八月初秋,，天氣一如既往的火熱,。南國深圳，華為坂田基地更是一番熱火朝天的景象,。三天前,，華為輪值主席徐直軍在這里推出華為高端 AI 芯片昇騰 910 ，開啟華為在先進(jìn)技術(shù)領(lǐng)域挑戰(zhàn)硅谷的最新嘗試,。
一直以來,，華為自研芯片都是人們關(guān)注的焦點(diǎn)。,，正是因?yàn)橛辛俗灾餮邪l(fā)的海思麒麟系列手機(jī)芯片,，華為才能快速搶占手機(jī)市場，一路“攻城略地”,，躋身中國智能手機(jī)行業(yè)第一寶座,。當(dāng)然，作為目前全球體量最大的通信設(shè)備商,、全球坐三望二的智能手機(jī)廠商,，華為自研芯片不止于此。巴龍,、鯤鵬,、凌霄還有這次發(fā)布會重點(diǎn)推出的昇騰,，華為自研芯片已經(jīng)覆蓋手機(jī)、服務(wù)器,、路由器,，電視、AI 等多個領(lǐng)域,。自研芯片已然成為華為的核心競爭力,，一個其他競爭對手所不具備的獨(dú)特優(yōu)勢。
昇騰系列芯片主打人工智能領(lǐng)域,，用于處理構(gòu)建人工智能算法的海量數(shù)據(jù),。華為的這次公布，讓不少人沸騰了,，網(wǎng)上的言論越傳越神,，被稱作“攻破了又一個讓國人蒙羞的城池”，“實(shí)現(xiàn)了彎道超車”,，甚至出現(xiàn)了華為將在云端 AI 芯片領(lǐng)域干掉英偉達(dá),、谷歌的論斷。這些評價是否正確,？華為昇騰芯片真的有那么大影響力嗎,？
江湖霸主英偉達(dá)
AI 芯片是什么，半導(dǎo)體業(yè)界并沒有嚴(yán)格的界定,。一般來說,，AI 芯片被稱為 AI 加速器或計算卡，也就是 AI 應(yīng)用中的大量計算任務(wù)的模塊,，目前主要有 GPU,、FPGA 和 ASIC 三種技術(shù)路線。其中 GPU 在 AI 訓(xùn)練方面已經(jīng)發(fā)展到較為成熟的階段,，谷歌,、臉書、微軟,、 推特和百度等公司都在使用 GPU 分析圖片,、視頻和音頻文件，以實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)等功能,。
看到這里,，很多人心里納悶， GPU 不是顯示芯片么,，怎么用來搞 AI ,。其實(shí)這個道理很簡單，GPU 負(fù)責(zé)處理圖形數(shù)據(jù)處理,，擁有大體量的邏輯運(yùn)算單元用于數(shù)據(jù)處理,，對于密集型數(shù)據(jù)可以進(jìn)行并行處理,。人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)有個特征，剛算出來的數(shù)往往再投入結(jié)算,，一輪輪迭代以凸顯關(guān)鍵細(xì)節(jié)，這種計算不需要太多數(shù)據(jù)緩存單元,，不需要復(fù)雜的邏輯控制,，只要計算單元夠多就行。相比注重邏輯判斷的 CPU ,，GPU 芯片顯然更加適用于人工智能深度計算,。
在 GPU 芯片領(lǐng)域，英偉達(dá)是當(dāng)之無愧的龍頭老大,。在人工智能興起之初,，由于 GPU 芯片在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的優(yōu)勢，英偉達(dá)與斯坦福大學(xué)的吳恩達(dá)合作開發(fā)了一種使用大規(guī)模GPU計算系統(tǒng)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的方法,。與此同時,，英偉達(dá)與谷歌的人工智能團(tuán)隊合作，建造了當(dāng)時最大的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),。之后,，各深度學(xué)習(xí)團(tuán)隊開始廣泛大批量使用英偉達(dá)的顯卡。
如今,，全球估計有 3000 家 AI 創(chuàng)業(yè)公司,，其中一半以上都是在英偉達(dá)的平臺上構(gòu)建的?？萍季揞^也不例外,，谷歌、微軟,、臉書,、亞馬遜都在購買英偉達(dá)芯片，用于構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)中心,。數(shù)據(jù)研究公司 Gartner 顯示,，英偉達(dá)擁有 AI 芯片市場約四分之三的份額。上一財年,，英偉達(dá)從用于數(shù)據(jù)中心的 AI 芯片銷售中獲得將近 30 億美元收入,。在人工智能芯片領(lǐng)域，英偉達(dá)已經(jīng)是當(dāng)之無愧的江湖霸主,。
挑戰(zhàn)者昇騰 910
