去年講「愛誰誰」的華為,今年專攻愛AI

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圖片來源 | 網絡

撰文 | 先聲會

出品 | 先聲會

華為每年主辦兩場集團級別的高規格大會,一個是全球分析師大會,另一個就是全聯接大會。

華為全球分析師大會是由華為主辦的一年一度行業交流盛會,華為全聯接大會則是華為面向ICT產業的全球性年度旗艦大會。

今年的華為全聯接大會於10月10日-12日在上海舉行,以「+智能,見未來」為主題,與合作夥伴一起探討如何把握新機遇,構建「萬物互聯」的智能世界。

先聲會為沒時間去現場的朋友,總結了華為全聯接大會首日主題演講的精彩內容。

徐直軍|華為副董事長、輪值主席

演講主題:華為人工智慧發展戰略

大會上,徐直軍發布了華為五大人工智慧發展戰略,同時還專門針對全棧全場景解決方案發布了兩款晶片產品。

01 準確定位AI,才能發揮最佳價值

對人工智慧的價值,徐直軍總結為以下三點:

1、人工智慧能解決已經能解決的問題,也能解決未來要解決的問題。

2、人工智慧自動降低生產成本,這一點是最有價值的地方。

3、人工智慧將改變甚至顛覆包括交通、教育、醫療和金融等在內的所有行業。

華為AI發展戰略涉及的五個方面:

1、投資基礎研究:在計算視覺、自然語言處理、決策推理等領域構築數據高效(更少的數據需求)、能耗高效(更低的算力和能耗),安全可信、自動自治的機器學習基礎能力。

2、打造全棧方案:打造面向雲、邊緣和端等全場景的、獨立的以及協同的、全棧解決方案,提供充裕的、經濟的算力資源,簡單易用、高效率、全流程的 AI 平台。

3、投資開放生態和人才培養:面向全球,持續與學術界、產業界和行業夥伴廣泛合作,打造人工智慧開放生態,培養人工智慧人才。

4、解決方案增強:把 AI 思維和技術引入現有產品和服務,實現更大價值、更強競爭力。

5、內部效率提升:應用 AI 優化內部管理,對準海量作業場景,大幅度提升內部運營效率和質量。

02 全棧全場景AI解決方案

1.Ascend: 基於統一、可擴展架構的系列化AI IP 和 晶片,包括Max,Mini,Lite,Tiny和Nano等五個系列。

包括發布的華為昇騰910(Ascend 910),已是目前全球發布的單晶片計算密度中最大的AI晶片,還有Ascend 310,是目前面向計算場景最強算力的AI SoC。

2.CANN:晶片算子庫和高度自動化算子開發工具。

3.MindSpore,支持端、邊、雲獨立的和協同的統一訓練和推理框架。

4.應用使能:提供全流程服務(ModelArts),分層API和預集成方案。

針對打造全棧全場景解決方案,徐直軍還發布了兩款AI晶片產品,分別是華為昇騰910華為昇騰310

其中華為昇騰910是當前單晶片計算密度最大的晶片產品,其運用達文西架構,最大功耗達到350W,其採用7nm工藝,Flops達到了256T,這款產品將會在明年二季度正式上市。

華為昇騰310將實現極致高效計算低功耗的AI SoC,其同樣採用達文西架構,最大功耗達到8W,此款晶片產品將會運用智慧型手機、智能附件以及智能手錶。

最後,徐直軍表示:「華為的全場景,是指包括公有雲、私有雲、各種邊緣計算、物聯網行業終端以及消費類終端等部署環境。

而全棧是技術功能視角,是指包括晶片、晶片使能、訓練和推理框架和應用使能在內的全堆棧方案。

黨文栓|華為首席戰略架構師

演講主題:華為AI全棧解決方案詳解

01 晶片:首先思考開發什麼樣的晶片

黨文栓指出:「不同的客戶,有不同的需求。

而不同的應用場景,在不同的組織中卻同樣重要。

」所以他希望能設計出最優晶片,來實現任何場景下都以最低成本獲得最優性能。

提到一系列的IP和晶片時,黨文栓表示:「我們並不需要非常多的架構設計,但是是否要走一個統一的架構之路卻是一個關鍵決策,因為統一架構的優勢非常明顯。

而建構統一的架構卻是史無前例的一次嘗試,首先必須要有非常高的計算擴展力,即為小型計算場景設計使用,同時也能夠依賴堆疊來滿足大型計算場景的需求。

在此期間,則需面臨一些晶片面積等挑戰。

此外,他還提出另一維度的解決方案,針對大計算場景下的小計算場景應用的方案。

VishalSikka博士|Hang Ten Systems創始人

演講主題:AI發展趨勢和挑戰

01 AI浪潮來臨,挑戰仍在

我們看到各行各業對於AI技術的熱情和興趣,但是我們還應該了解到AI仍然面臨著一些嚴峻的、結構性的局限和挑戰。

1.我們需要更多專業人才。

我認為AI目前在行業和企業的智能轉型方面投入較低,有許多難以落地的應用,而且缺乏專業的人才和有效的人才培訓。

全球現在大概有30萬個AI工程師,未來需要更多的AI工程師加入。

2.我們還需要更多的AI服務

目前投入較高的是開發平台和核心算法,這有利於構建企業級應用並擁有優秀的開發體驗AI平台。

當然,其差距在於工具的易用性不足,缺乏全棧優化,開發體驗和互動操作性差。

3.我們要關注軟體性能和彈性

當前投入最高的AI雲系統以及AI晶片是集成、開放、高性能且無處不在的高彈性基礎設施。

我們做硬體決策時,要有很多的選擇方向,我們需要彈性來實現AI系統交互的拓展性。

此外,我們還要關注性能。

性能取決於我們所做的硬體選擇。

在這之後我們要根據不同的場景選擇相應的軟體和專家,使用合適的工具進行生命周期的管理。

4.我們需要優秀的合作夥伴

我們需要合作夥伴深刻理解業務、情境和企業的複雜性。

我們也需要夥伴能夠理解AI,明白AI對企業意味著什麼。

當然我們還需要合作夥伴理解人工智慧的快速發展、局限和其展現的機會,然後把它轉化成解決方案。

我們追求的是全棧優化、高性價比的企業應用建設智慧企業。

關於華為全聯接大會首日的重要內容,先聲會就報導到這裡,明後兩天將有各個領域的演講和峰會,有興趣的讀者可以點擊閱讀原文,獲取直播地址。


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