华为人工智能的春天,它来了

作者:admin    文章来源:未知    点击数:    更新时间:2020-11-19 20:55
\u003cp>\u003cstrong>本文从介绍altas900ai训练集群为切入点,介绍华为人工智能在计算产业的布局和规划\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>本文分大概几个部分一下几个部分:\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>1:华为人工智能芯片与计算机的介绍\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>2:华为为什么做人工智能计算机\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>3:华为人工智能的使用领域及其实现途径\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>4:\u003c/strong>\u003cstrong>华为全栈全场景AI解决方案开始全面落地\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>5:华为人工智能生态\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>6:文末小彩蛋\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>时间回溯到2019年,9月18日,上海,第四届华为全联接大会\u003c/strong>华为首次发布计算战略,基于架构创新、投资全场景处理器族、有所为有所不为的商业策略、构建开放生态进行布局,计算产业新的大航海时代由此开启。\u003c/p>\u003cp>华为副董事长胡厚崑表示:华为认为智能世界有三个特征,就是\u003cstrong>万物感知、万物互联、万物智能\u003c/strong>,要支撑这样一个智能世界,有两个关键的技术需要持续创新和投资:联接和计算。\u003c/p>\u003cp>以此为方向,华为提出了\u003cstrong>鲲鹏计划\u003c/strong>和\u003cstrong>昇腾计划\u003c/strong>,今天我们重点谈后者。\u003c/p>\u003cp>让我们先一睹\u003cstrong>昇腾910(ascend910)\u003c/strong>和\u003cstrong>昇腾310(ascend310)\u003c/strong>芯片的真容\u003c/p>\u003cp>\u003cimg src="https://x0.ifengimg.com/ucms/2020_47/57AD8E1B094A905EF09F146474A35FD6A86045E6_w1280_h734.jpg" />\u003c/p>\u003cp>昇腾310和昇腾910\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>当“智能”变得无处不在,作为AI落地的关键支撑,“计算”也需要变得无处不在。\u003c/strong>如今,通过数据中心提供集中式处理的算力已不能满足自动驾驶等大带宽、低时延场景的需求,唯有通过端、边、云分级提供算力,才能使AI更广阔地应用到人类社会和经济生活各个方面。\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>这也正是华为打造Atlas智能计算平台的初衷。\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>那么,昇腾910他有多强呢?列一组数据看看\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>1.\u003c/strong>昇腾(Ascend)910 采用 7nm 制程,其算力比英伟达 Tesla V100 还要高出一倍\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>2.\u003c/strong>半精度(FP16)达到了 256 TeraFLOPS(英伟达 Tesla V100 为 125)\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>3.\u003c/strong>在这块芯片上,华为还加入了 128 通道全高清视频解码器。\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>4.\u003c/strong>昇腾 910 达到规格算力所需功耗仅 310W,明显低于设计规格的 350W。\u003c/p>\u003cp>\u003cimg class="empty_bg" data-lazyload="https://x0.ifengimg.com/ucms/2020_47/E18752BD4A88B727CD57CAB94C54286C2AA29D25_w906_h845.jpg" src="data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP" style="background-color:#f2f2f2;padding-top:93.26710816777042%;" title="" style="" />\u003c/p>\u003cp>昇腾910\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>徐直军表示:\u003c/strong>「\u003cstrong>昇腾 910 完全达到了设计规格,在同等功耗下拥有的算力资源,达到了业内最佳水平的两倍。并且已经投入使用\u003c/strong>」\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>当然,这个只是华为的开胃小菜!华为的野心远远不满足于此\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>在科技与暴力美学的加持下,华为atlas900ai训练集群才是真正的重量级选手。