華為AI,乾坤乃革

naojiti發表於2019-08-28

悄然間,AI技術正在帶來愈發清晰的時代變革。

如今我們習慣了生活中的人臉識別和語音互動,知道了各行各業都能與AI結合,見證了所有科技公司都開始談論和使用AI。然而這樣一場大浪潮中,大部分人其實還是迷茫的:AI未來到底能發展到什麼高度?為了理想中的高度,今天需要什麼?AI給每一個人帶來了何種機遇?

這些問題來臨時,大家更希望看到領軍者在做什麼,從而找到一條可以參考和借鑑的路。毫無疑問,在新的國際環境和技術節點上,中國科技產業的目光正在聚焦於華為。

不久之前,外界知道任正非在最新講話中說:“人工智慧才是大產業,才是華為發展的戰略要地。在人工智慧發展的三個核心要素中,美國有超級計算,有超級儲存,但沒有超速聯接,如果又不用5G的話,一定會落後一步……華為要用5年時間,打造一支迎接勝利的隊伍”。

《易》中說“乾坤乃革”——天道恆變乾坤無常,君子當順應天時,勇毅拼搏。AI正在帶來一場足夠深遠的變化,引發全球生產力的持續性迭代。大時代中一家企業的抉擇,或許將會引發連鎖反應,甚至影響一個時代。

第二屆世界人工智慧大會即將在上海召開,全球頂尖AI企業的又一次巡禮即將開始。或許此時有必要回望一下,華為為AI這個真正“大產業”究竟做了什麼。顯然,我們會發現華為並不是剛剛選擇AI,而是已經在AI從無到有的風雨中晝夜兼程,為整個產業夯定了難以替代的基礎。

這場名為AI的乾坤激變中,華為正在登上新的舞臺。

或躍在淵

讓我們先來釐清這樣一個關係,我們都知道華為是ICT領域的領軍者,做到了全球5G領先。那麼這樣一家企業去做AI,是否會有跨度太大的風險?

事實上,就像深度學習技術難以離開雲端計算和大資料的支撐一樣,5G與AI是一對緊密結合的關係。

從最基本的技術邏輯看,AI和5G相輔相成,這一點讓計算和網路聯接技術的領先,能夠推動華為的AI程式。舉個例子,我們知道上週五華為已經正式釋出商用了國內首款AI訓練晶片昇騰910。而目前市面上只有英偉達與谷歌有類似產品。

為什麼AI晶片如此難做?其中很大一部分原因在於神經網路任務需要強大的張量計算能力。這在架構解決方案的特殊性之外,還要求晶片具有大吞吐量的特徵。而華為在網路晶片中積累的技術優勢,尤其是路由器晶片解決方案,恰好解決了這個問題。

AI與5G的巧妙結合還有非常多的細節。

比如5G網路可以被AI技術加速。在華為的5G網路運維解決方案中,為應對5G帶來的運維新挑戰,高效且高質量地管理四代共生網路,基於AI,華為推出了智慧運維解決方案AUTIN,不僅僅是通過自動化減少人為失誤和提升效率,並且通過機器學習和AI對運維大資料進行分析和建模,從而實現故障的預測預防,減少網路風險。華為的5G領先,事實上就包括對AI技術的投入和應用。

AI也可以被5G賦能。實現端到端的AI應用,網路條件是先決基礎。大頻寬、低時延的5G網路,能夠讓AI有條件接入海量IoT裝置,成為真正改變產業關係,提升生產力的利器。比如說遍佈城市的智慧攝像頭,想讓攝像頭執行復雜的AI演算法,比如車輛運動軌跡預測、實時高清影象還原,需要能夠支撐龐大智慧攝像頭體系的網路傳輸環境。5G也就成了AI走入現實中的必備利器。

任正非說,5G是一把螺絲刀。同時,5G也是AI這輛概念車走向現實必不可少的螺絲刀。二者相互影響、互為支撐的例子還有很多。當然,AI技術是一種高度需求技術協同的技術,網路、計算、儲存等相關技術必然需要與AI形成矩陣化支撐。華為海量的技術投入與ICT技術快速迭代,正好醞釀了AI必不可少的基礎設施溫床。

可以說,在華為剛剛確立5G技術優勢的時候,華為全力突圍AI,就已經如箭在弦。AI之海上,華為能夠龍躍於淵,其實是一場漫長技術跋涉的結果確認。

利涉大荒

當計算、聯接、儲存等技術,做好了擁抱AI的準備,身處時代檔口的華為,需要面臨一個從無到有抉擇:AI究竟要做到什麼程度。是開發演算法,提供工具和平臺,還是做最底層的AI算力與晶片?

