华为发布两款昇腾系列AI芯片，其野心远不止如此

北京时间10月10日，第三届 HUAWEI CONNECT 2018（华为全联接大会）在上海世博展览馆和世博中心正式拉开帷幕。

在“达芬奇计划”中被关注已久的华为自研云端芯片，现在终于揭开了它神秘的面纱。

华为轮值董事长徐直军在公布华为AI发展战略的同时也重磅推出了两款昇腾系列AI芯片——昇腾 910 和昇腾 310。

华为昇腾 910 是目前全球已发布的单芯片计算密度最大的 AI 芯片，计算力远超谷歌及英伟达，而昇腾 310 则是目前面向计算场景最强算力的 AI SoC，最大功耗仅8W，是极致高效计算低功耗AI芯片。 

“之前外界都在传说华为在做AI芯片，今天我要告诉大家，这是事实!”徐直军兴奋地说道。这一宣布也意味着，AI芯片华为单干了，以后再使用第三方架构可能性就降低了。

徐直军称：“为什么要构建新的架构来支持我们人工智能芯片，这是基于我们对人工智能理解和我们了解的人工智能需求自然产生出来的。我们需要是云到边缘、到端、还有不同物联网终端，全场景支持人工智能，因此必须要开创一个新的架构，而且这个架构要在技术上行得通，可实现。幸运的是找到了这个架构，我们开创性的达芬奇架构就能够解决，从极致的低功耗需求到极致的大算力需求全覆盖。现在我们还没有看到市场上有其他架构能够做到这一点。”

华为首席架构师党文栓解释：“我们已经有多年芯片设计经验，比较而言，虽然人工智能芯片有这么多要求，坦率讲人工智能，特别是目前神经网络芯片所面临的工程领域的挑战，也是多年来华为一直在致力于解决的问题，所以这个时候推出芯片其实是一个很自然的行为。总的来讲，这是我们现有业务的自然延伸。”

华为大转型，智能纪降临，这也是华为面向AI的华丽转身。

徐直军在大会上还提出“华为眼中的AI需要做出10大改变”：

1、模型训练从需要数日、数月到只需几分钟、几秒钟；

2、算力稀缺且昂贵变得充裕且经济；

3、AI无处不在，任何场景适用，而且尊重和保护用户隐私；

4、未来，算法变得数据高效、能耗高效；

5、在数据挖掘、获取、标注等系列领域，AI变得自动化/半自动化；

6、面向实际应用，实现工业级AI，“工作优秀”；

7、模型更新未来实现闭环系统，保证企业应用；

8、AI要协同云、物联网、边缘计算、区块链，发挥更大价值；

9、平台支持，提供一站式平台，成为所有ICT人员的基础技能；

10、从当前数据科学家稀缺的状态，变为数据科学家、领域专家、数据科学工程师相互协作，解决AI人才稀缺问题。

小贴士：

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

AI 真正可怕的地方在于，它证明了人类不是特别的。它作为一种通用技术，不仅可以使我们以更高的效率解决已解决的问题，也可以解决很多没有解决的问题。

是否具备真正的人工智能思维？是否以人工智能的理念和技术解决现在和未来的问题？是我们能否在未来构筑领先竞争力的关键。

华为在实践中发现，人工智能不但可以替代人，还能够自动降低生产成本。这是人工智能与信息化最大的不同，也是其最有价值的特点。

一场发布会，华为开启了一场从芯片到框架、从云到端的全面正向对标国际AI巨头（谷歌、英伟达、英特尔、亚马逊等）的新征程。

华为的AI发展战略包括五个方面

1）投资基础研究：在计算视觉、自然语言处理、决策推理等领域构筑数据高效（更少的数据需求） 、能耗高效（更低的算力和能耗） ，安全可信、自动自治的机器学习基础能力；

2）打造全栈方案：打造面向云、边缘和端等全场景的、独立的以及协同的、全栈解决方案，提供充裕的、经济的算力资源，简单易用、高效率、全流程的AI平台；

3）投资开放生态和人才培养：面向全球，持续与学术界、产业界和行业伙伴广泛合作，打造人工智能开放生态，培养人工智能人才；

4）解决方案增强：把AI思维和技术引入现有产品和服务，实现更大价值、更强竞争力；

5）内部效率提升：应用AI优化内部管理，对准海量作业场景，大幅度提升内部运营效率和质量。

华为人工智能的发展战略，是以持续投资基础研究和AI人才培养，打造全栈全场景AI解决方案和开放全球生态为基础。

之后，华为首席战略架构师党文栓详细解释了华为的全栈式、全场景解决方案，其中全栈包括四层：Ascend芯片、算力层CANN、支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架MindSpore；提供全流程服务（ModelArts）、分层API和预集成方案的应用使能层：

第一层是芯片设计层，即基于达芬奇架构开发的从Lite、Mini、Tiny、Nano到Max一系列芯片集成，适用任何场景，以最低功耗发挥最优性能。

第二层是算力层，华为开发的CANN能够兼具最优开发算力和算子性能两者，具有统一的API接口，致力于为开发者提供更好的开发平台。以reduce-sum开发案例为例，华为的开发效率提升三倍。