(由于各种原因,不允许拍摄这一台计算机,所以拍摄了存放这台计算机的建筑)\u003c/p>\u003cp>\u003cimg class="empty_bg" data-lazyload="https://x0.ifengimg.com/ucms/2020_47/7064FC3D9D091D65DFF438A6A7ECE7C6F774C98B_w1320_h503.jpg" src="data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP" style="background-color:#f2f2f2;padding-top:38.1060606060606%;" title="" style="" />\u003c/p>\u003cp>\u003cimg class="empty_bg" data-lazyload="https://x0.ifengimg.com/ucms/2020_47/FD0245D459628EBCE786B10C62505B376FE0FDA2_w1320_h493.jpg" src="data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP" style="background-color:#f2f2f2;padding-top:37.348484848484844%;" title="" style="" />\u003c/p>\u003cp>(注:较小的那一栋楼是有4个atlas900ai训练集群的辅助设备大楼)\u003c/p>\u003cp>\u003cimg class="empty_bg" data-lazyload="https://x0.ifengimg.com/ucms/2020_47/E20213D55379B0C6D3B9C6560272C1A7ACD2D2AC_w640_h374.jpg" src="data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP" style="background-color:#f2f2f2;padding-top:58.4375%;" title="" style="" />\u003c/p>\u003cp>还是偷偷拍摄了一张\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>作为最硬的科技自媒体UP,我还是偷偷拍摄了一张,233333\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>这是一台,有着4096颗ascend910芯片的超级计算机\u003c/strong>(说真的,我这种见过太湖之光,天河计算机的人,也惊呆了\u003cstrong>(华为牛逼)\u003c/strong>)\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>即:4个atlas900训练集群\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>在介绍altas900计算机之前,先对时代背景做一个铺垫\u003c/strong>\u003cstrong>(让大家明白为什么要造做个\u003c/strong>\u003cstrong>):\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>华为\u003c/strong>\u003cstrong>为什么布局AI\u003c/strong>\u003cstrong> ?\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>“AI计算”时代来临!(重点!重点!重点!)\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>一直以来,中美都是超级计算机领域的主要争夺者,而且近年来,中国在超算领域的实力甚至是长期保持着力压美国一头的局面。\u003c/strong>自2013年以来,中国的“神威太湖之光”与“天河二号”长期霸占世界超级计算机Top 500的前两位。直到2018年,来自美国能源部下属橡树岭国家实验室的\u003c/p>\u003cp>Summit之所以能够接连夺得第一,\u003cstrong>主要是因为其是一款完全采用全新计算架构设计的超级计算机。众所周知,以往超级计算机都主要依靠的是大规模的CPU核心来进行计算,而Summit虽然也拥有一些IBM Power9 CPU,但却主要依靠GPU来进行计算,其内部部署了超过27000个Nvidia GPU芯片,在提供强大算力的同时,可支持机器学习和神经网络计算,可运行大量的AI应用程序。相比单纯采用CPU计算来说,利用GPU进行AI计算,性能可大幅提升,功耗也大大降低。\u003c/strong>\u003cstrong>(划重点)\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>Summit采用这样的全新架构设计,一方面是为了进一步提升算力,另一方面则是为了应对越来越庞大的AI计算需求(超算始终是要为实际应用服务的)。(重点)\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>而作为计算的硬件载体,虽然CPU、GPU等都能够进行AI计算,但是相比之下,专用的AI芯片在性能、功耗、效率上表现更佳,这也是为何近年来不论是在云端AI芯片市场、还是在终端AI芯片市场,均呈现爆发式增长的关键。\u003c/p>\u003cp>我们可以看到,\u003cstrong>原来众多的数据中心都采用的是CPU来进行计算,而随着AI计算需求的增长,数据中心的计算架构开始转向CPU+FPGA以适应AI算法快速迭代的需求,或者采用CPU+GPU来进行大量的AI模型的训练,而随着AI算法开始趋于成熟稳定,以及相应的服务器对应的应用的明确,在云端的智能计算领域,CPU+专用的AI芯片的新的架构将成为主流。\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>所以\u003cstrong>华为杀入2万亿美元的市场\u003c/strong>\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>联接和计算被认为是智能世界的两大关键技术。过去30年华为在联接方面做出了非常出色的成绩,但是这并不意味华为只会做联接,华为在计算领域的投入也已经有了10年,并且也取得了不错的成绩,比如面向移动终端的麒麟处理器、面向智慧屏的鸿鹄处理器、面向数据中心和云端的鲲鹏处理器等。\u003c/p>\u003cp>然而,正如前面所提到的,\u003cstrong>目前的计算模式正在不断演进,以机器学习、推理计算为代表的AI计算开始逐渐成为主流\u003c/strong>。