華為智能計算新戰略公布！五大晶片、端邊雲協同布局全面曝光

智東西12月21日消息，華為智能計算大會暨中國智能計算業務戰略在北京舉行。

從今天開始，華為伺服器（產品線）升級為華為智能計算業務部，華為智能計算開始在中國市場紮根發芽。

據悉，華為集團目前有運營商業務BG、消費者業務BG、企業業務BG和華為雲BU四大業務集團。

華為伺服器（產品線）原為企業業務BG旗下IT產品線的重要組成部分，在升級為智能計算業務部後，其隸屬關係不變，原華為伺服器（產品線）總裁邱隆升任智能計算業務部總裁。

本次大會正式公布7納米ARM處理器晶片。

華為智能計算業務部總裁邱隆表示，ARM處理器晶片已經在華為內部得到使用，隨著生態的完善，其應用場景會越來越多。

大會還正式發布了華為中國智能計算業新戰略，分別是滿足客戶期望的算力、雲邊協同全場景覆蓋、適應惡劣環境的部署、一體化解決方案能力。

圍繞智能計算，華為基於智能管理晶片，智能SSD控制晶片、智能網絡晶片、ARM處理器晶片、AI晶片五大晶片的研發創新，展現全棧全場景計算新框架，通過重構數據中心和打造端邊雲協同改變各行各業，通過商業、高校和產業多模式合作構強大生態圈。

此外，華為智能計算業務部總裁邱隆還提出華為智能計算的「小目標」，即在未來五年讓行業AI普及率提升50%。

邱隆在會後的採訪表示，ARM架構未來在數據中心和面向邊緣的AI都會有很大的機會，華為將堅定不移的往這方面投入。

短期來看，華為會使用自己的ARM處理器晶片，並且不會直接銷售晶片，但會銷售嵌入其自研晶片的板卡等產品。

他還提到，現在Atlas智能計算平台處於測試階段，明年3月將舉辦Atlas發布會，其定價會在屆時公布。

華為中國智能計算業務部總裁萬志也在採訪期間透露到，華為到2019年可能發布全系列全場景的AI晶片。

成立華為智能計算業務部

華為伺服器（產品線）業務已經歷經16年的發展，持續貢獻計算產業並獲得了客戶與市場的認可。

為了應對AI時代到來的機遇和挑戰，更好地提供數字化與智能化轉型的基礎設施，今天，華為伺服器（產品線）業務升級為華為智能計算業務部，以滿足萬物互聯的智能世界的計算需求，持續創新和貢獻計算產業。

華為智能計算業務部總裁邱隆認為，在市場層面，華為從此有了專注於智能計算、幫助客戶實現智能化升級的團隊；同時在研發內部，形成相對獨立的組織，實現資源聚焦，相對獨立模塊。

華為智能計算全球Marketing銷售與服務部部長鄭殿海表示，業務部成立後，在銷售策略上不會有太多調整。

「華為看到的是各行業智能化進程的加速，晶片能力、算法能力和工程能力結合，變成滿足各類基礎能力需求的平台，圍繞客戶進行價值創造，以最優的方式為客戶創造價值。

」

行業智能化面臨四大挑戰

AI在過去經歷兩次高峰低谷，原因主要有兩個，首先是算法不夠成熟，但最根本的原因是業界算力跟不上算法的發展，這兩個問題都在最近幾年得到解決。

如今AI在網際網路和公共安全等少數行業得到應用，2018年AI企業滲透率不到4%。

行業智能化面臨算力供應、數據協同、場景部署和專業技術四大挑戰：

1、算力供應，供需嚴重不平衡。

摩爾定律逐漸失效，過去6年AI算力增長30萬倍，每年算力增長30倍。

2、數據協同，數據流動從中心到邊緣。

邊緣計算猶如孤島，與數據中心相互隔離，數據框架不統一，網絡聯接無法支持大量數據同步。

3、場景部署，環境惡劣多變。

數據中心要求恆溫、恆濕、無粉塵的無污染環境，但在礦區、赤道、極地等極端環境，這些設備將難以啟動，更談不上提供算力。

4、專業技術，門檻高、專業人才短缺。

相比傳統的IT人才，AI算法工程師需要掌握統計學、算法理論、數據獲取與處理、軟體工程等全面的知識體系。

華為中國智能計算業務四大戰略發布

華為16年來在計算產業持續創新，推出業界第一款PCIe SSD、首台大容量存儲架構2U機架伺服器RH2285、業界第一款整機櫃伺服器X8000、全球首台開放架構小型機KunLun、基於Ascend晶片的Atlas智能計算平台等。