AI 芯片這個江湖兇險異常,，英偉達(dá)目前是霸主，可誰也不敢保證未來會發(fā)生什么,。深度學(xué)習(xí)算法分為訓(xùn)練和推斷兩部分,，所謂訓(xùn)練,，就是給不斷計算大數(shù)據(jù)，讓它慢慢學(xué)會識別和區(qū)分對象,；所謂推理,，就是讓訓(xùn)練好的機(jī)器干活。GPU 芯片在算法訓(xùn)練上非常高效,，可在推斷中對于單項輸入進(jìn)行處理的時候,，并行計算的優(yōu)勢不能完全發(fā)揮出來。
因?yàn)?GPU 芯片 在人工智能深度學(xué)習(xí)上的天生劣勢,，一些企業(yè)將目光投向?qū)Ｓ锰幚硇酒?，采?FPGA／ASIC 技術(shù)路線設(shè)計專業(yè) AI 芯片。FPGA 的前期啟動成本低,，后期可以進(jìn)行再編程,，可以采用 OpenCL等更高效的編程語言，降低硬件編程的難度,，還可以整合系統(tǒng)模塊,，提高應(yīng)用的靈活性，與GPU相比,，F(xiàn)PGA 具備更強(qiáng)的平均計算能力和更低的功耗,。
ASIC 運(yùn)行速度比 FPGA 更快，是一種為專用目的設(shè)計的,，面向特定用戶需求的定制芯片,。在大規(guī)模量產(chǎn)的情況下具備性能更強(qiáng)、體積更小,、功耗更低,、成本更低、可靠性更髙等優(yōu)點(diǎn),。華為昇騰 910 就是 ASIC 芯片,，它采用 7nm＋ EUV 制程工藝，達(dá)芬奇架構(gòu),，計算力可達(dá)到 256TFOPS,，比英偉達(dá)最新的 V100 還要高出一倍。值得注意的是,，昇騰 910 達(dá)到規(guī)格算力所需功耗僅 310W,，明顯低于設(shè)計規(guī)格的 350W。
江山代有人才出,，各領(lǐng)風(fēng)騷數(shù)百年,，而在日新月異的科技領(lǐng)域，數(shù)百年的跨度會縮減為三五年。強(qiáng)如英偉達(dá),，在稱雄 AI 芯片領(lǐng)域六七年之后,，也開始顯露頹勢。人工智能領(lǐng)域有三要素：數(shù)據(jù),、算法和算力,。數(shù)據(jù)為芯片處理的對象，算法即計算的邊界,，而算力則直接決定了計算效率,。對于華為來說，芯片是它們的硬實(shí)力,，算力即它在 AI 領(lǐng)域的競爭力。有了最強(qiáng)算力加持,，昇騰 910 這個氣勢洶洶的挑戰(zhàn)者,，擁有足夠的實(shí)力與底氣挑戰(zhàn)江湖霸主英偉達(dá)。
達(dá)芬奇 AI 架構(gòu)
昇騰 910 的誕生,，使得華為在 AI 芯片領(lǐng)域地位大幅上升,，不過這遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。英偉達(dá)技術(shù)雄厚,，有針對各種場景的優(yōu)化,，華為僅靠一款芯片，打敗英偉達(dá)無從說起,。在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方面,，英偉達(dá)現(xiàn)在擁有一個由軟件、大學(xué),、初創(chuàng)企業(yè)和合作伙伴組成的強(qiáng)大和自我維持的生態(tài)系統(tǒng),，這些伙伴讓英偉達(dá)很難被擊敗。
同時,，AI 芯片不是個特別大的行業(yè),，AI 芯片在整個芯片領(lǐng)域占比不到 1％。華為進(jìn)軍人工智能領(lǐng)域,，追求的是全棧,。所謂全棧，是指在芯片設(shè)計,、訓(xùn)練推理計算框架 MindSpore ,、全流程服務(wù)（ModelArts）一體到位。在全棧理念基礎(chǔ)上 華為宣布“達(dá)芬奇”架構(gòu),，提出 MindSpore 計算框架,，一舉橫跨公有云、私有云端、邊緣等,，實(shí)現(xiàn)全棧全場景 AI 解決,。
達(dá)芬奇是歐洲文藝復(fù)興時期最完美的代表，他是科學(xué)家,、發(fā)明家,、建筑
工程師，也是畫家,。華為使用達(dá)芬奇這個名字,，透露出其 AI 戰(zhàn)略布局的光芒與野心。數(shù)據(jù)預(yù)測,，到 2025 年全球智能終端數(shù)量將會達(dá)到 400 億臺,，智能助理的普及率將達(dá)到 90％，企業(yè)數(shù)據(jù)的使用率將達(dá)到 86％,。
人工智能將會改變所有行業(yè),，華為的理想是將 AI 技術(shù)融于產(chǎn)品，在達(dá)芬奇 AI 架構(gòu)基礎(chǔ)上構(gòu)建一個萬物智能的世界,。昇騰 910 AI 芯片是達(dá)芬奇架構(gòu)的排頭兵,，在不久的將來，華為勢必會研發(fā)更多的 ASIC 專用 AI 芯片,，挑戰(zhàn)英偉達(dá)的 AI 生態(tài)系統(tǒng),！
