華為的雲端AI晶片是GPU嗎？下月華為的HC大會上見分曉！

繼7月曝光華為的達文西計劃之後，The Information近日又報導，據知情人士透露，微軟和華為正在討論將華為自主研發的雲端AI晶片用於微軟雲在中國的數據中心。

消息人士同時透露，華為已經生產了新的自研AI晶片的樣品，並且新的晶片能夠扮演與英偉達晶片類似的角色。

消息人士透露，過去幾個月，華為高管一直在向微軟負責人工智慧戰略和研究的微軟執行副總裁沈向洋（Harry Shum）推薦華為的人工智慧晶片和其他產品。

而沈向洋也將在華為下月的HC（Huawei Connect）大會上作為主題發言人。

HC是華為年度的重磅活動，預計將在其業務合作夥伴、供應商、行業分析師和記者面前討論華為公司的人工智慧戰略。

為了說服微軟使用華為的AI晶片，必須滿足微軟嚴格的性能要求。

據悉，一些華為工程師正在為晶片定製軟體，以達到微軟的標準。

工程師們還在新的華為晶片上運行微軟的算法，如Bing搜尋引擎的語音識別軟體進行測試。

其實，關於華為的雲端AI晶片此前在The Information曝光華為達文西計劃（Project Da Vinci）時已經提到，該計劃華為內部也稱為D計劃，負責人是華為副董事長、華為旗下IC設計公司海思董事長徐直軍。

達文西計劃的主要內容包括：一，將AI引入華為的所有產品和服務當中，包括電信基站、雲數據中心、智慧型手機、監控攝像頭等；二，為數據中心開發新的AI晶片，使得語音識別、圖像識別等應用可以在雲端使用。

達文西計劃的第一部分內容也是很多廠商正在努力的方向。

但為數據中心開發AI晶片，本質上是在挑戰英偉達的地位。

目前，無論是國外的AWS、微軟雲、谷歌雲還是國內的阿里雲、騰訊雲、華為雲都需要使用英偉達的GPU，並且包括華為雲在內的雲服務廠商都使用英偉達的GPU為其雲服務添加AI功能。

同時，目前英偉達已經壟斷GPU市場90%的份額，隨著數據中心需求的發展英偉達的業績也持續向好，英偉達2019財年第二季度財務報告指出，其數據中心收入同比增長 83%至7.60億美元。

因此，想要在計算密集型訓練AI算法提供動力的晶片市場打破英偉達的壟斷地位並不容易。

但華為應該有這個能力，根據華為公布的2017年報，去年華為研發費用達897億元人民幣，同比增長17.4%，近十年投入研發費用超過3940億元。

在持續的研發投入下，華為海思麒麟970被稱作全球首款手機AI處理器，剛發布的麒麟980還首次搭載了雙NPU。

另外，一位不願透露姓名的華為經理向The Information表示：「（AI晶片）市場足夠大，完全能容納不止一個玩家。

我們正在為客戶提供另一種選擇。

」這或許就是華為要進入雲端AI晶片市場的重要原因。

此時，如果微軟同意在中國的數據中心採用華為的AI晶片，即便因為微軟雲在中國市場的份額可能對華為的商業影響有限，但與微軟合作無疑可以提升華為在AI上投入產出急需的信譽。

更進一步，華為的雲端AI晶片是GPU嗎？

華為的自研GPU

前面都說的是華為會推出雲端AI晶片，而如今大部分的AI晶片都是基於CPU、GPU、FPGA和ASIC。

從曝光的消息看，華為新的AI晶片作用與英偉達類似，那由此看來更大的可能性就是GPU。

根消息稱華為從2014年開始就籌劃自研GPU，經過5年的準備和研發，將會在2018年底面市。

在2016年，招聘網站的公開招聘信息顯示，華為在招聘GPU架構師、並行計算GPU庫設計師。

不過想要自主研發GPU難度不小，先不說對性能要求更高的數據中心，就是在移動處理器上，華為在提升麒麟GPU表現的時候採用的是軟硬結合的解決方案GPU Turbo，而非使用自研GPU。

當然也需要認識到移動GPU與高性能GPU之間的差距，如果以移動端性能強大且受歡迎程度很高的產品之一的高通Adreno為例，對比GPU驅動的完備性以及圖形驅動數據傳輸時的Merge優化等優化特性，Adreno也被英偉達碾壓。

因此，華為想要成功研發自主GPU難點包括圖形驅動的BUG、兼容性等難題。

當然，華為自主研發GPU也有好的一面，那就是在各國政府越來越關注信息安全的背景下，作為電信設備提供商的華為在美國的發展遇到阻礙，相反，在國內如果國外的雲服務提供商要在中國市場獲得更大的發展，將數據中心建在中國以及採購中國廠商提供的設備都是不錯的選擇，這將在一定程度上支持華為研發雲端AI晶片。

那麼，華為下月的HC大會上，我們能看到重磅消息嗎？