華為首次披露AI五大戰略:先縱向殲滅再橫向擴張,構建芯、
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2018-10-10 13:22:43華為首次披露AI五大戰略:先縱向殲滅再橫向擴張,構建芯、端、雲協同發展
以持續投資基礎研究和AI人才培養,打造全棧全場景AI解決方案和開放全球生態為基礎。
【獵雲網(微信:ilieyun)北京】10月10日報導(文/呂夢)
很多人都是通過手機認識到華為AI技術的。
2017年9月,華為發布了世界首款手機AI晶片麒麟970,添加神經網絡處理單元NPU(其技術來源於寒武紀),與CPU相比,計算速度提升25倍,能耗效率提高50倍。
華為Mate 10和Mate 10 Pro和榮耀V10都搭載了麒麟970晶片。
但事實上,華為更多的AI成果都定位於「企業級"和"底層"部分。
今天,華為輪值董事長徐直軍就在第三屆HUAWEI CONNECT 2018(華為全聯接大會)上公布了華為的AI發展戰略,以及全棧全場景AI解決方案,其中包括全球首個覆蓋全場景人工智慧的Ascend系列晶片。
同時,推出了兩款相關晶片昇騰910(單晶片計算密度最大)和310(高效計算低能耗),其中昇騰910將在明年2季度上市。
儘管麒麟970晶片讓Mate10以及華為手機在AI手機領域贏在起點,但畢竟還是"端"上的AI,而"雲"的AI才是今天更多企業競爭的大舞台。
在這方面,一向以「打硬仗」著稱的華為,再次從底層切入,開發AI晶片,這也是華為內部代號為"達文西"作戰計劃的首要任務。
華為希望通過AI晶片,將AI引入公司一切產品和服務中,包括電信基站和雲數據中心、智慧型手機和監控攝像頭等設備。
而這款晶片就是屬於Max系列的昇騰910,被徐直軍稱為是「計算密度最大的單晶片」,昇騰910主打雲場景的超高算力,其半精度算力達到了256 TFLOPS,比目前最強的NVIDIA V100的125T還要高一倍,採用7nm工藝製程,最大功耗為350W。
此外,昇騰310兼具極致高效計算和低功耗,是目前面向邊緣計算場景最強算力的SOC,最大功耗僅僅8W。
大會中,徐直軍結合當下人工智慧的發展態勢,主要談了三個觀點:
第一,人工智慧將是一種通用技術。
用AI的技術和理念去解決現在和未來的問題。
這是未來我們能夠構建競爭力的關鍵;
第二,AI將會改變所有行業;
第三,AI將改變每個組織。
AI將降低傳統崗位需求,而提高對資料庫人才的需要。
此外,還提出了10個人工智慧的重要改變方向:模型訓練、算力、AI部署、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。
這十大改變既是華為對AI產業發展的期望,也是華為制定AI發展戰略的源動力。
基於這十大改變,華為的AI發展戰略包括五個方面:
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
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
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
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
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
隨後,華為首席戰略架構師黨文栓詳細解釋了華為的全棧式、全場景解決方案,其中全場景包括四層:Ascend晶片;算力層CANN;支持端、邊、雲獨立的和協同的統一訓練和推理框架MindSpore;提供全流程服務(ModelArts)、分層API和預集成方案的應用使能層。
第一層是晶片設計層,即基於達文西架構開發的從Lite、Mini、Tiny、Nano到Max一系列晶片集成,適用任何場景,以最低功耗發揮最優性能。
第二層是算力層,華為開發的CANN能夠兼具最優開發算力和算子性能兩者,具有統一的API接口,致力於為開發者提供更好的開發平台。
以reduce-sum開發案例為例,華為的開發效率提升三倍。
