'華為再發AI芯片！對標英偉達、谷歌'

來源：21Tech（News-21）

作者：倪雨晴

編輯：李清宇、劉雪瑩

科技巨頭正在不斷推動人工智能的浪潮。近日來，不論是體現算力的AI芯片領域，還是代表算法的深度學習框架，都頗為熱鬧。

8月23日，華為在深圳正式發佈AI處理器Ascend 910（昇騰910），同時推出全場景AI計算框架MindSpore，並宣佈2020年會將框架開源。這也是2018年華為公佈的AI戰略的業務延續。

同時交作業的，還有英特爾。

就在前幾天，英特爾發佈了兩款AI芯片(Nervan神經網絡處理器系列)NNP-T和NNP-I。其中，NNP-T用於訓練，NNP-I用於推理。自收購創業公司Nervana後，英特爾終於給出了成績單。

在框架方面，百度深度學習平臺PaddlePaddle在近期推出端側推理引擎Paddle Lite，是為了推動人工智能應用在端側更好地落地。（在2017年，谷歌率先推出了TensorFlow Lite版本）

而算力和算法是插入人工智能世界的兩大鍥子。隨著數據洪流爆發，摩爾定律面臨失效困境，業界對算力和算法都提出了新要求，AI則能夠為其提高效率、降低成本。因此，越來越多的硬件中，除了CPU，也加入了更多AI元素。

面對人工智能普及的大趨勢，加入戰場的選手也越來越多。今年的AI戰場更加激烈，從AI芯片到底層框架，巨頭和創業公司們都在挖掘更多細分市場。

昇騰910 PK英偉達、谷歌

早在2018年10月的華為全聯接（HC）大會上，華為輪值董事長徐直軍首次闡述了華為AI戰略，並公佈了昇騰系列的AI芯片，分別是昇騰310和昇騰910，其中昇騰310當時已經量產，而昇騰910將在2019年2季度上市。

如今，910系列已經落地，並加速商用。此次正式發佈的AI芯片昇騰910，屬於Ascend-max系列。

對比來看，昇騰310更多是用在邊緣計算產品上，昇騰910主要用在雲端來提供訓練能力。從功能角度細分，AI芯片可分為訓練芯片和推理芯片，在訓練方面，目前英偉達獨樹一幟，佔據了大部分市場。

最大的玩家英偉達的GPU抓住了計算設備需求的關鍵時機，在圖形渲染、人工智能和區塊鏈領域的計算表現突出，希望成為真正的算力平臺，其中，英偉達在訓練方面的代表芯片就是Tesla V100。

算法巨頭谷歌則另闢蹊徑，以ASIC類型的芯片來滿足自身訓練和推理的需求。具體來看，谷歌的TPU通過脈動陣列（systolic array）這一核心架構來提升算力，2018年發佈的TPU3.0版本採用8位低精度計算節省晶體管，速度能加快最高100PFlops(每秒1000萬億次浮點計算)。

那麼，昇騰910算力性能究竟如何？華為能否搶奪英偉達市場？

華為方面表示，實際測試結果表明，在算力方面，昇騰910是半精度(FP16)算力達到256Tera-FLOPS，整數精度(INT8) 算力達到512 Tera-OPS。

該芯片直接對標英偉達Tesla V100和谷歌TPUv3，此前華為的數據顯示，昇騰910的單芯片計算密度高達256TOPS，比英偉達V100的標稱算力125TOPS高出約一倍。

徐直軍在現場還表示，華為已經把昇騰910用於實際AI訓練任務。比如，在典型的ResNet50 網絡的訓練中，昇騰910與MindSpore配合，與現有主流訓練單卡配合TensorFlow相比，顯示出接近2倍的性能提升。

不過，昇騰系列的兩款芯片華為都不對外銷售，保持自用的策略。目前基於昇騰310的Atlas計算平臺已經廣泛應用，而昇騰910將搭載在服務器、雲服務中面向市場。

據記者瞭解，華為很可能走高質量、高性價比的策略來搶奪份額。

MindSpore開源意味著什麼？

如果說芯片是人工智能的血液，那麼智能框架就是人工智能的大腦和靈魂，智能框架可以說是人工智能領域的操作系統。芯片尚且可以代工，系統卻代表了生態，是整個智能世界的關鍵。

