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华为推出AI芯片:焦点在于AI,而非芯片

2018-10-29 07:38 来源: 编辑:

核心提示

在华为全联接大会2018上,华为公布了未来AI发展战略。来源:被访者供图 华为推出AI芯片,焦点在于AI,而非芯片。 中国公司“芯”思不减,继百度发布昆仑芯片、阿里成立平头哥之后,华为在10月10日的全联接大会上公布了两款AI芯片,昇腾310和昇腾910,预计

华为推出AI芯片:焦点在于AI,而非芯片

在华为全联接大会2018上,华为公布了未来AI发展战略。来源:被访者供图

华为推出AI芯片,焦点在于AI,而非芯片。

中国公司“芯”思不减,继百度发布昆仑芯片、阿里成立平头哥之后,华为在10月10日的全联接大会上公布了两款AI芯片,昇腾310和昇腾910,预计在2019年二季度面世。

华为轮值董事长徐直军在会上表示,华为将打造面向云、边缘和端等全场景全栈解决方案,包括芯片、学习框架和应用等全堆栈方案。

在华为的芯片计划中,除了昇腾910所处的Max系列主要用于云端,昇腾310所属Mini系列和其他的Lite、Tiny、Nano系列,主要用于物联网、行业终端、智能手机、智能穿戴等消费终端,以IP方式跟其他芯片结合在一起服务于各个产品。

芯片之外,华为推出了自己的深度学习框架MindSpore,计划吸引各个领域的AI开发者。

巧合的是,AI领域先驱英伟达在同一天发布了新开源GPU加速软件平台RAPIDS,外界眼里,二者开始了同场竞争。

不过,两款芯片都不全是华为自己研发,也不会向第三方出售,所以华为跟英伟达等芯片厂商没有直接竞争。

华为推出AI芯片:焦点在于AI,而非芯片

华为轮值董事长徐直军在会上首次发布华为AI战略与全栈全场景AI解决方案。来源:被访者供图

徐直军表示,华为的加入是为了降低行业成本和门槛,真正实现“普惠AI”。

芯片不是主角

华为推出AI芯片,焦点在于AI,而非芯片。

此次公布的昇腾910,是目前单芯片计算密度最大的,根据公布数据看,密度超过英伟达同类芯片一倍。不过,作为对比的英伟达Tesla V100,是去年5月发布的芯片,相隔一年,难言超越。

国内还没有AI芯片真正地投入商业应用。Gartner研究副总裁盛陵海告诉《中国企业家》,百度、阿里也在开发自己的芯片,但它们的主要目的是希望通过硬件的发布,吸引更多的开发者和用户集中到自己的云服务上来。

华为也是如此,其AI战略核心在于全栈方案,包括芯片、芯片算子库和高度自动化算子开发工具CANN、全流程服务(ModelArts)和分层API和预集成方案,以及支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架MindSpore。

“这个是一个体系,单纯比硬件具体数值意义不大,而是要看整个框架。”盛陵海告诉《中国企业家》,市场上通用的框架有谷歌的TensorFlow、微软的CNTK等,用户会以整体评价哪个性价比好。

TensorFlow目前是最受欢迎的一个开源框架,被Uber、Airbnb、Twitter等互联网公司广泛使用,中国公司小米和中兴都是其用户。

中国首个开源深度学习平台是百度的PaddlePaddle。2016年9月27日,PaddlePaddle在开源社区Github及百度大脑平台开放,据彭博社报道,2017年10月,其下载量可能超越TensorFlow的790万次。

但是,对于PaddlePaddle、MindSpore这样的新兴深度学习平台,吸引足够的AI开发者却是个挑战。

华为将芯片项目命名为“达芬奇项目”,以达芬奇的斜杠人生,映射这个架构能够从云到边缘、端,以及不同物联网终端支持人工智能。

基于全场景业务,用户需要个性化的数据训练,很多框架不支持这样,于是华为做出MindSpore框架。MindSpore一出,必然涉及生态问题,生态的构建有多种形式,有产业生态也有开源的组织。

被问及MindSpore是否会像谷歌TensorFlow那样开源,华为云BU副总裁、EI服务产品部总经理贾永利在媒体采访中表示:“取决于整个过程当中的需求,要看节奏。”

