華為設(shè)立智能計(jì)算業(yè)務(wù)部 讓AI在行業(yè)中獲得廣泛普及

未來的IT基礎(chǔ)架構(gòu)在我看來只有兩種結(jié)局：要么借助智能化實(shí)現(xiàn)再進(jìn)化，要么墨守成規(guī)被時(shí)代淘汰。12月21日，華為在北京召開了首屆華為智能計(jì)算大會(huì)暨中國智能計(jì)算業(yè)務(wù)戰(zhàn)略發(fā)布會(huì)，正式宣布華為服務(wù)器產(chǎn)品線升級(jí)為華為智能計(jì)算事業(yè)部，并發(fā)布了華為智能計(jì)算新戰(zhàn)略。升級(jí)完畢之后，華為將圍繞算力、工程、架構(gòu)和一體化解決方案四方面來構(gòu)筑全棧全場景智能解決方案。華為此舉，顯然是為了適應(yīng)變化而來。那么，為什么計(jì)算架構(gòu)在不斷變化？為何華為要設(shè)立獨(dú)立的智能計(jì)算業(yè)務(wù)部？未來的計(jì)算工具會(huì)是怎樣？

華為為何設(shè)立智能計(jì)算業(yè)務(wù)部？

物聯(lián)網(wǎng)、AI、云計(jì)算、5G……新技術(shù)正在以迅雷不及掩耳的速度席卷世界，在各行各業(yè)構(gòu)筑新的規(guī)則。數(shù)字化、智能化可以帶來生產(chǎn)力的快速提升，這已經(jīng)是大多數(shù)企業(yè)的共識(shí)，但也正是這種共識(shí)，讓需求爆發(fā)式增長。在這樣的大背景下，當(dāng)前一年全球的新增數(shù)據(jù)為20ZB，已經(jīng)是名副其實(shí)的天文數(shù)字。

當(dāng)數(shù)據(jù)量發(fā)生爆炸式增長，對算力的需求自然水漲船高。但按照摩爾定律的芯片性能提升速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不上數(shù)據(jù)提升的速度，算力不足可能會(huì)形成對大數(shù)據(jù)小馬拉大車的產(chǎn)業(yè)難題。除了算力緊缺外，計(jì)算的技術(shù)也隨之發(fā)生變化，因?yàn)閿?shù)據(jù)的體量太龐大，不可能所有數(shù)據(jù)都回到數(shù)據(jù)中心進(jìn)行處理，因此計(jì)算從最早的單純依賴CPU，到加入GPU、FPGA、ASIC進(jìn)行異構(gòu)計(jì)算，再到計(jì)算逐漸邁向邊緣。這些技術(shù)上的演變，都是需求進(jìn)化的結(jié)果。

比如說物聯(lián)網(wǎng)和AI的結(jié)合，對計(jì)算的需求和傳統(tǒng)相比完全不一樣。很多計(jì)算，需要在各種應(yīng)用場景就進(jìn)行本地化運(yùn)算，比如很多智能交通的運(yùn)算，就需要邊緣有較強(qiáng)的運(yùn)算能力，實(shí)現(xiàn)邊緣智能、多路數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析、AI推理等功能，如果是在智能汽車上應(yīng)用，則需要更低功耗需求的端側(cè)計(jì)算，來完成單體智能、端邊云協(xié)同等，同時(shí)在體積上要求很更高。最終，各種數(shù)據(jù)結(jié)果又要匯集到云上，通過大量的算力，來完成通用計(jì)算、云服務(wù)、AI訓(xùn)練等功能。

計(jì)算之所以能成為一個(gè)萬億級(jí)大市場，其根本原因在于數(shù)字世界需要各種各樣的算力來作為數(shù)字引擎?，F(xiàn)在很多企業(yè)都在探索在數(shù)字化時(shí)代的商業(yè)模式創(chuàng)新，這時(shí)算力的供給與價(jià)格也要因需而變、因智而變。隨著未來商業(yè)創(chuàng)新、商業(yè)模式的繼續(xù)進(jìn)化，智能計(jì)算必然會(huì)更為深入地發(fā)展。因此，當(dāng)智能計(jì)算的大趨勢已定，各種各樣的設(shè)備，最終都可以被量化為算力時(shí)，華為把服務(wù)器產(chǎn)品線轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄苡?jì)算業(yè)務(wù)部，主推全棧全場景智能解決方案，在商業(yè)上和技術(shù)選擇上是順應(yīng)潮流的自然選擇。

