華為智能計算業(yè)務(wù)部成立：因智而生，打破AI算力瓶頸

　　未來(lái)的IT基礎架構在我看來(lái)只有兩種結局：要么借助智能化實(shí)現再進(jìn)化，要么墨守成規被時(shí)代淘汰。12月21日，華為在北京召開(kāi)了首屆華為智能計算大會(huì )暨中國智能計算業(yè)務(wù)戰略發(fā)布會(huì )，正式宣布華為服務(wù)器產(chǎn)品線(xiàn)升級為華為智能計算事業(yè)部，并發(fā)布了華為智能計算新戰略。升級完畢之后，華為將圍繞算力、工程、架構和一體化解決方案四方面來(lái)構筑全棧全場(chǎng)景智能解決方案。華為此舉，顯然是為了適應變化而來(lái)。那么，為什么計算架構在不斷變化?為何華為要設立獨立的智能計算業(yè)務(wù)部?未來(lái)的計算工具會(huì )是怎樣?

　　華為為何設立智能計算業(yè)務(wù)部?

　　物聯(lián)網(wǎng)、AI、云計算、5G……新技術(shù)正在以迅雷不及掩耳的速度席卷世界，在各行各業(yè)構筑新的規則。數字化、智能化可以帶來(lái)生產(chǎn)力的快速提升，這已經(jīng)是大多數企業(yè)的共識，但也正是這種共識，讓需求爆發(fā)式增長(cháng)。在這樣的大背景下，當前一年全球的新增數據為20ZB，已經(jīng)是名副其實(shí)的天文數字。

　　當數據量發(fā)生爆炸式增長(cháng)，對算力的需求自然水漲船高。但按照摩爾定律的芯片性能提升速度遠遠比不上數據提升的速度，算力不足可能會(huì )形成對大數據小馬拉大車(chē)的產(chǎn)業(yè)難題。除了算力緊缺外，計算的技術(shù)也隨之發(fā)生變化，因為數據的體量太龐大，不可能所有數據都回到數據中心進(jìn)行處理，因此計算從最早的單純依賴(lài)CPU，到加入GPU、FPGA、ASIC進(jìn)行異構計算，再到計算逐漸邁向邊緣。這些技術(shù)上的演變，都是需求進(jìn)化的結果。

　　比如說(shuō)物聯(lián)網(wǎng)和AI的結合，對計算的需求和傳統相比完全不一樣。很多計算，需要在各種應用場(chǎng)景就進(jìn)行本地化運算，比如很多智能交通的運算，就需要邊緣有較強的運算能力，實(shí)現邊緣智能、多路數據實(shí)時(shí)分析、AI推理等功能，如果是在智能汽車(chē)上應用，則需要更低功耗需求的端側計算，來(lái)完成單體智能、端邊云協(xié)同等，同時(shí)在體積上要求很更高。最終，各種數據結果又要匯集到云上，通過(guò)大量的算力，來(lái)完成通用計算、云服務(wù)、AI訓練等功能。

　　計算之所以能成為一個(gè)萬(wàn)億級大市場(chǎng)，其根本原因在于數字世界需要各種各樣的算力來(lái)作為數字引擎?，F在很多企業(yè)都在探索在數字化時(shí)代的商業(yè)模式創(chuàng )新，這時(shí)算力的供給與價(jià)格也要因需而變、因智而變。隨著(zhù)未來(lái)商業(yè)創(chuàng )新、商業(yè)模式的繼續進(jìn)化，智能計算必然會(huì )更為深入地發(fā)展。因此，當智能計算的大趨勢已定，各種各樣的設備，最終都可以被量化為算力時(shí)，華為把服務(wù)器產(chǎn)品線(xiàn)轉變?yōu)橹悄苡嬎銟I(yè)務(wù)部，主推全棧全場(chǎng)景智能解決方案，在商業(yè)上和技術(shù)選擇上是順應潮流的自然選擇。

　　華為智能計算業(yè)務(wù)部手里有哪些底牌可打?

　　智能計算領(lǐng)域，競爭十分激烈，各大品牌都有各色絕招，但是在我看來(lái)，光是有某一個(gè)點(diǎn)的先進(jìn)技術(shù)并不夠，只有真正能適應繁雜的業(yè)務(wù)模式，覆蓋各種算力需求的全棧全場(chǎng)景解決方案，才能最大程度幫助企業(yè)打消顧慮，實(shí)現投資收益最大化。

　　華為在智能計算業(yè)務(wù)上的競爭力，主要體現華為在智能計算上從芯片、終端產(chǎn)品、操作系統等具有整套解決方案，從而可以實(shí)現全棧全場(chǎng)景的應用覆蓋。

　　首先，華為在智能相關(guān)芯片的研發(fā)，可謂是跑在前列的，是華為全棧全場(chǎng)景能力的重要構成。比如，華為一共有五大芯片，包括智能管理芯片、智能SSD控制芯片、智能網(wǎng)絡(luò )芯片、AI人工智能芯片以及ARM處理器芯片，這五款芯片在世界范圍內，都是出于領(lǐng)先水平。同時(shí)，在終端產(chǎn)品上，華為也做到了智能服務(wù)器、企業(yè)智能云基礎設施、AI解決方案全覆蓋。并且，在A(yíng)I生態(tài)上已經(jīng)初現雛形，甚至是在操作系統方面，也有消息證實(shí)華為正在進(jìn)行研發(fā)，從而有望形成從芯片、硬件、操作系統到AI生態(tài)的全鏈條覆蓋。在我看來(lái)，這是一棧式AI整體解決方案，是華為最有力的底牌。