数据显示,目前82%的企业已将AI直接应用于生产相关场景,并带来显著的效益提升(>15%)。40%的企业开始尝试将AI应用于认知与决策层。另有数据显示,到2025年,AI计算将占全球算力总量的80%以上。而2023年之时,全球计算产业的市场规模将高达2万亿美元。这也意味着AI计算的市场空间极大。\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>为了满足如此庞大的数据运算量,使用也对计算机性能提出了巨大的要求\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>\u003cimg class="empty_bg" data-lazyload="https://x0.ifengimg.com/ucms/2020_47/79EF3224E9B79C8576A7F50DC98D28C3C14A53B5_w1079_h480.jpg" src="data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP" style="background-color:#f2f2f2;padding-top:44.48563484708063%;" title="" style="" />\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>让我们来看看atlas900训练集群的算力\u003c/strong>(一个集群里面是1024颗昇腾910芯片)\u003c/p>\u003cp>目前,\u003cstrong>华为已在华为云上部署了一个Atlas 900 AI训练集群\u003c/strong>,集群规模为1024颗昇腾910 AI处理器。根据华为公布的数据显示,这样一个Atlas900集群在RestNet-50 v1.5及imageNet-1K网络下,精度为75.9%,在同等精度下,\u003cstrong>只需59.8秒就可以完成典型网络的训练,某两家业界主流厂家测试成绩分别是70.2s和76.8s,在同等精度下,Atlas 900 AI训练集群比第2名快15%。\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>(“ImageNet-1k数据集”则包含128万张图片,而ResNet是近几年非常流行的卷积神经网络结构,其中50层的网络结构(ResNet-50)的效果优化,备受学术界和工业界关注。胡厚崑表示,RestNet-50是测试AI能力的金标准。)\u003c/p>\u003cp>华为轮值董事胡厚崑还举了一个天文学领域的例子,“\u003cstrong>要想实现对于超过20万颗星体进行扫描,并可实现对具体的星体进行定位,过去利用传统的计算系统加人工的方式,一个人需要169天的时间才能完成,而华为的Atlas900集群只需10.02秒即可完成”。\u003c/strong>足见Atlas900性能之强。\u003cstrong>(华为atlas900ai集群与天文组织有相关的合作)\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>为了压制住这一台猛兽,用上了全新设计的先进液冷散热,先进的风冷系统。重新设计了机柜,优化了机柜的空间布局。优化的主板堆叠,让内部空气流动更加顺畅\u003c/p>\u003cp>没想到吧,这个也可以拿红点奖\u003c/p>\u003cp>\u003cimg class="empty_bg" data-lazyload="https://x0.ifengimg.com/ucms/2020_47/F018691EA653F479EA1B62032E18C64E4B06592F_w1080_h566.jpg" src="data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP" style="background-color:#f2f2f2;padding-top:52.407407407407405%;" title="" style="" />\u003c/p>\u003cp>没想到吧,这个也可以拿红点奖\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>华为还有不少人工智能方面的产品\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>比如:Atlas 800服务器\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>\u003cimg class="empty_bg" data-lazyload="https://x0.ifengimg.com/ucms/2020_47/EAA54B62DC9133ED9BFDD806CBCDD8C983EF68E4_w1080_h1740.jpg" src="data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP" style="background-color:#f2f2f2;padding-top:161.11111111111111%;" />\u003c/p>\u003cp>华为和喜马拉雅合作,意不意外\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>以Atlas 800 AI服务器为例,它具有超强算力密度、超高能效等优势,训练机型可提供2 PFLOPS FP16算力,算力密度达到业界2倍;单机支持风冷和液冷两种散热方式,能效比达到业界1.8倍;推理机型单机可支持512路高清视频实时分析,达到业界水平2倍。\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>在医疗行业中,华为联合意大利AGS公司,打造基于人工智能的医疗影像辅助诊断系统。得益于Atlas 800服务器和Atlas 300推理卡的支持,该系统能够帮助医生和病人快速获得精准的医疗影像诊断报告,诊断时间从过去的2-3小时变为10-15秒,这大大地提高了像COVID-19这样的疾病诊断效率。\u003c/p>\u003cp>在华为自己的松山湖全球制造中心,将Atlas 300与工控机相结合,使能机器视觉智能质检,可以完成标签缺陷检测、螺钉缺失等,将检测效率从90%提升至100%,实现用Atlas智能制造Atlas。