華為智能計(jì)算業(yè)務(wù)部手里有哪些底牌可打？

智能計(jì)算領(lǐng)域，競爭十分激烈，各大品牌都有各色絕招，但是在我看來，光是有某一個(gè)點(diǎn)的先進(jìn)技術(shù)并不夠，只有真正能適應(yīng)繁雜的業(yè)務(wù)模式，覆蓋各種算力需求的全棧全場景解決方案，才能最大程度幫助企業(yè)打消顧慮，實(shí)現(xiàn)投資收益最大化。

華為在智能計(jì)算業(yè)務(wù)上的競爭力，主要體現(xiàn)華為在智能計(jì)算上從芯片、終端產(chǎn)品、操作系統(tǒng)等具有整套解決方案，從而可以實(shí)現(xiàn)全棧全場景的應(yīng)用覆蓋。

首先，華為在智能相關(guān)芯片的研發(fā)，可謂是跑在前列的，是華為全棧全場景能力的重要構(gòu)成。比如，華為一共有五大芯片，包括智能管理芯片、智能SSD控制芯片、智能網(wǎng)絡(luò)芯片、AI人工智能芯片以及ARM處理器芯片，這五款芯片在世界范圍內(nèi)，都是出于領(lǐng)先水平。同時(shí)，在終端產(chǎn)品上，華為也做到了智能服務(wù)器、企業(yè)智能云基礎(chǔ)設(shè)施、AI解決方案全覆蓋。并且，在AI生態(tài)上已經(jīng)初現(xiàn)雛形，甚至是在操作系統(tǒng)方面，也有消息證實(shí)華為正在進(jìn)行研發(fā)，從而有望形成從芯片、硬件、操作系統(tǒng)到AI生態(tài)的全鏈條覆蓋。在我看來，這是一棧式AI整體解決方案，是華為最有力的底牌。

AI人工智能芯片一直是華為的強(qiáng)項(xiàng)，近期發(fā)布的華為昇騰310，基于達(dá)芬奇架構(gòu)設(shè)計(jì)，是首批使用7納米工藝的AI芯片之一，功耗只有8W，單位功耗的算力比起傳統(tǒng)CPU足足提升了33倍。這顆先進(jìn)的AI芯片，可以說是不折不扣的戰(zhàn)略重器，讓華為在AI領(lǐng)域的的鏈條上構(gòu)成了最耀目的一環(huán)。另外，ARM處理器芯片自不必說，華為ARM的技術(shù)實(shí)力在智能手機(jī)上，也是可以與高通、蘋果等巨頭正面硬剛的存在。華為此次發(fā)布了采用7nm工藝、針對數(shù)據(jù)中心的ARM處理器芯片，這對于中國數(shù)據(jù)中心而言，是一個(gè)全新的選擇。而像智能管理芯片、是世界上首款智能管理芯片，可以實(shí)現(xiàn)能耗、故障等智能化的管理，單位比特管理性價(jià)比是遙遙領(lǐng)先的，管理效率可以提升15％。華為的智能SSD控制芯片在單位比特IO性價(jià)比上，也是業(yè)界標(biāo)桿的存在，性能領(lǐng)先第二名達(dá)到30％，在壽命上也延長了20％。此外，華為的智能網(wǎng)絡(luò)芯片，其性價(jià)比和效率，也有可圈可點(diǎn)之處。