从云端到终端

人工智能如同软件算法跑在高速硬件平台上,既要硬件够快,也要积累足够的算法。

当下做AI芯片研发的公司分三种,以英伟达为代表的传统芯片制造商,像华为这样做终端AI芯片的硬件商以及做云端AI芯片的云服务商。

华为云核心网产品线总裁马海旭告诉《中国企业家》,联接、云与智能是华为在物联网赛道的三个核心能力。华为做了30年通信,能实现万物互联,有全球领先的云服务,也提供全栈全场景的AI解决方案,其物联网战略落脚在基础设施上。

“物联网需要感应、处理、联接三个要素,华为作为硬件服务商,也有处理器的基础,掌握后两者要素,自然会发力智能物联网。”盛陵海分析。

华为的运营商电信也在做公有云,华为避开了直接竞争。“我们跟三大运营商本身是合作伙伴,一起合作。”马海旭向《中国企业家》阐述,华为提供产品解决方案,在此基础上,运营商用自己的渠道拓展客户。

据马海旭透露,目前华为全球物联网联接数已经达到2亿,其中在中国电信天翼云上有9000万物联网设备联接,与移动、联通的联接数也在动态变化中。

更广阔的终端市场,芯片商不会轻易错过。

过去,英伟达应用场景有限,主要做云端。今年3月,英伟达在GTC 2018年度大会上宣布,将与联合芯片巨头ARM联手,打造IOT设备的AI芯片专用IP。

ARM是全球智能设备第一大主流芯片架构提供商,使用其芯片的设备涵盖了手机、手表、无人机等。英伟达与ARM的合作,等于拥有了广泛的智能终端应用场景,大会第二天,英伟达的股价一度翻番。

不过,原本与英伟达在AI芯片制造领域并无冲突的华为,其配套的云服务、终端产品,或将同英伟达在下游终端市场正面交手。

搅动市场?

AI芯片市场一直在成长,玩家越多,蛋糕越大。

盛陵海对《中国企业家》表示,英伟达几乎占据90%的市场,华为入场肯定对其市场占比有影响,但是这个市场在不断增长,英伟达的业务收入暂时不会受太大影响。

最新二季度财报显示,英伟达营收支柱还是游戏业务,同比增长52%至18亿美元,占总营收57%。

另一竞争者谷歌的AI芯片,与华为受众不同。谷歌的AI芯片比较通用,华为的AI芯片则是在通用的基础上,更侧重于视频方面的应用,因为它有一些监控的业务场景。

目前来看,芯片代工商台积电成了最大赢家。10月19日,外媒报道称,台积电已经率先量产7nm工艺,华为、苹果和高通都成为其重要客户,而另一批主要客户则是英伟达、赛灵思和AMD等AI芯片商。

台积电CEO魏哲家在投资者大会上透露,来自7nm芯片的收入将占2018年全年总收入的10%,明年这个数字或将增至20%。

对比国内互联网巨头,华为稍显“后发”。

7月4日,百度推出自主研发的中国第一款云端全功能AI芯片“昆仑”,这是目前为止业内设计算力最高的AI芯片,功耗仅为100+W。

阿里巴巴于2017年10月成立达摩院,组建一个芯片研究团队,在全球8个城市进行Ali-NPU芯片的研发工作,预计2019年年中推出。

同时,阿里还斥资收购能够给予资助指令架构并量产的CPU供应商中天微,投资寒武纪等智能芯片公司。寒武纪曾为华为Mate 10的麒麟980提供AI芯片。

华为、阿里等巨头的进入,曾有人担忧初创芯片企业的生存空间变小。对此,盛陵海向《中国企业家》分析,国内初创企业大多是AI公司的背景,掌握一定程度的算法,做自己的芯片。

“这些初创公司往往瞄准视频、监控系统等单纯的人工智能应用场景,能够直接面向市场,对于系统等其他方面的要求不会很高。”盛陵海表示,这些厂商大多是基于自己的AI应用来制造芯片,不是做传统的芯片打造业务。

在他看来,巨头掌握的算法是在大量训练中得出的,别的厂商很难撼动这个资源。华为、百度等公司搭建的平台,也会吸引小公司进入,彼此并不冲突。