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      華為「達芬奇計劃」曝光,中國芯“組團”進軍云端AI芯片,英偉達怕嗎?

      本文作者: 張莉 2018-07-15 11:07
      導語:華為「達芬奇計劃」曝光,將自研云端AI芯片。

      雷鋒網消息,據外媒The Information報道,華為在內部制定「達芬奇計劃」,該計劃也被華為高管在內部稱之為「D計劃」,負責人是華為副董事長、華為旗下IC設計公司海思董事長徐直軍。主要內容是:第一,將AI引入華為的所有產品和服務當中,包括電信基站、云數據中心、智能手機、監控攝像頭等;第二, 為數據中心開發新的AI芯片,使得語音識別、圖像識別等應用可以在云端使用。

      The Information對該計劃的推測是:一,華為發力AI芯片可能對英偉達造成威脅;二,華為的AI云端布局可能加劇美國政府的擔憂。

      華為AI布局

      華為的AI布局,其實不是什么新鮮事。

      雷鋒網已經報道過,在6月22日召開的華為DigiX2018華為終端·全球合作伙伴及開發者大會上,華為消費者業務CEO余承東闡述了華為消費者業務的全新戰略:全場景智慧生活生態戰略。余承東強調,華為要打造的全場景智慧生活生態是一個開放的生態。面向整個生態,華為HiAI人工智能開放平臺將提供芯、端、云三個層面的技術開放,賦能全球的合作伙伴。

      華為「達芬奇計劃」曝光,中國芯“組團”進軍云端AI芯片,英偉達怕嗎?

      在芯片側,華為將通過HiAI移動計算平臺、影音工具、游戲助手等打造流暢的操作體驗;在終端側,華為通過智慧硬件、HiAI平臺、AR/VR等設備來構筑全連接服務和全場景應用,提供一系列智能感知和交互能力;在云側則通過華為移動服務(HMS)、AppGallery等滿足消費者個性化的使用需求。

      華為「達芬奇計劃」曝光,中國芯“組團”進軍云端AI芯片,英偉達怕嗎?

      2017年9月,華為發布了世界首款手機AI芯片麒麟970,添加神經網絡處理單元NPU(其技術來源于寒武紀),與CPU相比,計算速度提升25倍,能耗效率提高50倍。華為Mate 10和Mate 10 Pro和榮耀V10都搭載了麒麟970芯片。

      目前,華為仍使用英偉達的GPU芯片向服務器添加 AI 功能。

      中國芯“組團”進軍云端AI芯片

      國內競爭形勢正在加劇,今年,百度和寒武紀紛紛進軍云端AI芯片。

      今年5月,寒武紀發布首款云端智能芯片 Cambricon MLU100。雷鋒網了解,MLU100采用寒武紀最新的MLUv01架構和TSMC 16nm工藝,可工作在平衡模式(1GHz主頻)和高性能模式(1.3GHz主頻),平衡模式下等效理論峰值速度達每秒128萬億次定點運算,高性能模式下等效理論峰值速度達每秒166.4萬億次定點運算,但典型板級功耗為80瓦,峰值功耗不超過110瓦。

      華為「達芬奇計劃」曝光,中國芯“組團”進軍云端AI芯片,英偉達怕嗎?

      7 月 4 日,在 2018 百度 AI 開發者大會上,百度 CEO 兼董事長李彥宏發布了百度自主研發的 AI 芯片“昆侖”,其中包含訓練芯片昆侖 818-300 和推理芯片 818-100。百度宣稱,這是中國第一款云端全功能 AI 芯片,也是目前為止業內設計算力最高的 AI 芯片。從參數上來看,“昆侖”采用了三星 14nm 工藝,具備 260Tops 的性能、512 GB/s 內存帶寬;功耗超過 100 瓦特,由幾萬個小核心構成。

      華為「達芬奇計劃」曝光,中國芯“組團”進軍云端AI芯片,英偉達怕嗎?

      云端AI芯片市場格局

      而在目前的GPU芯片市場上,英偉達市場占有率高達70%,是當之無愧的芯片領域霸主。

      2016年,英偉達投入數十億美元,動用數千名工程師,推出了第一個專為深度學習優化的Pascal GPU。2017年又推出了性能相比Pascal提升5倍的新GPU架構Volta,神經網絡推理加速器TensorRT 3也同時亮相,TensorRT作為一款可編程推理加速器能加速現有和未來的網絡架構。

      雷鋒網對AI芯片市場格局進行過詳細分析(詳見:當今群雄逐鹿的AI芯片行業,終將是頭部玩家的天下)。目前,云端AI芯片無論是從硬件還是軟件,已經被傳統巨頭控制。

      下面這張圖是Compass Intelligence公布的全球AI芯片榜單。因為AI芯片目前在終端應用極少,所以榜單頭部的排名可以近似的認為就是云端AI芯片的目前市場格局。

      華為「達芬奇計劃」曝光,中國芯“組團”進軍云端AI芯片,英偉達怕嗎?

      我們可以看到,芯片巨頭Nvidia(英偉達)已經牢牢占據AI芯片榜首,由于CUDA開發平臺的普及,英偉達的GPU是目前應用最廣的通用AI硬件計算平臺。除了有實力自研芯片的企業(全世界也沒幾家),如果需要做AI相關的工作,必定需要用到Nvidia的芯片。Nvidia的芯片應用普遍,現在所有的AI軟件庫都支持使用CUDA加速,包括谷歌的Tensorflow,Facebook的Caffe,亞馬遜的MXNet等。

      現在業界爭論的焦點是AI芯片的處理器架構用哪種是最好的,有GPU、FPGA、DSP和ASIC,甚至還有更前沿的腦神經形態芯片。現在GPU處于優勢地位,但其他幾種處理器架構也各有優勢。Intel則是多方下注,不錯過任何一種處理器架構。谷歌在TPU(其實就是一種ASIC)方面的巨大投入帶來了硬件效能的極大提高,目前看來對GPU的沖擊將是最大的,原因不單單是因為專用架構帶來的效率優勢,還有商業模式方面帶來的成本優勢。

      在云端,國際巨頭已經成為了事實上的生態主導者,因為云計算本來就是巨頭的戰場,現在所有開源AI框架也都是這些巨頭發布的。在這樣一個生態已經固化的環境中,華為要想分一杯羹,國產云端AI芯片想要挺進五強,甚或挑戰英偉達,絕非易事。

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