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Motorola发表四款AI芯片,单芯片总括密度达全球最大

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随着人工智能(AI)技术大红大紫,各类终端厂商纷纷紧跟科技趋势在自家产品中加入AI元素以便更好的抢占市场。

电工电气网】讯

1987年,改革的春风已经在深圳吹了好几年。不论是这片神奇的土地还是个人,各式各样的改变还在源源不断地发生着。

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“之前一直传华为要做AI芯片,这确实是真的。”华为轮值董事长徐直军在今天上海举行的第三届HUAWEI
CONNECT 2018上如是说。

就在当年横贯深圳东西的主动脉深南大道刚通车后不久,在深圳一家国营集团旗下电子公司工作的他,实在经不起朋友的求助,以2.4万元资本注册了一家新公司,专门从香港向国内进口当时有线电话的关键器件——程控交换机。

在今年7月的华为消费者业务年中业绩媒体沟通会上,公司消费者业务CEO余承东曾表示过,将在9月份发布AI芯片。8月25日他更新了一条微博内容如下图所示,似乎是对AI芯片发布的再一次暗示,该芯片或会于9月2日在IFA
2017上亮相。

徐直军表示,今天AI再次进入了“收获”的季节。这是60年来全球ICT学术界和工业界长期耕耘,相互合作的成果。如同公元前的轮子和铁,19世纪的铁路和电力,以及20世纪的汽车、电脑、互联网一样,华为认同:人工智能是一组技术集合,是一种新的通用目的技术。

这是一个一本万利的生意,运气似乎也站在了他这边。

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在上午的主题演讲环节,徐直军提出了10个人工智能的重要改变方向:模型训练、算力、AI部署、算法、AI自动化、实际应用、模型更新、多技术协同、平台支持、人才获得。这十个改变不是人工智能的全部,但是基础。

中国电信业从80年代初期开始接触程控交换机,虽然10年已经过去了,基础电信服务的市场需求依然庞大。加之虽然程控交换机基础原理不算很复杂,但当时国内几乎没有人学过计算机,懂通信的人更少,所以一时间大家只能从国外几大巨头中购买。

华为AI芯片亮相在即,业界对其具体形态的猜测也是多多,或是认为该AI芯片将集成到麒麟970中,或是认为该AI芯片将会独立运用于多类型、品牌终端中,也有认为华为为麒麟970配备了专门用于AI运算的寒武纪芯片。说法不一但都对华为将发布的AI芯片抱有极大的期待,尤其是期待华为和寒武纪的合作。据悉,华为和中科院计算所关系密切,而寒武纪正是中科院系企业,双方合作具有天然基础。

基于这十个改变,华为制定了人工智能发展战略:投资基础研究、打造全栈方案、投资开放生态和人才培养、解决方案增强、内部效率提升。

(1991年中国第一套拥有自主知识产权的大型数字程控交换机)

寒武纪被称为全球AI芯片界的首个独角兽,于近期宣布已完成1亿美元的A轮融资,投资方包括国投创业,阿里巴巴创投、联想创投、国科投资、中科图灵、元禾原点、涌铧投资等。不止于此,该公司还是全球第一个成功流片并拥有成熟产品的AI芯片公司,于2016年发布了世界首款商用深度学习专用处理器寒武纪1A,运行主流智能算法时性能功耗比全面超越CPU和GPU等传统处理器,可用于智能手机、安防监控、可穿戴设备、无人机及智能驾驶等多类设备。

徐直军称,华为在AI上的全新战略,包括人工智能芯片、基于芯片赋予技术框架的CANN和训练框架MindSpore、以及ModelArts,华为将其称之为“全栈全场景AI解决方案”。

在这轮疯狂进口程控交换机的大潮中,他的确赚到了不少。但随后,他就做了一个让常人难以理解的决定:自研程控交换机。

不让华为 高通也有AI元素

“我们提出的全场景,是指包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等部署环境。全栈指的是技术功能视角,是指包括芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈方案。”徐直军进一步表示,基于统一、可扩展架构的系列化AI
IP和芯片,包括Max,Mini,Lite,Tiny和Nano等五个系列。“包括我们今天发布的华为昇腾910(Ascend
910),是目前全球已发布的单芯片计算密度最大的AI芯片,还有Ascend
310,是目前面向计算场景最强算力的AI SoC。”