第三层是华为开发的统一训练和推理的框架Mindstore，其支持深度学习、强化学习、增强学习。值得一提的是，这一框架的大小不到50mb，存储空间需求也很小，集成了大规模分布式训练系统的芯片，助力不同模型开发和优化。

第四层是应用开发层，即提供全流程服务架构ModelArts，通常建模、运营等服务都是隔离的，华为设计的ModelArts可以为开发者提供更加简单的模型支持，从获取数据到适应变化，可以支持全流程的设计支持。具体包括适配模型架构，让不同场景的模型设计更加自动化的ExeML以及预集成解决方案，支持多领域（包括物流等不同场景）开发的CloudEI平台等。

下面该是我们的主角登场了：昇腾 910 和昇腾 310！

昇腾910，被徐直军称为是“计算密度最大的单芯片”，采用7nm工艺制程，最大功耗为350W。

从介绍来看，昇腾910的性能数据很强，半精度为（FP 16）：256 Tera FLOPS，整数精度（INT 8）：512 Tera FLOPS，128通道 全高清 视频解码器- H.264/265。

“可以达到256个T，比英伟达 V100还要高出1倍！”（据称是目前市面最强的AI芯片，明年第二季度量产，现在能够为友好用户提供测试卡。）

若是集齐1024个昇腾910，会发生什么场景呢？徐直军表示，会出现“迄今为止全球最大的AI计算集群，性能达到256个P，不管多么复杂的模型都能轻松训练。”

这个大规模分布式训练系统，名为“Ascend Cluster”。

昇腾310：高效计算低功耗AI SoC，采用12nm工艺，目前已经量产。

“昇腾310，这是一款极致高效计算低功耗的AI SoC。”徐直军说。

边缘端的昇腾系列成员不少，按照功耗由小到大排列，这四款芯片型号分别为Nano、Tiny、Lite和Mini。

其中，Nano、Tiny、Lite三款型号徐直军表示它们2019年才能出来亮相。到场的Mini这一款仍然采用了达芬奇架构，半精度为88TeraFLOPS，整数精度为16TeraFLOPS，拥有16通道全高清视频解码器，最大功耗为8W。

相比昇腾910，边缘系列的昇腾310芯片用武之地要亲民得多，智能手机、智能附件、智能手表等边缘设备，都是边缘系列的昇腾芯片的容身之所。后续，华为还将推出一系列AI产品。

在人工智能战略上慢半拍的华为，终于放大招了！

尽管有谷歌TensorFlow、Facebook PyTorch以及百度的PaddlePaddle在前，华为想要打造一整套软硬件统一框架，从底层算法到应用，从训练到部署，从云端到终端完全打通，大有一统江湖的野心。

华为最早公开对AI的“野心”得追溯到2016年任正非的一次内部谈话。当时他在华为诺亚方舟实验室座谈会上做了一次内部演讲，首次系统谈到了华为在人工智能领域的战略。自此，华为的AI战略初露端倪。

这次内部谈话，任正非谈到了华为的人工智能服务方向、研发重点。其中，关键词之一就是基于华为现有的网络存量，将AI聚焦在改善服务上。即“人工智能要瞄准服务主航道。”

值得注意的是，此处提及的诺亚方舟实验室则是华为于2012年成立的，专注于人工智能、机器学习、数据挖掘等前沿科技领域，也是华为正式投入AI基础研究的先导信号。

诺亚方舟上面还有更加神秘的“2012实验室”，这是华为的总研究院，包括中央硬件工程学院、海思、研发能力中心、中央软件院等。

早期的华为的AI研究主要还是聚焦在企业内部的服务当中，其对外的动作和谷歌、微软以及国内的BAT相比，低调很多。

以和云计算息息相关的云端AI芯片市场为例，作为 AI 云服务的重要部分，为深度神经网络任务专门加速的云端芯片，成了当前云服务厂商的兵家必争之地。英伟达凭借其CUDA方案，一时风头无两。谷歌在2016年推出了专为机器学习定制的专用芯片TPU，已经被其应用在了AlphaGo、搜索、翻译、相册等背后的机器学习模型中。今年2月，谷歌云TPU 宣布向外部用户开放。

国内的情势也是刻不容缓，百度在7月份的开发者大会，推出了云端全功能AI芯片“昆仑”，其在训练和推理上的能力不容小觑，并且与百度的AI大脑构成协同作用。阿里巴巴则是在刚刚过去的云栖大会上，宣布成立独立的半导体公司平头哥，其首款自研深度神经网络芯片将于明年4月正式流片。

面对国内外的多面夹击，华为的步伐不得不加快了。

这次昇腾系列芯片的发布让我们看到了对于AI激情满满的华为，不仅仅要超越已有的竞争对手，还要做的更全更大，不过最终的应用成绩如何还要等待时间考验。

人工智能将改变每个行业、每个组织！

人工智能触发的产业变革，将涉及所有行业。我们在座的每一位都要思考，我所处的行业是否会被人工智能技术改变，甚至被彻底颠覆。如何以一种全新的模式，重构各自行业和企业，是我们在未来都要思考和实践的。

