軍首次向外公布了華為的AI發展戰略、全棧全場景AI解決方案,以及基于達芬奇架構的的兩款AI芯片:昇騰910和昇騰310。

之前外界盛傳已久的華為“達芬奇項目”,在10月10 日上海舉行的第三屆HUAWEI CONNECT 2018(華為全聯接大會)上,得到華為輪值董事長徐直軍的證實。徐直軍在此次大會上首次向外公布了華為的AI發展戰略、全棧全場景AI解決方案,以及基于達芬奇架構的的兩款AI芯片:昇騰910和昇騰310。

至此,又一家巨頭進入AI芯片戰局,而且華為給出了準確量產時間。

AI芯片背后的全新架構

關于這兩款AI芯片,華為對其性能進行了簡要介紹。用于服務器的昇騰(Ascend)910,主打高性能,采用7nm工藝制程,最大功耗為350W。據華為提供的數據顯示,其半精度算力達到256 TFLOPS,是目前單芯片計算密度最大的芯片,比英偉達 V100高出一倍,將于明年二季度上市。而主打低功耗的昇騰(Ascend)310,是12nm制程,最大功耗只有8W。目前已經量產。 明年華為還將發布三款昇騰 IP:Ascend Lite、Ascend Tiny、Ascend Nano。

徐直軍在會后的媒體溝通會上透露,昇騰310更多是用在邊緣計算產品上,但是也是可以應用在云上,昇騰910更多是用在云上,給大家提供強大的訓練算力。其他的Lite、Tiny、Nano主要是用于物聯網、行業終端和智能手機、智能穿戴等消費終端,是以IP方式跟其他芯片結合在一起服務于各個產品。

徐直軍表示:“這兩個芯片我們都不會以芯片對外銷售,而是以芯片為基礎開發AI加速模組,AI加速卡,AI服務器,AI一體機,以及面向自動駕駛和智能駕駛的MDC(Mobile-DC)進行銷售?!?/p>

“華為不直接向第三方提供芯片,所以我們跟芯片廠商沒有直接競爭。我們是提供硬件和云服務,當然跟提供硬件和云服務廠商應該會有競爭?!彼M一步補充道。

華為之所以構建一個全新的架構來支持人工智能芯片,其原因徐直軍也作了解釋:“我們需要是云到邊緣、到端、還有不同物聯網終端,全場景支持人工智能,因此必須要開創一個新的架構,而且這個架構要在技術上行得通,可實現。幸運的是找到了這個架構,我們開創性達芬奇架構就能夠解決,從極致的低功耗需求到極致的大算力需求全覆蓋?,F在我們還沒有看到市場上有其他架構能夠做到這一點。”

“這個時候推出芯片其實是一個很自然的行為,”華為戰略Marketing部首席戰略架構師黨文栓表示,”我們已經有多年芯片設計經驗,比較而言,雖然人工智能芯片有這么多要求,坦率講人工智能,特別是目前神經網絡芯片所面臨的工程領域的挑戰,也是多個年來華為一直在致力于解決的問題?!?/p>

對于之前外界盛傳微軟有意將華為AI芯片用于微軟中國數據中心的說法,徐直軍予以否認。

AI戰略強調“全棧全場景”

這兩款AI芯片,自然是此次HC大會的最大亮點,但在芯片的背后,是一整個AI發展戰略和全棧全場景AI解決方案。

據徐直軍介紹,全場景,是指包括公有云、私有云、各種邊緣計算、物聯網行業終端以及消費類終端等部署環境;全棧是技術功能視角,是指包括IP和芯片、芯片使能、訓練和推理框架和應用使能在內的全堆棧方案。

華為的全棧方案具體包括四個方面:

Ascend: 基于統一、可擴展架構的系列化AI IP 和 芯片,包括Max,Mini,Lite,Tiny和Nano等五個系列。昇騰910和昇騰310。

CANN: 芯片算子庫和高度自動化算子開發工具。

MindSpore,支持端、邊、云獨立的和協同的統一訓練和推理框架。

應用使能:提供全流程服務(ModelArts),分層API和預集成方案。

黨文栓表示:”我們這次發布的全棧方案,是一個基于開放架構的方案,客戶有權利選擇其中任何一層或多層。”“第一,我們從一開始考慮全場景,因為不同企業不同應用,可能部署不同環境,一定要考慮多場景支持;第二,當前,AI發展處于早期階段,這個時候全棧協同優化更能帶來價值,這是我們為客戶創造價值做出的選擇?!?/p>

但徐直軍明確表態不會做應用,“我是打造一個平臺,大家基于這個平臺去解決各種問題。比如,依圖給我們介紹他們的醫療影像識別,我就不會去做。但是各行各業都需要算力,需要框架,這個我要做。”

“對華為來說,一個個應用我們做不過別人,但是我做芯片,做平臺,不斷在里面夯實,盡管傻一點,笨一點,但是可以持續。”他補充道。

外界將華為此次高調公布其AI發展戰略解讀為一次”轉型“,但徐直軍本人卻明確表現出對這種解讀的反感:”什么是轉型,轉型是從原來的轉到另外一個,華為沒有這樣做。在華為內部最討厭的兩個字就是“轉型”。

但徐直軍也表示最大的難點在生態的建設:“整個戰略里面全棧、全場景解決方案里面,最大挑戰是我們mindspore作為計算和推理框架,未來能不能構建一個生態,大家會不會用,這是唯一的挑戰。”

(作者郵箱:man.yan@ftchinese.com)

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