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华为拿什么破解AI核心难题?

2019年09月16日 14:37来源:未知手机版

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OpenAI近期发布的研究显示,仅2012年以来,人们对于算力的需求增长六年就超过30万倍,平均每年增长10倍,远远超过了摩尔定律的发展速度。

作为AI的后入局者,面对AI算力需求的爆发式增长,华为大胆地提出要为业界提供“易获取、用得起、方便用”的算力。如今,距离AI战略提出一年,华为是否已经找到算力破局的入口?这亦成为即将到来的2019华为全联接大会(HC 2019)如此受到瞩目的原因之一。

人工智能:第四次工业革命代表技术

17世纪后期,英国采矿业特别是煤矿已发展到相当的规模,单靠人力、畜力已难以满足排除矿井地下水的要求,而现场又有丰富而廉价的煤作为燃料。现实的需要促使人们致力于“以火力提水”的探索。1769年英国人詹姆斯·瓦特制造了蒸汽机,引起了18世纪的第一次工业革命。

100年后,美国人发明和实现了电力的广泛使用,引领了19世纪的第二次工业革命。

1946年,世界第一台二进制计算机的发明,人类在20世纪进入了第三次工业革命,信息技术的发展尤其是移动互联网的普及极大地改变了人类的生活。

进入21世纪,人类正在迎来以智能技术为代表的第四次工业革命,人工智能、物联网、5G以及生物工程等新技术融入到人类社会方方面面;驱动全球宏观趋势的变化,如社会可持续发展,经济增长的新动能,智慧城市、产业数字化转型、消费体验等。

人工智能是一系列新的通用目的技术(GPT),包括自然语言处理、图片识别、视频分析等。人工智能是信息化进程的新高度,信息技术带来了效率的提升,人工智能则带来生产成本的变化。行业+AI,人工智能将会改变每个行业、每个职业、每个组织、每个家庭和每个人。

 

易获取、用得起、方便用的算力是AI发展关键

时代又仿佛回到了对采矿行业非生物动力需求极大的17世纪,进入21世纪,人工智能也对算力提出了强劲的增长需求。AI算力需求的急剧增长与传统CPU算力缓慢提升(每年10%)之间存在巨大矛盾,全球掀起造芯运动,加速算力成本降低和AI应用普及。

人工智能的支撑要素包括算力(工业云计算和边缘计算)、数据(工业大数据)和算法(工业人工智能),在中国,基于人口规模和经济的发展程度,在数据和行业应用都在全球处于领先地位。但是AI算力资源却很稀缺而且昂贵,各行业应用需要越来越强劲的AI算力。

算力价格贵、使用难和资源难获取是目前AI发展的三大瓶颈:

·价格贵:现在人工智能整个训练的过程,譬如训练人脸识别、交通综合治理、自动驾驶,模型的训练成本非常高昂的。

·使用难:缺乏一个统一的开发框架,无法适配从训练到推理,从公有云到私有云、边缘、终端的多种应用场景,开发、调优、部署的工作量巨大。

·难获取:业界用于AI计算的GPU供货周期长,限量供应等,导致硬件资源不易获取。

业界开发大规模AI训练芯片的主要厂家,比如英伟达、谷歌和华为都推出了自己的AI训练芯片。英伟达Tesla V100 GPU最高提供125 TeraFLOPS深度学习性能,最大功耗为300瓦特。Google I/O 2018开发者大会上,Google 推出了第三代 TPU 3.0,最高提供90 TeraFLOPS深度学习性能。华为在2018年10月的全联接大会上发布了针对AI训练场景的昇腾昇腾910 AI处理器。昇腾910 AI处理器,是当前计算密度最大的单芯片,适用于AI训练,可提供256 TeraFLOPS的算力,最大功耗为310瓦特。

 

面向人工智能这个大的时代潮流,算力的稀缺和昂贵在一定程度上制约了当前的人工智能发展。华为认为,易获取、用得起、方便用的算力,是AI产业发展的关键。

华为拿什么破解AI核心难题?

华为数十年长期聚焦在ICT基础设施研发和建设领域,深刻理解运营商和企业用户的使用场景,以“高起点”和“全栈全场景”入局AI领域,真正提供普惠的、强大的算力。

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