這是一個覆履堅冰的選擇。AI產業的問題,是越底層空白越大,挑戰越強。大部分人都知道AI想要發展首先需要的是專項算力。但面向產業應用的高效能AI晶片是一個巨大的挑戰,它需要滿足工業級算力要求,同時要拋棄經典計算領域積累的經驗和路徑。

這條荒無人跡的路,彼處只有谷歌的TPU橫空出世,英偉達卡住AI算力市場,眼前是萬千開發者期待的眼神,是中國AI基礎設施的一片洪荒。

而最終華為的選擇是,應用以上的所有基礎設施,全都要做。或許這是華為的研發基礎決定底氣,或許華為與無數AI開發者思考的是同一個問題:如果華為只提供水泥,鋼筋去哪找?磚頭去哪找?AI這座大廈,迫切需要一個完整全棧的基礎設施。開發者應該是建築設計師,而不是四處尋找建材的人。

苦又累的事情交給華為,這個傳統保留到了AI時代。最終我們看到2018年的HC大會,華為釋出了昇騰910、昇騰310晶片,以及業界首個全棧全場景AI解決方案,為產業昇騰打造從算力基礎,到開發框架、開發工具、雲邊端一體化的AI基礎設施。

經過一年時間,昇騰310晶片已經賦能公有云、私有云、智慧計算、移動AI、智慧安防等多條產業線。

剛剛過去的7月23日,華為輪值董事長徐直軍釋出了全場景AI計算框架MindSpore,以及飽受期待的昇騰910 AI處理器。測試結果顯示,昇騰910完全達到了設計規格。在典型AI訓練任務當中,昇騰910與MindSpore配合,比現有主流訓練單卡配合TensorFlow提升了進階翻倍的效能。

至此,華為可以說已經完成了全棧全場景AI解決方案的構建。

而中國AI底層計算正從大荒中走來,開始描繪生態繁榮的雛形。

見龍在田

如果說,昇騰910與昇騰310,華為全棧全場景AI的旌旗昭揚,是華為AI大軍揮師而上。兵法上說以正出,以奇勝。那麼在此前與此後,華為更是派出了多路輕騎兵,直撲最需要AI技術、算力與解決方案的關鍵戰場。

換個角度看,AI的最終歸宿是實際應用與開發者賦能。如果說華為全棧全場景AI是華為在AI時代的中軍大帳,那麼各自出發的幾路兵馬,就是率先搶佔應用與開發者高地的遠征軍。當二者會師,華為AI的體系化與業務實踐性,就在AI時代的黎明中迎來了“見龍在田”。有三顆釘子,可以看作華為的“龍爪”,揮舞向產業AI的廣袤天地。

第一顆釘子:攪動手機之湖的移動AI晶片與HiAI平臺。

2017年,當業界還在好奇AI是個什麼東西,與消費體驗最近的華為終端,已經將未來押注到了人工智慧這個全新命題中。後來事實證明,蘋果、三星、高通無一不全力投入AI。潛移默化間,華為成就了中國終端廠商比美國同行更早抓住時代機遇的一段佳話。

讓華為手機與AI時代提早握手的方式,是麒麟970開始加入NPU專項AI加速能力,以及同時釋出的HiAI開放平臺。這個平臺的價值,在於讓手機開發者可以接入AI能力,在一個全新技術上開啟應用腦洞。

隨著兩年多時間裡移動AI的高速發展,HiAI已經成長為“芯、端、雲”三層架構全面開放的智慧生態。開發者可以基於HiAI Foundation晶片能力開放,快速轉化和遷移已有模型,讓NPU加速獲得更佳效能;HiAI Engine應用能力開放,能夠快捷整合AI能力與應用。目前,華為手機已經可以提供CV(計算機視覺)、ASR(自然語言識別)以及NLU(自然語言理解),三大類共計30多種底層API能力。

截至目前,HiAI支撐下的移動AI命題,已經讓消費者體驗到了智慧攝影、智慧攝像等跨時代體驗,成為華為手機銷量節節攀升的能力抓手。麒麟晶片的NPU配置已經下沉至麒麟810晶片,並且與華為全棧全場景AI能力和達芬奇架構打通。HiAI已在華為超過25個機型的4000多萬臺手機上得到部署,超過2500多家合作伙伴使用HiAI平臺進行應用開發。

如今,我們很難想象某款新旗艦機不主打AI能力,這一切開始於HiAI走入產業世界的那一天。

第二顆釘子:推動AI走向千行萬業的華為雲企。

如果說,HiAI是通過開發者面向普通消費者,那麼AI技術更大的需求群體——政企市場——則需要以雲端計算為載體的AI能力與解決方案接入,從而將AI真正推向千行萬業。

承擔這一任務的是華為雲,他們將面向政企市場的AI解決方案,命名為EI,即企業智慧。公有云市場的高速發展,正在伴隨企業對智慧化技術的深刻需求。這一點正好企業華為雲背靠華為技術體系與全棧AI能力所構建的優勢。目前,華為雲已經在EI領域,提供包含基礎平臺服務、通用API、高階API以及行業預整合解決方案在內的全棧AI解決方案,提供59款服務、159項功能。正如華為雲的廣告所言,智慧轉型正當時,選擇華為雲!