1991年9月开始自研,3个月后在花光公司所有现金之后终于拿到成果。

华为要给自家芯片配上AI元素,高通作为移动芯片界的老大怎么能够坐得住呢?作为智能手机芯片界毫无疑问的No.1,在智能手机市场增长放缓且各大手机厂商纷纷自主研发芯片的背景下,高通的业务亦是在向其他领域延伸。在AI方面,高通同样是紧跟潮流不久前才传出其收购了荷兰机器学习初创公司Scyfer,强化人工智能方面的布局。此外,高通还投资过一家神经科学初创公司Brain
Corp。

具体来看,华为所说的“全栈”包含四个部分:

事实证明,努力没有白费:第二年产值即达到1.2亿元,利润过千万(1992年的1.2亿比现在值钱多了)

据悉,Scyfer在机器学习方面实战经验丰富,其技术已经用于制造、医疗及金融等领域。此次收购除了技术上的拓展外,公司创始人、阿姆斯特丹大学知名教授Max
Welling博士也将加入高通。而Brain
Corp则是一家深耕于自动驾驶设备研发人工智能、自动化人工智能系统的软件技术公司,旗下主打产品Brain
OS平台能够像训练小朋友一样的训练机器人。

一是Ascend ,AI
IP和芯片,皆是基于达芬奇架构。芯片分为5个系列,Max、Lite、Mini、Tiny、Nano。

这家公司的名字叫做华为,而那个“他”正是任正非。

高通方面也曾透漏,公司的产品已支持许多AI使用案例,而基础性研究更是在十年前就已经开始了。另外,首个面向骁龙系列移动平台设计的深度学习软件框架骁龙NPE(Neural
Processing
Engine)的软件开发包(SDK)已经面向开发者推出了。至于此前传闻高通将推出的专用AI移动芯片虽然不知道将会于何时问世,但以其对人工智能领域的重视就值得期待。

二是CANN,全称为Compute Architecture for Neural Networks
(为神经网络定制的计算架构),是高度自动化的算子开发工具。根据官方数据,CANN可以3倍提升开发效率。除了效率之外,也兼顾算子性能,以适应学术和行业应用的迅猛发展。

华为的第一次抓机会

高通在人工智能上的布局并非一朝一夕,并且认为,智能手机将成为人工智能最大的载体,成为最普遍的人工智能AI平台,而高通在智能手机市场的地位大家也都知道。

三是MindSpore架构,友好地将训练和推理统一起来,集成了各类主流框架:包括TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle、Keras、ONNX、Caffe、Caffe
2、MXNet等等。这一架构全面适应了端、边、云场景。

在多年之后采访中,有记者曾问过任正非当初为什么选择自研,他的回答中有这样一句话:

英特尔买买买 巨资布局争先

四是ModelArts,这是一个机器学习PaaS
,提供全流程服务、分层分级API,以及预集成方案。用于满足不同开发者的不同需求,促进AI的应用。

“以市场换技术,市场丢光了,却没有哪样技术被真正掌握了。而企业最核心的竞争力,其实就是技术。”

高通是移动芯片领域的老大,英特尔则是PC芯片当之无愧的霸主。而这个霸主在失手移动芯片后为自己的转型选择了多个方向,AI便是其中之一。财大气粗的英特尔在AI上的布局关键词之一就是“买买买”。

此外,徐直军在现场透露,华为昇腾910将在2019年2季度上市。

在有的人看来,这或许是“自我包装”,但今时今日回望华为一路走来的成果,压根就不需要什么“包装”。

今年以来的收购案中,英特尔以153亿美元收购以色列自动驾驶公司Mobileye绝对要算是浓墨重彩的一笔,以40多倍的溢价率英特尔买到了什么呢?据悉,Mobileye是全球最大的ADAS及无人驾驶技术供应商,这家成立于1999年的企业占有全球90%的ADAS市场份额。公司归于英特尔麾下后,将会整合英特尔的自动驾驶部门并仍以以色列为研发总部,且还会保持自己的品牌名称。

根据现场的介绍,这款属于Max系列的昇腾910,采用7nm工艺制程,最大功耗为350W。在现场的PPT中,华为将其和谷歌TPU
v2、谷歌TPU
v3、英伟达V100进行了对比。“可以达到256个T,比英伟达V100还要高出1倍!”徐直军说。

但就程控交换机这一机会而言,当年预见并抓住的公司不在少数,华为甚至不是最早的一个。当时公认具有代表性的新兴通信制造商总共有4个,除了华为以外,还有巨龙通信、大唐电信、中兴通讯。时任信息产业部部长吴基传还给这四家起了个名字——“巨大中华”

