華為發布兩款AI晶元，稱不與英偉達等直接競爭

　　2018-10-10 15:41:03　來源: 網易科技報道

　　

　　圖：華為副董事長，輪值董事長徐直軍

　　崔玉賢/文

　　每年一屆華為HC大會再次來臨。據網易科技了解，此次華為HC大會參會人數多達2萬多人，佔用了兩個場館，現場7種語言同聲翻譯。這次HC大會以「+智能 見未來」為主題，主要圍繞人工智慧技術。

　　華為副董事長，輪值董事長徐直軍在此次大會上首次透露了華為全棧全景解決方案。同時，首次曝光了「達芬奇項目」，以及基於「達芬奇架構」的兩顆AI晶元。

　　首發人工智慧戰略：全棧全景AI解決方案

　　徐直軍談到，AI從1956年開始到現在的出現兩次發展高峰，如果把兩個發展軌跡放到一起，人工智慧與ICT產業發展密切相關。

　　其認為，人工智慧是一種新的通用目的技術，希望重視人工智慧的巨大價值和影響，人工智慧不僅可以高效解決已經解決的問題，還可以解決未能解決的問題。而這是構建未來領先優勢和競爭力的關鍵。

　　「人工智慧不僅可以替代人，還可以降低生產成本。這是人工智慧有價值的地方。人工智慧可以涉及和改變所有行業。」徐直軍表示。

　　比如人工智慧將顛覆以下行業交通、醫療、多語言翻譯、基於AI電信網路運維降低，智能汽車將顛覆整個傳統汽車行業。

　　而此時，徐直軍認為，人工智慧帶來的改變才剛剛開始，現在人工智慧屬於技術發展與社會環境相互碰撞階段，人們對AI的反應充滿興奮、衝動、焦慮和困惑。「人工智慧不是萬能的，任何技術都不是萬能的，充分聚焦人工智慧可以解決的問題。選擇正確的問題，比選擇新奇的方案更重要。」

　　徐直軍提出了10個人工智慧的重要改變方向：模型訓練、算力、AI部署、演演算法、AI自動化、實際應用、模型更新、多技術協同、平台支持、人才獲得。這十個改變不是人工智慧的全部，但是基礎。

　　基於這十大改變，華為制定了人工智慧發展戰略：投資基礎研究、打造全棧方案、投資開放生態和人才培養、解決方案增強、內部效率提升。

　　早在今年（2018年）4月分析師大會上，華為就預告了人工智慧全棧全場景人工智慧解決方案。此次，徐直軍正式發布了其方案。

　　華為全棧方案有四大方向：1）基於可統一、可擴展架構的系列化AI IP和晶元：Ascend。包括Max，Mini，Lite，Tiny和Nano等五個系列；2）華為全棧全場景AI解決方案還包括晶元運算元庫和高度自動化運算元開發工具，CANN；3）以及支持端、邊、雲獨立的和協同的統一訓練和推理框架的MindSpore；4）以及提供全流程服務（ModelArts），分層API和預集成方案的應用使能。

　　首發AI晶元昇騰系列：與晶元廠商無直接競爭

　　「外界一直在傳華為在做AI晶元，今天我要告訴大家，這是事實。」徐直軍直言。

　　今天華為發布了昇騰910（Ascend 910），目前全球已發布的單晶元計算密度最大的AI晶元，還有昇騰310（Ascend 310），是目前面向計算場景最強算力的AI SoC。

　　昇騰系列AI晶元，都是基於「達芬奇架構」。

　　徐直軍表示，昇騰910屬於Max系列，是目前發布的所有晶元中，計算密度最大的單晶元。該晶元採取7nm工藝製程，最大功耗為350W。

　　「昇騰910可以達到256個T，是目前全球已發布單晶元數最大的AI晶元，比英偉達的V100還要高出1倍。」徐直軍表示。

　　該晶元將會在2019年2季度推出。

　　徐直軍在隨後的網易科技等媒體採訪環節表示，華為兩款AI晶元均不會單獨對外銷售，而是以AI加速模塊、AI伺服器、雲服務的形式面向第三方銷售。

　　對於可能與其他晶元公司產生的競爭，徐直軍直言：什麼叫市場？市場就是需要競爭，沒有競爭就沒有市場。

　　「市場上的參與者也是歡迎競爭的，至於華為能不能在市場中贏得競爭，就要看華為怎麼做了。」徐直軍表示，「而且，我們不直接向第三方提供晶元，而是提供基於晶元的硬體和雲服務，我們和純晶元廠商沒有直接競爭。」

　　

　　首次曝光「達芬奇項目」：為什麼不用寒武紀？

　　除此之外，徐直軍還首次澄清了外界一直謠傳的「達芬奇計劃」。

　　之前有媒體寫到華為有個「達芬奇計劃」，是近十年來最重要的一個計劃，也是徐直軍負責的項目。此次，徐直軍做了澄清，他說確實有「達芬奇項目」但沒有「達芬奇計劃」，除此之外，其他信息外界傳遞的信息都不是真的。

　　徐直軍表示，自己會關心每個項目，而達芬奇項目是其中之一。

　　「為什麼要構建新架構來支持人工智慧晶元，是因為這是基於華為對人工智慧的理解，基於端管雲對對人工智慧的需求自然產生的。」徐直軍表示，「寒武紀也很好，但無法支持我們的全場景。」

　　其表示，華為需要覆蓋從雲、到邊緣、到端到物聯網端，需要全新的架構，創造力的架構。

　　「現在，我們找到了這個架構。我們開創性的達芬奇架構，滿足了極致的算力需求和極致的功耗需求，目前我們還沒看到市場上有何架構可以實現全覆蓋。」徐直軍表示。