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華為拿什么破解AI核心難題?

作者: 時(shí)間:2019-09-19 來源:量子位 收藏

本文經(jīng)新媒體量子位(公眾號 ID: Qbit)授權(quán)轉(zhuǎn)載,轉(zhuǎn)載請聯(lián)系出處。

本文引用地址:http://www.butianyuan.cn/article/201909/404996.htm

Open近期發(fā)布的研究顯示,僅2012年以來,人們對于算力的需求增長六年就超過30萬倍,平均每年增長10倍,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了的發(fā)展速度。

眾所周知,作為AI的后入局者,面對 AI 算力需求的爆發(fā)式增長,大膽地提出要為業(yè)界提供“易獲取、用得起、方便用”的算力。如今,距離AI戰(zhàn)略提出一年,是否已經(jīng)找到算力破局的入口?

這也是即將到來的2019全聯(lián)接大會備受矚目的重要原因。

17世紀(jì)后期,英國采礦業(yè),特別是煤礦,已發(fā)展到相當(dāng)?shù)囊?guī)模,單靠人力、畜力已難以滿足排除礦井地下水的要求,而現(xiàn)場又有豐富而廉價(jià)的煤作為燃料?,F(xiàn)實(shí)的需要促使人們致力于“以火力提水”的探索。1769年英國人詹姆斯·瓦特制造了蒸汽機(jī),引起了18世紀(jì)的第一次工業(yè)革命。

100年后,美國人發(fā)明和實(shí)現(xiàn)了電力的廣泛使用,引領(lǐng)了19世紀(jì)的第二次工業(yè)革命。

1946年,世界第一臺二進(jìn)制計(jì)算機(jī)的發(fā)明,人類在20世紀(jì)進(jìn)入了第三次工業(yè)革命,信息技術(shù)的發(fā)展尤其是移動互聯(lián)網(wǎng)的普及極大地改變了人類的生活。

進(jìn)入21世紀(jì),人類正在迎來以智能技術(shù)為代表的第四次工業(yè)革命,人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、5G以及生物工程等新技術(shù)融入到人類社會方方面面;驅(qū)動全球宏觀趨勢的變化,如社會可持續(xù)發(fā)展,經(jīng)濟(jì)增長的新動能,智慧城市、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、消費(fèi)體驗(yàn)等。

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第四次工業(yè)革命的人工智能將引領(lǐng)人類進(jìn)入新紀(jì)元

人工智能是一系列新的通用目的技術(shù)(GPT),包括自然語言處理、圖片識別、視頻分析等。人工智能是信息化進(jìn)程的新高度,信息技術(shù)帶來了效率的提升,人工智能則帶來生產(chǎn)成本的變化。行業(yè)+AI,人工智能將會改變每個(gè)行業(yè)、每個(gè)職業(yè)、每個(gè)組織、每個(gè)家庭和每個(gè)人。

第四次工業(yè)革命的人工智能將引領(lǐng)人類進(jìn)入新紀(jì)元

時(shí)代又仿佛回到了對采礦行業(yè)非生物動力需求極大的17世紀(jì)。進(jìn)入21世紀(jì),人工智能也對算力提出了強(qiáng)勁的增長需求,按照 OpenAI 最新的分析,從2012年到2018年,最大的人工智能訓(xùn)練運(yùn)行中使用的算力增長了30多萬倍,每3.5個(gè)月就會翻倍,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了的增長速度(每 18 個(gè)月芯片的性能翻一倍)。AI算力需求的急劇增長與傳統(tǒng)CPU算力緩慢提升(每年10%)之間存在巨大矛盾,全球掀起造芯運(yùn)動,加速算力成本降低和AI應(yīng)用普及。

人工智能的三個(gè)方面算力(工業(yè)云計(jì)算和邊緣計(jì)算)、數(shù)據(jù)(工業(yè)大數(shù)據(jù))和算法(工業(yè)人工智能),在中國,基于人口規(guī)模和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展程度,在數(shù)據(jù)和行業(yè)應(yīng)用都在全球處于領(lǐng)先地位。但是AI算力資源卻很稀缺而且昂貴,各行業(yè)應(yīng)用需要越來越強(qiáng)勁的AI算力。算力價(jià)格貴、使用難和資源難獲取是目前AI發(fā)展的三大瓶頸:

?價(jià)格貴:現(xiàn)在人工智能整個(gè)訓(xùn)練的過程,譬如訓(xùn)練人臉識別、交通綜合治理、自動駕駛,模型的訓(xùn)練成本非常高昂的。

?使用難:缺乏一個(gè)統(tǒng)一的開發(fā)框架,無法適配從訓(xùn)練到推理,從公有云到私有云、邊緣、終端的多種應(yīng)用場景,開發(fā)、調(diào)優(yōu)、部署的工作量巨大。