　　AI人工智能芯片一直是華為的強項，近期發(fā)布的華為昇騰310，基于達芬奇架構設計，是首批使用7納米工藝的AI芯片之一，功耗只有8W，單位功耗的算力比起傳統CPU足足提升了33倍。這顆先進(jìn)的AI芯片，可以說(shuō)是不折不扣的戰略重器，讓華為在A(yíng)I領(lǐng)域的的鏈條上構成了最耀目的一環(huán)。另外，ARM處理器芯片自不必說(shuō)，華為ARM的技術(shù)實(shí)力在智能手機上，也是可以與高通、蘋(píng)果等巨頭正面硬剛的存在。華為此次發(fā)布了采用7nm工藝、針對數據中心的ARM處理器芯片，這對于中國數據中心而言，是一個(gè)全新的選擇。而像智能管理芯片、是世界上首款智能管理芯片，可以實(shí)現能耗、故障等智能化的管理，單位比特管理性?xún)r(jià)比是遙遙領(lǐng)先的，管理效率可以提升15%。華為的智能SSD控制芯片在單位比特IO性?xún)r(jià)比上，也是業(yè)界標桿的存在，性能領(lǐng)先第二名達到30%，在壽命上也延長(cháng)了20%。此外，華為的智能網(wǎng)絡(luò )芯片，其性?xún)r(jià)比和效率，也有可圈可點(diǎn)之處。

　　這些具有競爭力的芯片并不單獨銷(xiāo)售，他們最終都會(huì )落地在華為Atlas智能計算平臺上。其Atlas 200系列加速模塊，只有半張信用卡大小，功耗僅為10W，就可以支持16路高清視頻實(shí)時(shí)分析，其小體積低功耗的特點(diǎn)，可以讓AI計算部署在諸如攝像頭等設備上實(shí)時(shí)運行;而Atlas 300系列PCIe加速卡，則可以用在數據中心和邊緣側服務(wù)器上，單卡的計算性能就可達單64TOPSINT8，可以很好地運行深度學(xué)習任務(wù);Atlas 500智能小站則只有機頂盒大小，也具備16路高清視頻處理能力，和同行相比性能足足提升了4倍，在智能交通、無(wú)人機等場(chǎng)景可以派上用場(chǎng);還有Atlas 800 AI一體機，開(kāi)箱即用，可以大幅降低企業(yè)應用AI的門(mén)檻。這些落地產(chǎn)品，都得益于華為芯片的強大性能，在單位比特性?xún)r(jià)比上，在同級別產(chǎn)品中都保持著(zhù)足夠的競爭力。

　　華為智能計算產(chǎn)品并不是最早的一家智能計算提供商，但由于擁有了自研的AI芯片，加之完整的智能計算生態(tài)鏈，讓后來(lái)者華為成為產(chǎn)品線(xiàn)最全、解決方案最完備的供應商之一。

　　智能計算，賦能千行百業(yè)才剛剛開(kāi)始

　　數字化、智能化可以帶來(lái)生產(chǎn)力的快速提升，這已經(jīng)是大多數企業(yè)的共識，但要真正實(shí)現，又是另外一回事。無(wú)論是哪一種模式的改變，其核心都離不開(kāi)數據、數據的流動(dòng)以及數據的處理，而關(guān)乎數據處理的算力問(wèn)題，尤為突出。華為IT產(chǎn)品線(xiàn)總裁侯金龍在做主題演講時(shí)表示，人類(lèi)正在進(jìn)入第四次工業(yè)革命，而計算是其核心的驅動(dòng)力。就像AI技術(shù)，能用到的行業(yè)很多，但是現實(shí)中，AI卻面臨著(zhù)落地困難的問(wèn)題，企業(yè)的AI滲透率還不到4%，大多數都停留在紙面上的規劃上。

　　這種情況在傳統行業(yè)尤為明顯，像生產(chǎn)制造業(yè)的工廠(chǎng)、醫療行業(yè)的診斷、交通物流行業(yè)的自動(dòng)駕駛等，如果能引入AI，其帶來(lái)的生產(chǎn)力提升是革命性的。但是，這些傳統行業(yè)要實(shí)現AI，其挑戰也是空前和全方位的。

　　首先是算力的不足和高昂成本的問(wèn)題，在過(guò)去，一套4路PCIe卡的AI計算服務(wù)器，成本高達百萬(wàn)元以上，算力成為企業(yè)沉重的負擔。而擁有從芯片到最終服務(wù)器產(chǎn)品全生態(tài)鏈的華為，在A(yíng)I算力上擁有了一定的定價(jià)自主權，可以依靠自身的技術(shù)優(yōu)勢，讓算力成本得到合理下降，讓更多的企業(yè)用得起AI計算。

　　而像AI等新技術(shù)在傳統行業(yè)的深入應用，只是依賴(lài)廠(chǎng)商自己，顯然就會(huì )陷入前面所說(shuō)的4%陷阱。只有具備全棧全場(chǎng)景能力的廠(chǎng)商，才能賦能傳統行業(yè)來(lái)實(shí)現升級轉型，而智能計算則是幫助千行百業(yè)實(shí)現產(chǎn)業(yè)升級、尋找新商機的動(dòng)力源泉。

　　因此，要想讓AI在行業(yè)中獲得廣泛普及，除了算力突破之外，算法的改良和大數據的有效應用也同樣重要，智能計算可以選擇算力作為突破點(diǎn)，但要想獲得更大的商業(yè)價(jià)值，則必須與伙伴攜手在智能計算的生態(tài)上不斷取長(cháng)補短，這才能真正讓智能計算釋放出應有的芳華與價(jià)值。