針對上述挑戰，華為中國智能計算業務公布四大戰略，分別是滿足客戶期望的超強算力、雲邊協同全場景覆蓋、適應惡劣環境的部署、一體化解決方案能力。

至此，華為智能計算提供「技術全棧+產品開發+場景覆蓋+生態合作+行業使能」的全棧全場景智能計算新框架已然清晰顯現：

（1）技術全棧：五大智能晶片+工程能力（散熱、抗振、測試、適配與集成等）。

（2）產品開發：智能伺服器、智能雲基礎設施、AI解決方案等產品與解決方案布局。

（3）場景覆蓋：全場景覆蓋數據中心智能、邊緣智能、端側智能，重構數據中心，實現端邊雲協同，讓計算無所不在。

（4）生態合作：構建圍繞「商業合作+人才培養+產業合作」的華為AI生態，投入10億元培養百萬開發者。

（5）行業使能：普惠AI，提升智能運營效率，使能行業跨越式智能化轉型。

滿足客戶期望的超強算力

晶片是計算產業的核心驅動力，為了滿足客戶對算力的期望，華為智能計算通過五大晶片的研發創新、從」更強的計算、更快的IO、更高的能效、更高效的管理」四大方面，從最底層優化單位比特計算性價比。

1、更高效的管理——智能管理晶片

在智能管理層面，華為宣布將在2019年升級機器學習引擎，推出的業界首款智能管理晶片，內置AI管理引擎和智能管理算法，可實現智能鼓掌預警、隔離和定位。

該晶片還內置運算模塊、IO模塊和安全模塊以及黑匣子功能，全方位保障設備安全運行。

2、更快的數據讀寫——智能SSD控制晶片

從2005年啟動研發至今，華為已陸續推出7代SSD。

此前華為推出據稱單位比特IO性價比最優的業界首款融合SSD控制晶片，將PCle NVMe與SAS協議融合，性能領先第二名30%，其超強磨損算法可將壽命延長20%。

3、更快的網絡IO——智能融合網絡晶片

華為在2004年發布其第一代網絡晶片，隨後在2014年、2018年陸續第二、三代網絡晶片Hi1821和Hi1822。

其新一代智能網絡晶片採用16納米製程工藝，內置48個可編程加速引擎，實現以太和FC全融合。

據華為稱，其網絡晶片的單位比特IO性價比達到最優，華為ECS2.5智能網卡能夠將CPU資源利用率提升15%。

4、更高的能效——ARM處理器晶片

在本次大會上，華為正式公布其首款7nm數據中心ARM處理器晶片Hi1620。

該晶片內置ARM v8架構和自主設計TaiShan核，擁有8通道內存，帶寬提升33%，支持PCIe 4.0與CCIX，可將能效比提升20%。

相比華為上一代伺服器，TaiShan伺服器的性能提升3倍，單位算力功耗降低25%。

據邱隆透露，華為的ARM處理器晶片已經在華為內部得到使用，他認為ARM應用最本質的是生態，隨著生態的完善，其應用場景會越來越多。

5、更強的算力——統一達文西架構昇騰AI系列晶片

華為推出兩款昇騰AI晶片，分別是面向雲端超高算力場景的昇騰910和主打低功耗AI場景的昇騰310。

兩款晶片採用華為創新的達文西架構設計，單晶片支持 8TFLOPS@FP16或16TOPS@INT8，功耗僅8W，單位功耗算力相比CPU提升33倍。

據介紹，昇騰310晶片是功耗不超過8W的極致高能效AI晶片，主打終端低功耗AI場景，目前已經量產；昇騰910是目前單晶片計算密度最大的晶片，預計在明年第二季度正式推出。

兩款晶片單位瓦特性能均為業界最優。

邱隆表示，其昇騰晶片可與其新的TaiShan伺服器計算架構進行極佳搭配，能針對不同的應用場景對各種算法進行更好的適配。

AI全系列產品，雲邊協同全場景覆蓋

智能計算應用到基礎設施中，有助於提升數據中心效率和運維成本，降低以比特為單位的端到端的成本。

為了滿足智能時代多變的AI應用場景，華為智能計算打造了面向「端、邊、雲」優化設計的全場景AI基礎設施方案，推出包AI加速模塊Atlas 200、AI加速卡Atlas 300、智能小站Atlas 500、AI一體機Altas 800和移動數據中心MDC 600等豐富的產品形態。