第三層是華為開發的統一訓練和推理的框架Mindstore,其支持深度學習、強化學習、增強學習。
值得一提的是,這一框架的大小不到50mb,存儲空間需求也很小,集成了大規模分布式訓練系統的晶片,助力不同模型開發和優化。
第四層是應用開發層,即提供全流程服務架構ModelArts。
通常建模、運營等服務都是隔離的,華為設計的ModelArts可以為開發者提供更加簡單的模型支持,從獲取數據到適應變化,可以支持全流程的設計支持。
具體包括適配模型架構,讓不同場景的模型設計更加自動化的ExeML以及預集成解決方案,支持多領域(包括物流等不同場景)開發的CloudEI平台等。
其實,華為的AI戰略也不是什麼新鮮事。
華為最早公開對AI的「野心」可以追溯到2016年任正非的一次內部談話。
當時,任正非在華為諾亞方舟實驗室座談會上做了一次內部演講,首次系統談到了華為在人工智慧領域的戰略。
任正非提到,華為的人工智慧要瞄準服務主航道,下決心打造公司內在能力,先不做邊界外的事情,不做社會上的小產品。
在研發層面,他表示,不做小商品賺錢,而是「趁著這幾年有的是錢,要大力投入」。
自此,華為的AI戰略初露端倪。
值得注意的是,諾亞方舟實驗室是華為於2012年設立在香港的實驗室,主要從事人工智慧學習、數據挖掘研究等前沿科技領域,這也可以視為華為正式投入AI基礎研究的先導信號之一。
基於雲端AI晶片廣闊的市場空間,國內外科技巨頭則開始紛紛搶占先機展開布局。
目前的GPU晶片市場上,英偉達市場占有率高達70%,是當之無愧的晶片領域霸主;谷歌在2016年推出了專為機器學習定製的專用晶片TPU,已經被其應用在了AlphaGo、搜索、翻譯、相冊等背後的機器學習模型中,今年2月,谷歌雲TPU 宣布向外部用戶開放。
國內競爭態勢也愈演愈烈。
2018百度AI開發者大會上,李彥宏發布了百度自主研發的 AI 晶片「崑崙」,並宣稱這是中國第一款雲端全功能AI晶片,也是目前為止業內設計算力最高的AI晶片;而在今年9月的雲棲大會上,阿里巴巴宣布成立晶片公司平頭哥半導體有限公司,打造面向汽車、家電、工業等諸多行業領域的智聯網晶片平台,阿里巴巴還將在明年4月發布第一個神經網絡晶片。
內外夾擊之下,華為AI布局的聲音也越傳越開。
今年4月,徐直軍提到,「我們把人工智慧定位為一個使能技術,希望通過人工智慧技術引入我們的智能終端、雲和網絡,帶給客戶更多體驗提升和商業價值」。
因此,華為雲EI和華為AI手機,可以看做華為人工智慧戰略的雲側和端側。
華為認為,Mobile AI=On-Device AI + Cloud AI,構建芯、端、雲協同發展人工智慧,這三個方向所對應的分別是晶片、EMUI智能引擎、智慧服務三層能力,作為華為的AI移動計算平台,開放給全球的開發者和合作夥伴。
可見,華為的AI戰略在很早就開始,但一開始大都基於自身業務、解決內部實際問題,而不是純粹的探討技術「無人區」,先聚焦在企業內部的服務當中,試圖通過從自用到賦能,來完成AI從人才到技術再到平台和產品的布局。
其動作和谷歌、微軟以及國內的BAT相比,穩健很多。
這也使得華為涉及AI業務的團隊非常多,從事AI研發的人力也非常多,他們分頭為各個業務部門服務,比如手機、晶片、媒體、作業系統等等,但應用最多的卻是任正非提到的兩大條線:解決華為內部運作的自動化問題和華為的業務服務問題,比如,華為供應鏈的智能裝箱、物流和路徑規劃,以及報關、發票、風控、營銷、網絡安全等場景。
於是,華為就有了企業中最多的AI使用場景,如任正非所說,「世界上還有哪個公司有這麼大的業務量和數據量與我們比拼?」
這也體現出華為對AI的態度,例如:人工智慧不能遍地跑;華為雲堅持「不做應用、不碰數據、不做股權投資」;人工智慧會不斷推動人類進步;重複工作自動化,模糊判別智能化,是華為努力的方向。
這些原則之下,就是華為人工智慧的聚焦投入:要急用先行小步快跑,要聚焦在確定性業務、人工消耗大的項目,不要鋪開一個很廣泛的戰線;不要遍地都是智能化,這會形成全面開花沒有結果的盲動,就有可能滿盤皆輸;先縱向打好殲滅戰,旗開得勝後再橫向擴張。
在這個戰略的基礎上,任正非才提出,即便未來AI泡沫破滅,也能實現華為AI大發展的策略。
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