華為雲EI與華為AI基礎設施的另一個承接點,是利用華為自研開發工具,提升AI開發者效率,降低各行業AI應用門檻。這個戰略的落腳點,是ModelArts一站式開發平臺。其提供海量資料預處理及半自動化標註、大規模分散式訓練、自動化模型生成,及端-邊-雲模型按需部署能力,使用者可以快速建立和部署模型,管理全週期AI工作流程。ModelArts的高能表現,讓華為雲“用得好,用得起,用得放心”的普惠AI理念深入企業使用者,構成了公有云市場近兩年的核心變化趨勢。

第三顆釘子:解決產業尷尬的華為智慧計算Atlas解決方案。

如果企業需要基於公有云的AI算力、能力和解決方案,那麼華為雲能夠提供有力幫助。但如果需要在端側和邊緣側執行的AI硬體加速,或者伺服器需要提高AI硬體算力,這些硬體需要應該如何應對?為此,華為升級了智慧計算事業部,推動Atlas系列產品走進市場。

事實上,一直以來AI加速硬體市場中,開發者和企業使用者都只有英偉達這一個選擇。然而英偉達價效比很差,很難充足購買等問題,已經成為開發者難以解決的尷尬。Atlas是基於昇騰AI晶片的全場景AI解決方案,提供伺服器、加速卡、邊緣智慧小站,裝置端加速模組等系列產品,直接應對端邊與伺服器側的AI算力需求,滿足產業實際應用的需要。

除了向業界提供AI基礎設施與端到端解決方案,華為還積極將AI技術融入自身業務體系中。秉承“自己的降落傘自己跳”的華為精神,率先向業界展示AI與產業結合的示範作用。今天差不多在華為每一個業務線索中,我們都可以看到智慧化技術的加持與應用成果。

此外,我們還可以看到,面向企業智慧化需求,華為釋出了華為智慧資料解決方案FusionData,其中分散式儲存FusionStorage、分散式資料庫GaussDB和大資料平臺FusionInsight等智慧資料部件,從資料需求角度滿足了企業智慧化程式裡的資料焦慮。可以說,華為已經從客戶的實際需求出發,打造了一整套從底層演算法到開發平臺,從訓練到部署,從雲端到終端的軟硬體全場景AI體系。這些“釘子”,穿透了產業壁壘,讓AI和各行業、各領域開發需求真正“釘”在了一起,讓AI從雲霧中,走向尋常巷陌。

君子,以自強不息

中國自古以來就追求“君子”的人格魅力——在朋友面前謙遜有禮,互敬互助;在事業中務實求真,腳踏實地;在大時代面前勇毅前行,雖萬人亦往。這種人格的淵藪,就是我們都熟悉的那句“天行健,君子以自強不息”。

AI大時代面前,可以說華為就在扮演這個“君子”的角色。勇敢踏入AI無人區,填補底層基礎與產業空白;推進AI與千行萬業的真實結合,求真求實;攜手廣大生態合作伙伴與全行業共同創新,不做應用不碰資料,分利構建生態。

同時,華為還在AI人才培養與開發者賦能方面進行了廣泛的嘗試。比如“華為沃土 AI 人才培養計劃”,預計投入10億元人民幣用於AI人才培養,同時計劃三年培養100萬開發者。清華、中科大、浙大、上海交大等高校紛紛加入;通過打造Atlas、TaiShan 等開發者社群,華為對優秀的方案提供技術、資金和營銷的支援幫助開發者、初創企業將方案進行商用化落地;華為發起了華為智慧計算生態聯盟,廣泛尋求智慧計算領域內的產業組織、開源組織、學術組織和行業客戶之間的合作,幫助產業生態共同進入AI時代。

如果你確實發現華為在AI已經做了太多工作,不方便記憶的話,其實不妨記住幾個關鍵詞,以此來理解華為AI,進而發現AI產業的真實需求和發展軌跡:

1、全場景:華為進入AI命題以來,內部發生了大規模的技術改造,外部多條產業線進行平臺化輸出,組成了立體的全場景AI基礎設施與生態網路。

2、無人區:華為AI的全棧化架構,和從底層晶片做起的方案,直接填補了業界的底層空白。不僅對於中國AI,即使放眼全球,這也是一項勇闖無人區的壯舉。

3、實用:華為的AI解決方案,致力於實用化的技術融合,貼近真實需求提供完備的產業基礎。不做虛空中的演算法,也不搞無意義的複雜戰略。

4、普惠:基於滿足業界需求和生態賦能,引領產業生態和AI開發者攜手創新。華為在多個領域努力讓AI門檻下降,成為新的通用生產力。

基於一個個基礎的技術突破、解決方案創新,華為正在實踐構建萬物互聯的智慧世界這一遠大願景。智慧世界需要聯接+計算+雲的結合,而華為正在通過通訊(5G),IT(智慧計算,IT基礎設施)+華為雲來支撐。

無論是華為的全棧全場景AI,還是“三個釘子”、“四個關鍵詞”,都可以在即將到來的世界人工智慧大會看到。有興趣的朋友不妨一逛,瞭解華為AI體系,某種程度上也是在發現AI的未來,探索自身與AI時代的擬合。

AI是華為的舞臺,中國的舞臺,甚至是這個時代人人都將經過的舞臺。乾坤乃革,只有親自踏過,才知道高山彼端的風景。

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