\u003c/p>\u003cp>\u003cimg class="empty_bg" data-lazyload="https://x0.ifengimg.com/ucms/2020_47/3D0C60D734E56B6B70E32BC333E801F8762EC0A5_w1280_h888.jpg" src="data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP" style="background-color:#f2f2f2;padding-top:69.375%;" title="" />\u003c/p>\u003cp>atlas300实拍\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>atlas300也拿到了红点奖\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>Atlas的生产线依靠传统方式对产品进行检测准确率可以达到90%,工序耗时180秒。这个数字看上去很高,但实际却有10%的“失误率”,对于制造型企业来讲是一笔不小的成本。当应用Atlas 800 AI服务器进行训练后,通过机器视觉,检测识别准确率可以达到99%,工序耗时仅1秒,所带来的效率提升不言而喻。\u003c/p>\u003cp>\u003cimg class="empty_bg" data-lazyload="https://x0.ifengimg.com/ucms/2020_47/26DA8D6A6877BC365189695EA34D6BBF35BF1EDE_w640_h501.jpg" src="data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP" style="background-color:#f2f2f2;padding-top:78.28125%;" title="" style="" />\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>在此,我运用胡厚崑的话:Atlas900的强大算力,可广泛应用于科学研究与商业创新,比如天文探索、气象预测、自动驾驶、石油勘探等领域。\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>那?怎么实现?\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>与鲲鹏系列结合,发力Arm服务器市场\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>虽然当下英特尔的X86架构仍然在服务器市场占据垄断地位,\u003cstrong>但是得益于高能效、低功耗、低成本的优势,基于Arm架构的服务器市场也正在快速成长,国内的华为和飞腾已经成为了Arm架构服务器市场的中坚力量。\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>早在2004年华为就已经开始了Arm架构相关芯片的开发,覆盖华为多个产品线。今年1月7日,华为正式发布了业界最高性能的Arm架构服务器芯片——\u003cstrong>鲲鹏920\u003c/strong>(Kunpeng 920)以及基于鲲鹏920的三款TaiShan服务器、华为云服务。\u003c/p>\u003cp>这里简单的介绍一下鲲鹏:鲲鹏920基于ARMv8指令集授权,由华为自主设计完成,主频可达2.6GHz,单芯片可支持64核,集成8通道DDR4,内存带宽超出业界主流46%\u003c/p>\u003cp>(关于鲲鹏的分析,介绍,我会另外写一篇文章)\u003c/p>\u003cp>\u003cimg class="empty_bg" data-lazyload="https://x0.ifengimg.com/ucms/2020_47/3842C23622936FEB92C2B51C27AD080181678007_w1320_h520.jpg" src="data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP" style="background-color:#f2f2f2;padding-top:39.39393939393939%;" />\u003c/p>\u003cp>鲲鹏,昇腾芯片产品线\u003c/p>\u003cp>\u003cimg class="empty_bg" data-lazyload="https://x0.ifengimg.com/ucms/2020_47/970139B2C1563F6DFC24E1595C94F5169B9D0060_w1319_h750.jpg" src="data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP" style="background-color:#f2f2f2;padding-top:56.861258529188774%;" title="" style="" />\u003c/p>\u003cp>鲲鹏,昇腾芯片\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>华为全栈全场景AI解决方案开始全面落地\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>早在2018华为全联接大会(HUAWEI CONNECT)上,\u003c/strong>华为轮值CEO徐直军首次公布了华为的全栈全场景AI解决方案\u003cstrong>,并正式推出了基于自研的“达芬奇架构”的两颗AI芯片:算力最强的昇腾910和最具能效的昇腾310。\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>在2018年8月23日,华为正式宣布昇腾910成功商用,同时推出全场景AI计算框架MindSpore。徐直军表示:昇腾910、MindSpore的推出,\u003cstrong>标志着华为已完成全栈全场景AI解决方案(Portfolio)的构建,也标志着华为AI战略的执行进入了新的阶段。\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>9月6日,\u003cstrong>华为正式发布了麒麟990 5G芯片\u003c/strong>,\u003cstrong>其内部集成了全新的达芬奇架构NPU内核\u003c/strong>,由两个\u003cstrong>Ascend D110 Lite 和一个Ascend D100 Tiny\u003c/strong>核心组成,类似CPU大小核架构。