在Mobileye之前,英特尔还在2015年以167亿美元的价格收购了Altera,成功拿下后者的FPGA。2016年9月收购了计算机视觉初创公司Movidius,后者的主要产品是被开发者称为VPU的Myriad系列集成芯片。2016年8月收购了深度学习初创公司Nervana
Systems,获得后者的软件、硬件及云计算服务。2016年5月收购俄罗斯计算机视觉公司Itseez,后者开发了供驾驶辅助系统使用的软件和服务。2015年10月收购了人工智能公司Saffron Technology,后者深耕于企业软件行业,研发过能够预测路边地雷爆炸的装置。

事实上,在人工智能领域,华为此前已动作频频。

时至今日,另外三家公司依旧存在,只是都过得不怎么好让4家原来齐头并进的公司,变成今日的独自领先,
除了每家公司各自的气运之外,还有竞争激烈的通信业的一条潜规则:不进则退。

很“壕”的英特尔通过买买买将大批有潜力的人工智能相关企业纳入麾下,成为了AI芯片行业中一支不可忽视的力量。

在两年前,华为另一名轮值董事长郭平就表示,公司每年至少拿出10亿美元的研发预算,用于与数据中心相关的投入。

这也是为什么可以用“时也,运也”来解释令华为站稳脚跟的程控交换机机会,并但却不能成为之后20年华为屡屡抓住新机遇的理由。

英伟达:GPU在手 天下我有

2017年9月,华为发布了面向企业、政府的人工智能服务平台华为云EI。今年4月,华为又发布了面向智能终端的人工智能引擎HiAI。

抓机会这件事

英伟达可算是人工智能的东风最先照拂的企业,这家以显卡闻名于世的公司已成功转型为人工智能计算企业,这与GPU在人工智能计算中的天然优势关联密切。适用于处理大规模并行计算的GPU在深度学习领域优势明显,而人工智能此次发展高潮正是由深度学习所引发的。

但在投入的过程中,发现了一个普遍存在的问题,就是云服务平台不卖终端芯片,卖终端芯片的平台不提供云计算服务。因此,这种割裂的环节让开发者浪费了大量的时间和精力以及财力在训练和部署之间。

“机会主义”这个词,大部分时间都是贬义,但在无情的商业世界,错过一个关键的机遇可能就意味着失败。同样的,把陷阱看成机遇也是一样。

GPU被视为显卡的“心脏”,同时也被认为是最适合用于训练的芯片。在应用方面,谷歌、百度、微软、Facebook及Twitter等巨头和众多AI初创公司都是GPU芯片的使用者,而英伟达也牢牢占据了人工智能领域最红的阵营。

此前,谷歌云推出了用于边缘计算的Edge TPU,作为Cloud
TPU的补充,用户可以在云上构建和训练ML模型,然后通过Edge
TPU硬件加速器在Cloud IoT
Edge设备上运行这些模型,这在某种程度上降低了开发者的成本。

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落实到产品上,早前英伟达曾发布过一款针对人工智能应用的处理器:Tesla
V100。据了解,该芯片基于12nm制程工艺打造面积达到了815平方毫米,集成了210亿个晶体管、5210个CUDA核心。性能方面采用了Volta全新架构的该芯片比早一年发布的拥有150亿个晶体管的Pascal处理器要强很多,单精度浮点性能15
TFLOPS,双精度浮点性能7.5
TFLOPS。而在发布之初这款芯片149000美元(约为102万元人民币)的售价也是引人瞩目的焦点之一。

但如果能出现一套框架,让手机、公有云、私有云、边缘计算等不同平台的AI应用应用一次调校就能部署,将会比Edge
TPU更有效率。

(曾经风靡中国大江南北的小灵通们)

自动驾驶作为人工智能的终极场景,是英伟达分外看重的一个领域。据悉公司已与超过50家汽车制造商建立了合作,如日本汽车厂商丰田为自家产品选择了英伟达旗下的Drive
PX平台。

“今天,我们发布的全栈全场景解决方案是对华为云EI和HiAI的强有力支撑。基于这个解决方案,华为云EI能为企业、政府提供全栈人工智能解决方案;HiAI能为智能终端提供全栈解决方案,且HiAI
service是基于华为云EI部署的。”徐直军说。