因此，華為一開始就推出了人工智能框架MindSpore，這也是華為全場景AI戰略的重要一環。去年發佈時還未開源，如今華為決定在明年一季度開源MindSpore，吸引更多的開發者。

從上文看到，芯片有很多廠商和技術流派，但操作系統全世界卻只有屈指可數的幾個，而操作系統上構建的生態決定了所有軟硬件的生命節奏。此前頂級的人工智能框架都來自美國，最著名的有谷歌的TensorFlow，Facebook的Pytorch，亞馬遜的Mxnet，微軟的CNTK，可以說幾乎頂級的科技巨頭都在爭奪這個領域的冠軍寶座，國內巨頭也必然要上場。

徐直軍在現場表示，自己開發MindSpore是因為，目前沒有看到任何一個其他框架支持全場景，而且在隱私保護的需求下，需要全場景框架來實現。MindSpore框架架構上支持可大可小，適應全場景獨立部署。除了隱私保護，MindSpore還將模型保護Built-in到AI框架中，實現模型的安全可信。

根據華為介紹，以一個NLP（自然語言處理）典型網絡為例，相比其他框架，用MindSpore可降低核心代碼量20%，開發門檻大大降低，效率整體提升50%以上。

從國內來看，華為MindSpore之外，人工智能框架還有百度的PaddlePaddle、阿里的X-DeepLearning，商湯科技的SenseParrots（尚未開源）。另外，AI大神賈楊清開發了全球知名的深度學習框架Caffe，他今年從Facebook離職，加入阿里。

當下，巨頭的智能框架基本都是開源模式。在PC和互聯網時代，尚且有微軟和蘋果是相對封閉的操作系統，只有Android是開源，這樣使得其他沒有掌握操作系統技術的國家有開發操作系統的動力。但在人工智能時代，華為、谷歌，Facebook等一上來就把自己最頂級的深度學習框架開源，根本目的就是構建極高的遷移成本，如果頂級的開發者都被吸引到自己的陣營，要再想讓他們學習其他的智能框架就非常困難了。

在經歷過手機終端操作系統的牽制後，華為也欲在人工智能的未來產業中佔據技術標準高地。

依然面臨生態的挑戰

而如今開源框架後，華為最大的挑戰就是生態的建設，這一方面谷歌、Facebook已經投入了很久，華為要怎麼來更好地建設生態，吸引開發者，贏得開發者的信任？

徐直軍告訴21Tech記者：“實事求是來講，MindSpore最挑戰的就是能不能像其他框架一樣建立好自己的生態，華為有我們的優勢，我們有智能終端，HiAI引擎可以讓移動開發者利用它來應用算力，去支撐應用。第二個是我們有算力，和計算框架相結合，打造很多其他框架不可能實現的事情。”

華為首席戰略架構師黨文栓向記者表示：“去年我們也說過，人工智能能不能發展起來一個很重要的因素是企業市場能不能發展起來，從各行業接受度來看，很多企業還處在初級階段，華為有健全的企業業務，也是我們打造生態很有利的一方面。”

B端的商用應用確實是華為的一大優勢，因為華為本身就是跟隨ICT產業在成長，在B端領域有著非常深的積累，技術、資源都非常豐富，產業鏈上的合作伙伴也會比較支持。

整體來看，AI戰略對於華為來說是一次升級，全棧、全場景的提法也體現了華為的野心。之前華為高調宣佈百萬年薪的應屆博士生，不少就是投入到AI研發當中。

近日，華為創始人任正非內部講話中也再次強調了AI產業的重要性，他表示，5G只是小兒科，人工智能才是大產業，才是華為發展的戰略要地。人類社會未來二三十年最大的推動是人工智能。如果科技是一頂皇冠，那麼人工智能將是這頂皇冠上的明珠。

華為預測，到2025年全球智能終端將達到400億，智能助理普及率將達到90%，企業數據使用率將達到86%，智能將像空氣一樣無處不在。作為一種新的通用目的技術，人工智能將改變每個行業和每個組織。