據介紹，MDC600已經被應用在會場外展示的汽車中，實現了L4自動駕駛能力。

無論是發展勢頭如火如荼的AI，還是即將到來的5G，均對邊緣計算提出越來越高的需求，雲邊協同也正成為邊緣計算的新風向。

聚焦雲邊協同，華為將邊緣計算升級成邊緣雲，實現雲邊端之間的打通和全場景數據高效協同，提供超高帶寬、超低時延、數據互通、無縫覆蓋的網絡。

邱隆表示，華為的架構是完全開放的，方便客戶根據自己的實際需求自由選擇。

此外，邱隆還強調了華為和合作夥伴合作的能力。

華為在算、管、AI、存、傳五個方面和AMD、ARM、BROADCOM、英特爾、英偉達、賽靈思等業界領先的半導體企業合作，為AI應用創造更多可能。

普適工程，適應惡劣環境的部署

針對部署環境惡劣多變的問題，過去三十年，華為積累了深厚能力。

在理論方面，華為分別建立環境實驗室、材料實驗室、工藝實驗室、散熱實驗室等實驗室以從事科學研究。

在驗證方面，華為通過了HALT、抗振、高低溫、雷擊等多個GCTC測試。

在實踐方面，華為通過各種極端測試，能滿足在極地、赤道、沙漠、珠峰等全球多種惡劣環境的部署。

一體化的解決方案能力

為了解決客戶難題，華為打造多個一體化解決方案，降低客戶開發門檻。

一是數據中心一體化。

華為推出定位於企業領域一站式AI平台的Atlas 800 AI一體機和Atlas AI集群（1024個節點），提供可視化任務和集成管理。

二是統一架構，華為實現了晶片、數據、管理的架構統一。

三是邊緣一體化，華為分別做到了計算、存儲、網絡一體化，軟硬體一體化，供電、UPS一體化。

提升運營效率，加速行業智能化再造

華為過去已經將智能計算落地到多個領域，智慧城市、交通、金融、製造、安防、醫療等等，華為自身也是智能計算的受益者。

華為智能數據中心節能8%，運維效率提升30%，華為的基站安裝效率提升18%，其智能生產的質檢人力成本也大大減少，同時成品率和裝箱率均大幅提升。

在華為智能園區中，智能計算賦能於人臉識別、車牌識別、智能交通、園區監控和移動辦公等方方面面。

通過引入AI技術並實現端雲協同，智能計算還幫助華為雲從傳統雲時代步入智能時代。

同時，智能計算使得資源利用更精細，比如對電梯運行進行智能調度、對工程安裝進行智能驗收等，可以幫助人們更好地利用資源、避免浪費。

智能計算還有助於保護環境，比如通過對秸稈燃燒和污水排污進行實時監控報警，分別可以有效減少二氧化碳排放量和污水排放量。

基於智能計算，華為對內提升運營效率，對外則推動傳統行業升級和加速行業智能化再造。

智能計算在語音客服、貸款審核、線路巡檢等多個業務都有助於普及AI技術、降低人力成本。

以金融行業為例，華為的智能OCR識別有助於精準識別票據表單，其超融合架構便於實現資源集中管理，其開放平台有助於加速業務雲化。

邱隆還提出華為智能計算的「小目標」，要在未來五年讓行業AI普及率提升50%。

除了普惠行業，智能計算還助力政府及公共事業、交通行業實現智能化轉型。

比如華為攜手依圖科技開啟「新安防時代」，華為還幫助深圳交警基於Atlas硬體平台構建了城市「交通大腦」，提升深圳主要道路通行能力和違章圖片識別效率。

重視AI生態建設，合作共贏

華為中國地區部總裁魯勇描述了華為的新願景：「把數字世界帶入每個人、每個家庭、每個組織，構建萬物互聯的智能世界」。

他介紹到，華為堅持以客戶為中心，未來要與客戶和合作夥伴共同打造一個「技術+生態」的雙輪驅動的商業模式，來迎接未來智能計算千億的產業規模。

作為基礎設施的提供者，華為要建立更強大的AI生態，希望為合作夥伴、高校和開發者提供更多支持，共贏AI時代的紅利。

在商業方面，華為通過技術合作與行業合作，深入到更多細分領域。

在高校生態上，華為在全國建設200個教學實驗室，培訓500位高校教師，舉辦6場教師研討會，並舉辦全國性學生競賽。

在開發者和建設上，華為加入TVM開源組織和ONNX開源組織，並發布MindSpore框架。

華為計劃投入10億元培養100萬開發者，開放超過1000個免費雲服務開發環境，發展100+合作夥伴，共同拓展千億元的市場空間。

對於今天華為正式推出基於ARM架構的伺服器晶片，邱隆也談到了生態建設問題。

他認為，ARM用起來的最大問題是生態，現在華為正在和其他做ARM處理器晶片的公司一起做大這個蛋糕，還沒有達到分割蛋糕的程度，華為也歡迎業界更多的合作夥伴加入到生態中。

結語：華為智能計算全面出擊

全產業對智能化應用的需求持續爆髮式增長，無人駕駛、機器人、可穿戴設備等新興產業離不開智能化基礎設施的支持，許多傳統行業亦從傳統的工業生產邁向「+智能」生產方式，全球數據中心正在快速擴張，計算的疆界正在被打破，智能計算的價值將釋放到任何需要算力的場景。

依靠深厚的技術積累和在AI領域的早早布局，華為以超快的節奏豐富智能計算的版圖。

從晶片、工具、框架、平台、硬體、網絡到雲服務，華為已經構造了雲邊端三位一體的全棧全場景智能計算新框架，並積極擴張其生態圈，在AI時代加碼其自身競爭力。

在整個產業推進智能化的進程中，華為將扮演愈發關鍵的角色。