?難獲取:業(yè)界用于AI計(jì)算的GPU供貨周期長,限量供應(yīng)等,導(dǎo)致硬件資源不易獲取。

業(yè)界開發(fā)大規(guī)模AI訓(xùn)練芯片的主要廠家,比如英偉達(dá)、Google和華為都推出了自己的AI訓(xùn)練芯片。英偉達(dá)Tesla V100 GPU最高提供125 TeraFLOPS深度學(xué)習(xí)性能,最大功耗為300瓦特。Google I/O 2018開發(fā)者大會上,Google 推出了第三代 TPU 3.0,最高提供90 TeraFLOPS深度學(xué)習(xí)性能。華為在2018年10月的全聯(lián)接大會上發(fā)布了針對AI訓(xùn)練場景的昇騰昇騰910 AI處理器。昇騰910 AI處理器,是當(dāng)前計(jì)算密度最大的單芯片,適用于AI訓(xùn)練,可提供256 TeraFLOPS的算力,最大功耗為310瓦特。

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業(yè)界主流AI訓(xùn)練芯片能力對比

面向人工智能這個(gè)大的時(shí)代潮流,算力的稀缺和昂貴在一定程度上制約了當(dāng)前的人工智能發(fā)展。華為認(rèn)為,易獲取、用得起、方便用的算力,是AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。

華為數(shù)十年長期聚焦在ICT基礎(chǔ)設(shè)施研發(fā)和建設(shè)領(lǐng)域,深刻理解運(yùn)營商和企業(yè)用戶的使用場景,以“高起點(diǎn)”和“全棧全場景”入局AI領(lǐng)域,真正提供普惠的、強(qiáng)大的算力。

華為昇騰系列AI處理器,采用了面向張量計(jì)算的達(dá)芬奇3D Cube架構(gòu),該架構(gòu)面向AI的全新突破性設(shè)計(jì),為昇騰AI處理器提供了超強(qiáng)的AI算力,使得芯片具有高算力、高能效、可擴(kuò)展的優(yōu)點(diǎn)。

基于統(tǒng)一的達(dá)芬奇架構(gòu),華為可以支持Ascend-Nano、Ascend-Tiny、Ascend-Lite、Ascend-Mini、Ascend-Max等芯片規(guī)格,具備從幾十毫瓦IP到幾百瓦芯片的平滑擴(kuò)展,天然覆蓋了端、邊、云的全場景部署的能力?!斑_(dá)芬奇架構(gòu)可大可小,從Nano一直到Max、從穿戴設(shè)備一直到云,可以全場景覆蓋;我們推出MindSpore的目的就是協(xié)同達(dá)芬奇架構(gòu)來面向全場景的。也就是說,在端、邊緣、云都可以訓(xùn)練和推理,還可以進(jìn)行相互協(xié)同,這是現(xiàn)在其他的計(jì)算框架所做不到的?!?華為輪值董事長徐直軍表示。

AI訓(xùn)練的耗時(shí)跟模型的復(fù)雜度、數(shù)據(jù)集和硬件資源的配置是強(qiáng)相關(guān)的,在天文研究、自動駕駛訓(xùn)練、氣象預(yù)測、石油勘探等大規(guī)模訓(xùn)練時(shí),硬件資源尤其顯得重要,人工智能的快速發(fā)展,得益于硬件和云計(jì)算技術(shù)的提升,更得益于各個(gè)行業(yè)數(shù)字化帶來的大量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型。開發(fā)平臺要求從原始數(shù)據(jù)到標(biāo)注數(shù)據(jù)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、算法、模型、推理服務(wù),實(shí)現(xiàn)千萬級模型、數(shù)據(jù)集以及服務(wù)對象的全生命周期的管理。

同時(shí),無智能不成云,全棧發(fā)展走向縱深,AI已經(jīng)成為云的基礎(chǔ)業(yè)務(wù),實(shí)現(xiàn)云端訓(xùn)練和推理。在云上部署,支持在線和批量的推理,滿足大規(guī)模并發(fā)的復(fù)雜場景需求。云、AI、IoT協(xié)調(diào)使能藍(lán)海市場,在智慧家庭、物聯(lián)網(wǎng)和車聯(lián)網(wǎng)等場景,構(gòu)建云+AI+IoT的綜合解決方案,開拓新的人工智能市場。

華為的AI戰(zhàn)略包括投資基礎(chǔ)研究,在計(jì)算視覺、自然語言處理、決策推理等領(lǐng)域構(gòu)筑數(shù)據(jù)高效(更少的數(shù)據(jù)需求) 、能耗高效(更低的算力和能耗),安全可信、自動自治的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)能力;打造全棧方案,面向云、邊緣和端等全場景的、獨(dú)立的以及協(xié)同的、全棧解決方案,提供充裕的、經(jīng)濟(jì)的算力資源,簡單易用、高效率、全流程的AI平臺。

華為全球產(chǎn)業(yè)展望(GIV)報(bào)告顯示,全球數(shù)據(jù)量將從2018年32.5ZB快速增長到2025年的180ZB。對于企業(yè),AI算力需求每三個(gè)月增長一倍,AI應(yīng)用率到2025年將達(dá)80%。不難發(fā)現(xiàn),在算力領(lǐng)域已取得突破的華為,站在了一個(gè)巨大的時(shí)代風(fēng)口之上。



關(guān)鍵詞: 華為 AI 摩爾定律

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