这样做的好处在于,根据不同的AI模型的需要,调配相应的NPU来处理,能效更高。\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>华为表示,麒麟990 5G的AI性能相比此前的麒麟970提升了12倍,相比麒麟980大约提升了6.7倍,ETH 3.0跑分高达76206分,达到了高通骁龙855的2.78倍。堪称最强移动AI处理器。\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>今年的麒麟9000,在ai性能方面,更是一骑绝尘\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>\u003cimg class="empty_bg" data-lazyload="https://x0.ifengimg.com/ucms/2020_47/1E0305D5418EFF4CE39100A989C9472C03346ECB_w1320_h595.jpg" src="data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP" style="background-color:#f2f2f2;padding-top:45.07575757575758%;" />\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>18年10月,华为自研的达芬奇架构的昇腾910/930系列AI芯片的正式发布,到19年8月商用落地(基于昇腾芯片的Atlas系列板卡、模组和服务器已经上市)\u003c/strong>而与此同时,华为还实现了针对云端的昇腾系列AI芯片的AI能力向手机终端侧的部署和商用落地。而此次,基于昇腾910的全球最快的AI训练集群Atlas900发布和基于昇腾的华为云EI集群服务的上线(在华为云上,提供了相应的推理和训练服务),\u003cstrong>则是华为进一步向更高端的云端市场的突破。至此,华为的AI解决方案实现了对于云端、边缘侧、终端侧的全面覆盖和商业落地。\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>而除了昇腾处理器系列IP和芯片之外,在AI应用方面,华为还提供了CANN(芯片算子库和高度自动化算子开发工具)、应用使能工具ModelArts及训练和推理框架MindSpore,实现了AI解决方案的全栈式覆盖。\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>携手合作,构建开放生态\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>虽然华为本身就是一个巨大的生态,不仅自己设计芯片,自己还做终端、系统等等,形成了一套完整的垂直整合的产业链。不过即便如此,华为也依然需要合作伙伴来共建生态。\u003c/p>\u003cp>而为了加速生态建设,早在2015年,华为就发布了\u003cstrong>沃土计划\u003c/strong>1.0版本,\u003cstrong>目前已经有了130万开发者,1400家公司\u003c/strong>。胡厚崑在今天的会上还公布了新的沃土计划,宣布将投入15亿美元,希望能够引起更多的开发者加入\u003c/p>\u003cp>\u003cstrong>未来计算将无处不在,智能也将无处不在。人工智能时代,需要一个能够支持全场景智能计算的新架构,这是当前计算产业发展面临的巨大挑战。但是,有挑战,有困难,也意味着机会越大。华为善于走远路,善于用最好的技术解决最难的问题,把不可能变成可能,为合作伙伴打开空间。华为希望与大家一起开启新的航海时代,探索计算产业新的机会,携手合作共赢。我们希望是千帆竞发,而不是孤帆前行。\u003c/strong>\u003c/p>\u003cp>文末小彩蛋,太湖之光超级计算机的实拍图\u003c/p>\u003cp>\u003cimg class="empty_bg" data-lazyload="https://x0.ifengimg.com/ucms/2020_47/C77B2658C71208B55741F035AC4C13AA8CFFAE46_w1320_h916.jpg" src="data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP" style="background-color:#f2f2f2;padding-top:69.39393939393939%;" title="" style="" />\u003c/p>\u003cp>\u003cimg class="empty_bg" data-lazyload="https://x0.ifengimg.com/ucms/2020_47/CBBE222566131C71D66A0DD2BB343D926111723C_w1320_h916.jpg" src="data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP" style="background-color:#f2f2f2;padding-top:69.39393939393939%;" />\u003c/p>\u003cp>\u003cimg class="empty_bg" data-lazyload="https://x0.ifengimg.com/ucms/2020_47/915686217804219966F715E7E96C0EAB8BEB867A_w1320_h916.jpg" src="data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP" style="background-color:#f2f2f2;padding-top:69.39393939393939%;" title="" style="" />\u003c/p>\u003cp>\u003cimg class="empty_bg" data-lazyload="https://x0.ifengimg.com/ucms/2020_47/CF71012220839585D76797838C1A7AD01E9CC5F5_w1319_h668.jpg" 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