今天，我们可以清晰地预测到，人工智能将改变或颠覆如下行业：

智慧交通将大大提升通行效率

个性化教育将显著提升教师与学生的效率

精准预防性治疗有望延长人类的寿命

实时多语言翻译交流再无障碍

精准药物试验可以显著降低新药成本，缩短发现周期

基于AI的电信网络的运维效率将大大提升

自动驾驶和电动汽车将颠覆汽车产业等

从华为云EI和HiAI发布以来的短短1年间，我们深切感受到了前所未有的热潮。

除了对行业带来的改变，人工智能还将改变每一个组织。18世纪以来的历次技术革命，每一次都会对组织的结构、作业流程和人员能力等产生巨大影响。

华为AI芯片的前路并非一片坦途

华为首先需要建立AI芯片的计算平台，让用户可以更容易的基于它的AI芯片建立AI运算系统，这与它在手机芯片市场面临的问题是相似的。华为的麒麟芯片在性能方面已达到一流水平，不过在整合度方面与高通和联发科还有差距，尚未形成自己的一套解决方案，这就导致它需要建立一个终端研发部门，专门为它采用麒麟芯片的手机服务;相比之下高通有QRD解决方案，联发科有turnkey解决方案，手机企业拿到它们的方案之后可以说只要搭上外壳就开发出自己的手机，华为自己的手机出货量当中有近半是采用这两家手机芯片企业的解决方案基本上都由ODM企业完成就可见一斑。

华为的AI芯片刚刚推出，它要形成自己的生态同样需要一番努力，当前由于NVIDIA已打造了自己的完整生态，全球数十万开发者为它开发相应的AI应用，华为从零起步显然面临着许多困难。这与华为一直宣称自己正在开发手机操作系统，但是由于缺乏自己的生态却一直在犹豫是否要推出自己的手机操作系统的一样的问题。

当然对于华为来说它也有其他业务可以支持AI芯片的发展，除了自家的云计算业务之外，它也是全球知名的服务器供应商，去年更已跻身全球前四大服务器供应商之列，这倒是有利于它推广自己的AI芯片的，不过最终结果会如何就得看市场的发展了，但很明显前路并非一片坦途。

按照华为的理解，未来AI将无处不在，每个行业、每个组织、每个家庭、每个人都将享受到AI的价值，实现“普惠AI”。基于自身现有的业务架构，从B端到C端，华为已经构建了能力，在原有的业务上搭载AI，通过合作伙伴构建起生态，因此通吃全场景AI也在也并不意外。

徐直军称，AI对华为有三个方面价值：

第一，开创新机会，比如基于AI加速模块，加速卡，AI服务器，AI-MDC（Mobile-DC）等，包括AI云服务也能因此更快发展；

第二，用AI增强现有业务，所有产品、解决方案和服务的竞争力，使得华为在市场竞争中保持领先，更好面向未来。这一点上华为智能手机已经享受到了这点价值；

第三，用于内部改进管理，提升效率，这样更好来提升组织能力和竞争力，更好面对未来挑战。

不过，对华为来说，要把人工智能真正做起来，需要一个蓬勃的生态，需要大量的合作伙伴加入提供适合的解决方案，这一直是华为的弱项。

徐直军表示，任何企业生态没有一个天然优势或劣势，都是靠努力发展起来的，“华为因为有端、网络、云，所以我们具备去构筑全方位生态的条件，但能不能把生态发展起来，要取决于做得怎么样，还有取决于我们是否真正为合作伙伴着想，让合作伙伴愿意跟我们合作。”

虽然在 AI 云服务领域，华为只是个后来者，要如何能够在竞争激烈的 AI 领域站稳脚跟？华为可能会与其终端 AI 平台布局走类似的方向，那就是面向开发者发布全套的人工智能软件、硬件开发平台。在 AI 芯片之外，深度学习框架与开发生态的完备，将成为华为区别于其他 AI 厂商的杀手锏。

而通过终端、云端，到自研计算 AI 硬件的布局，华为也一跃成为具备完整生态优势的云计算服务厂商，且由于具备从芯片设计到框架、算法的高度匹配，其计算方面的效率表现也能达到不弱于竞争对手的表现。而这可能也是微软之所以选择与华为合作的最大原因之一。

借由过去数年在终端与云端 AI 服务的耕耘，华为在连接大会中展现出来的计算服务生态已经达到业界一流水准，当然，未来在客户拓展方面才是真正的挑战，若能获得市场认同，那么华为的企业定位又会增加云计算服务商的角色，达到真正的多元发展，而既有的云服务供应商，也就是 BAT 三家大厂，恐怕会迎来市场格局的改变，也就是如果掌握不了自有计算架构和生态，恐怕就会被踢出前三大云服务厂商的行列。