華為重磅發布AI戰略！兩款AI晶片曝光，爭鋒谷歌英偉達

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導讀

10月10日上午消息，在以「+智能，見未來」為主題的華為全聯接大會2018上，華為輪值董事長徐直軍首次闡述了AI戰略。

徐直軍宣布正式發布兩款AI晶片：昇騰910和昇騰310。

此外還推出了包括「打造全棧方案」在內的五項AI戰略。

「人工智慧觸發的產業變革，將涉及所有行業。

我們在座的每一位都要思考，我所處的行業是否會被人工智慧技術改變，甚至被徹底顛覆。

如何以一種全新的模式，重構各自行業和企業，是我們在未來都要思考和實踐的。

」在2018年10月10日舉辦的第三屆HUAWEI CONNECT 2018(華為全聯接大會)上，華為輪值董事長徐直軍在開場時說道。

華為AI戰略、華為AI全棧全場景解決方案、華為自研統一達文西架構的2款AI晶片……在本次大會重磅發布！華為大轉型，進軍AI界！

發布AI戰略

去年年底，華為確定的新願景和使命：萬物互聯的智能世界，為了智突出智能，將這次大會的主題定為「+智能，見未來」。

徐直軍談到，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。

「AI人才與需求之間，連1%都滿足不了。

」徐直軍說，非凡和冷靜之間，是巨大的落差。

徐直軍介紹稱，人工智慧將顛覆以下行業交通、醫療、多語言翻譯、基於AI電信網絡運維降低，智能汽車將顛覆整個傳統汽車行業。

對此，徐直軍提出了十大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。

基於這十大改變，華為制定了人工智慧發展戰略，主要包括五大方面：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。

具體而言，投資基礎研究是指在計算視覺、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。

打造全棧方案則是打造面向雲、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即面向全球，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。

解決方案增強則是把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。

內部效率提升則是應用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。

全棧全場景AI解決方案

徐直軍也著重介紹了華為全棧全場景AI解決方案，主要包括 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；CANN：晶片算子庫和高度自動化算子開發工具； MindSpore：支持端、邊、雲獨立的和協同的統一訓練和推理框架；應用使能：提供全流程服務（ModelArts）,分層API和預集成方案。

據介紹，今天發布的全棧全場景解決方案是對華為雲EI和HiAI的強有力支撐。

基於這個解決方案,華為雲EI能為企業、政府提供全棧人工智慧解決方案；HiAI能為智能終端提供全棧解決方案，且HiAI service是基於華為雲EI部署的。

華為昇騰910和華為昇騰310

據徐直軍介紹，兩款晶片都採用達文西架構，伺服器晶片昇騰（Ascend）910 採用 7nm 製程，最大功耗為 350W，算力比英偉達 Tesla V100 還要高出一倍。

華為稱，昇騰 910 是目前單晶片計算密度最大的晶片。

華為並不像谷歌一樣只在自己的伺服器中使用 AI 雲晶片，這款晶片將於明年二季度正式上市。

在發布晶片的同時，華為還發布了大規模分布式訓練系統 Ascend 集群，在設計中，該集群將包括 1024 個 Asced 910 晶片，算力達到 256P，大幅超過英偉達 DGX2 和谷歌 TPU 集群。

這種伺服器將同樣在 2019 年二季度推出，幫助開發者更快地訓練模型。

而昇騰310則是昇騰的mini系列，主打終端低功耗AI場景，具有極致高效計算低功耗AI SoC，目前已經量產。

據稱這款晶片功耗為 8 瓦，採用 12nm 工藝，算力可達 16TFLOPS，其集成了 16 通道全高清視頻解碼器。

除此之外，在 2019 年華為還將發布三款昇騰 IP：Ascend Lite、Ascend Tiny、Ascend Nano。

應用於手機、智能穿戴設備等。

華為還將發布基於 Ascend 310 的多款 AI 產品，分別面向不同場景，如 Atlas800、MDC 600 等。

然而，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。

徐直軍表示：「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。

」

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