“小灵通”算是中国移动通信史上一次奇怪的“开倒车”,这种底层技术实际上源于2G的“小手机”,基本上只能打电话、发短信。不过他有一个优点,就是能够基于现有的固定电话网络改造覆盖。

因GPU在人工智能应用中的先天性优势,英伟达已成功跻身引领人工智能风潮的企业之列,强劲的产品加上众多合作伙伴,英伟达在AI这条路上走出的距离已让许多企业难以追赶了。

一位华为人士在社交平台发表感叹时表示,“又多了一些强大的全球顶级竞争对手。”

而当时恰好中国电信想要发展移动业务,但没有移动通讯的牌照,于是乎“小灵通”有如一夜春风来,挂遍了中国。

有AlphaGo还有TPU的谷歌

作为一个钻国内政策空子的产品,小灵通采用的日本通信技术标准并不是2G时代的主流,在技术实现上更是落后许多。

AlphaGo横扫围棋界是开启人工智能大规模讨论的契机,而支撑它进行比赛过程中海量运算的硬件是“谁”同样是值得探讨的。据悉,今年和柯洁对阵的AlphaGo搭载的正是谷歌自主研发的TPU。除了GPU外,FPGA和ASIC是人工智能芯片的另外两大热门类型,而TPU就是一种ASIC。

到底做不做小灵通?当时的华为内部将自己的一票中高层管理者拉了出来,讨论究竟要不要做。最终大家都觉得“太落后,没做的必要”,华为最终没有杀入这个市场。

TPU的亮相始于2016年谷歌I/O大会,当时公司称该芯片已在自家数据中心使用了一年,并参与了AlphaGo和李世石之间的对战。但TPU的具体资料则是在发布一年之后才浮出水面,谷歌于今年4月份才发文对其进行了详细介绍。TPU的应用范围很广阔,包括谷歌影像搜寻、谷歌照片、谷歌翻译、谷歌云视觉
API及围棋高手AlphaGo的围棋系统等等。

但绝大多数人都没有想到,因为小灵通费率低,以及中国电信的大力推广,最终用户群体高达6000万。让主打小灵通的UT斯达康和中兴赚的盆满钵满。按道理华为应该赶紧奋起直追,尝试在市场中分一杯羹。但华为却选择了直接将小灵通“放”过去,直接布局WCDMA
的早期研发。

在今年的I/O大会上,比一代TPU更强大的二代TPU正式亮相,根据谷歌方面给出的资料可知,二代TPU既可以用在训练上也可以用在推理上,包括4个芯片能够提供180TFLOPs浮点运算的计算能力。然而TPU虽强但面向公众出售芯片、主板或服务器的可能性却不大。

最终的结果证明华为的选择是对的,在小灵通浪潮后,华为在3G时代全面超越了一众竞争对手。

人工智能对于科技行业的影响是巨大的,让谷歌这样的互联网巨头跨界了半导体领域,并选择了一条与众不同的路线介入。然而也正是这样一家非半导体行业出身的企业成为了AI芯片界举足轻重的力量。

曾有华为内部员工在论坛“心声社区”也对这段历史讲出了自己的看法:

结语:当然除了以上这些企业外,参与AI芯片行业竞争的国内外企业还有许多,如不久前宣布将为HoloLens开发AI芯片的微软、发布了DuerOS智慧芯片的百度,及以地平线机器人为代表的一众国内企业。人工智能对于芯片、智能硬件乃至整个科技行业的影响力日益深厚,在这位颠覆者的席卷下科技行业的发展值得我辈期待。

“做了小灵通就没有WCDMA的成功,这逻辑上根本不通,明确的机会没有去抓住,在别的方面坚持下去了,成功了叫专注,失败了叫固执。”

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有趣的是,任正非在2015年在会议上也说过一段话:

“我们不要急于将新技术过快地推向市场,我们要有战略耐性,可以后发制人。我们一直在关注客户需求的方向,我们并没惰怠,就像一只猫,弓缩着身子,直到市场机会成熟。”

谋定而后动,习惯于后发制人,然后直接下重注,这几乎成为了华为特有的一种成功理论路线。

不固执,灵活寻求成功

2000年前后,华为很快迎来了发展史上另一个个重要的机遇:2G移动通信技术升级换代。不过这时国内的通讯业也已经发展了十余年,有实力的公司已经有了一批。其中自然也有华为的竞争对手。2G/3G中对手主要是国外厂商爱立信、诺基亚、朗讯等,国内中兴实力也不俗,战争随即打响。

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