這些具有競爭力的芯片并不單獨(dú)銷售，他們最終都會(huì)落地在華為Atlas智能計(jì)算平臺(tái)上。其Atlas 200系列加速模塊，只有半張信用卡大小，功耗僅為10W，就可以支持16路高清視頻實(shí)時(shí)分析，其小體積低功耗的特點(diǎn)，可以讓AI計(jì)算部署在諸如攝像頭等設(shè)備上實(shí)時(shí)運(yùn)行；而Atlas 300系列PCIe加速卡，則可以用在數(shù)據(jù)中心和邊緣側(cè)服務(wù)器上，單卡的計(jì)算性能就可達(dá)單64TOPSINT8，可以很好地運(yùn)行深度學(xué)習(xí)任務(wù)；Atlas 500智能小站則只有機(jī)頂盒大小，也具備16路高清視頻處理能力，和同行相比性能足足提升了4倍，在智能交通、無人機(jī)等場景可以派上用場；還有Atlas 800 AI一體機(jī)，開箱即用，可以大幅降低企業(yè)應(yīng)用AI的門檻。這些落地產(chǎn)品，都得益于華為芯片的強(qiáng)大性能，在單位比特性價(jià)比上，在同級(jí)別產(chǎn)品中都保持著足夠的競爭力。

華為智能計(jì)算產(chǎn)品并不是最早的一家智能計(jì)算提供商，但由于擁有了自研的AI芯片，加之完整的智能計(jì)算生態(tài)鏈，讓后來者華為成為產(chǎn)品線最全、解決方案最完備的供應(yīng)商之一。

智能計(jì)算，賦能千行百業(yè)才剛剛開始

數(shù)字化、智能化可以帶來生產(chǎn)力的快速提升，這已經(jīng)是大多數(shù)企業(yè)的共識(shí)，但要真正實(shí)現(xiàn)，又是另外一回事。無論是哪一種模式的改變，其核心都離不開數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)的流動(dòng)以及數(shù)據(jù)的處理，而關(guān)乎數(shù)據(jù)處理的算力問題，尤為突出。華為IT產(chǎn)品線總裁侯金龍?jiān)谧鲋黝}演講時(shí)表示，人類正在進(jìn)入第四次工業(yè)革命，而計(jì)算是其核心的驅(qū)動(dòng)力。就像AI技術(shù)，能用到的行業(yè)很多，但是現(xiàn)實(shí)中，AI卻面臨著落地困難的問題，企業(yè)的AI滲透率還不到4％，大多數(shù)都停留在紙面上的規(guī)劃上。

這種情況在傳統(tǒng)行業(yè)尤為明顯，像生產(chǎn)制造業(yè)的工廠、醫(yī)療行業(yè)的診斷、交通物流行業(yè)的自動(dòng)駕駛等，如果能引入AI，其帶來的生產(chǎn)力提升是革命性的。但是，這些傳統(tǒng)行業(yè)要實(shí)現(xiàn)AI，其挑戰(zhàn)也是空前和全方位的。

首先是算力的不足和高昂成本的問題，在過去，一套4路PCIe卡的AI計(jì)算服務(wù)器，成本高達(dá)百萬元以上，算力成為企業(yè)沉重的負(fù)擔(dān)。而擁有從芯片到最終服務(wù)器產(chǎn)品全生態(tài)鏈的華為，在AI算力上擁有了一定的定價(jià)自主權(quán)，可以依靠自身的技術(shù)優(yōu)勢，讓算力成本得到合理下降，讓更多的企業(yè)用得起AI計(jì)算。

而像AI等新技術(shù)在傳統(tǒng)行業(yè)的深入應(yīng)用，只是依賴廠商自己，顯然就會(huì)陷入前面所說的4％陷阱。只有具備全棧全場景能力的廠商，才能賦能傳統(tǒng)行業(yè)來實(shí)現(xiàn)升級(jí)轉(zhuǎn)型，而智能計(jì)算則是幫助千行百業(yè)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)、尋找新商機(jī)的動(dòng)力源泉。

因此，要想讓AI在行業(yè)中獲得廣泛普及，除了算力突破之外，算法的改良和大數(shù)據(jù)的有效應(yīng)用也同樣重要，智能計(jì)算可以選擇算力作為突破點(diǎn)，但要想獲得更大的商業(yè)價(jià)值，則必須與伙伴攜手在智能計(jì)算的生態(tài)上不斷取長補(bǔ)短，這才能真正讓智能計(jì)算釋放出應(yīng)有的芳華與價(jià)值。