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华为是如何成为一家AI公司的?

2019-11-13 12:51:42 阅读量:2232
  

 

最近,当华为创始人任郑飞被问及“随着摩尔定律接近极限,华为将研究的下一个前沿领域是什么?”当时,

他的回答简单明了:“人工智能”。即使在任郑飞看来,5g本身的价值就是为人工智能服务。

此前,在华为2019年开发者大会上,华为消费业务首席执行官、华为技术有限公司常务董事俞成东也表示,人工智能全景式智能时代即将到来。

两三年前,当阿尔法狗打败人类世界的顶尖棋手时,人们才开始关注人工智能。现在,喧嚣已经平息,巨大的人工智能市场的身影在资本泡沫中逐渐变得清晰。其中,除了几家主要的互联网工厂之外,华为还在逐步推进人工智能的布局,并计划一场在多个方面积累的大游戏。

华为还在2019年全通大会上发布了阿特拉斯系列产品,在一年内完成了人工智能战略的快速登陆。

早在2018年,华为就首次公开发布了人工智能策略以及完整的堆栈和完整场景人工智能解决方案。

所谓“完整堆栈”是指技术功能的视角,包括芯片、芯片使能、训练和推理框架以及应用使能。“完整场景”是指部署环境,包括公共云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端、消费者终端等完整场景。

华为是业内第一家提出全栈全场景人工智能解决方案的公司,这也意味着在人工智能时代,华为已经决定“吃掉所有”人工智能产业链。

华为高调发布人工智能战略一度被外界理解为向人工智能的战略转型,但华为将人工智能理解为一种常见的技术工具,叠加在公司现有业务之上,使原有业务能够提高效率、降低成本。

“在华为内部,最烦人的两个词是‘转型’,所以我们从来没有在所有的话语中说过这两个词。什么是转型,转型是从最初到另一个,华为没有这样做。所以华为没有转型!向前看!华为副董事长兼轮值主席徐志军表示,人工智能首先被定位为一种可以在任何地方应用的通用技术。

徐志军表示,人工智能对华为有三个方面的价值。一是开拓创新机会,如人工智能加速模块、加速器卡、人工智能服务器、人工智能mdc(mobile-dc)等。,包括ai云服务,后者也可以发展得更快。

第二,人工智能用于增强现有业务和所有产品、解决方案和服务的竞争力,使华为在市场竞争中保持领先地位,更好地面对未来。在这方面,华为的手机已经享有价值。

第三,它将用于改善内部管理和效率,从而提高组织能力和竞争力,更好地应对未来的挑战。

在人工智能布局方面,华为采取“两条腿走路”的方式,同时在软件和硬件层面推进进展,并将两者合并。

一方面,上升芯片是人工智能产品开发的主线。华为还成功与昆鹏、麒麟等芯片产品合作或搭载,进一步打造泰山服务器、阿特拉斯ai计算平台、mate手机终端、mdc智能驾驶平台等集成硬件产品。

另一方面,华为云是人工智能业务的重要支撑。根据Ascent芯片的达芬奇架构特点,华为推出了mindsporeai开发框架。在此基础上,华为构建了三个面向云和终端的人工智能平台:modelarts、hilens和hiai,进一步扩展了ei企业智能解决方案,涵盖运输、医疗和制造等多种应用场景。

根据华为的理解,未来人工智能将无处不在。每个行业、每个组织、每个家庭和每个人都将享受人工智能的价值,实现“包容性人工智能”。

现在,基于其现有的业务架构,华为已经在它从B到C的原始业务中安装了人工智能,并通过合作伙伴建立了一个生态系统。

如果说计算能力的进步是当前人工智能发展的主要驱动因素,那么计算能力的稀缺性和高成本正成为人工智能整体发展的核心制约因素。

《提升人工智能处理器架构和编程——对cann技术原理和应用的透彻理解》写道,以目前的计算能力水平,训练一些复杂的模型往往需要几天甚至几个月的时间,而成功的发现和创新往往需要反复迭代,这严重限制了理论创新和应用。

因此,人工智能计算能力必须在处理器架构上寻求突破,并且必须使用新的人工智能处理器架构来匹配计算能力的增长率。

华为预计,未来五年,人工智能计算将消耗全社会80%以上的计算能力,全球计算行业将进入一个智能的新时代。高德纳的预测显示,到2023年,全球计算行业将超过2万亿美元。

为了实现普惠ai并提供足够的ai计算能力,华为图灵团队于2017年初开始探索新的ai处理器架构,并创建了达芬奇架构ai处理器,这是华为测试水ai的第一步也是关键一步。

徐志军说:“为什么我们需要建立一个新的架构来支持我们的人工智能芯片?这是基于我们对人工智能的理解和我们理解的人工智能需求自然产生的。我们需要云到边缘、端到端和不同物联网终端。整个场景都支持人工智能,所以我们必须创建一个在技术上可行且可实现的新架构。”

据了解,达芬奇架构锁定人工智能操作员级别优化。对于人工智能计算场景,达芬奇架构具有高计算能力、高能效、灵活性和裁剪性的特点。

“达芬奇的建筑可以大也可以小,从穿戴设备到云,可以覆盖整个场景;换句话说,最终,边缘和云可以被训练和推理,它们也可以相互合作,这超出了其他计算框架的范围。”徐志军在之前的媒体采访中说。

华为首席建筑师方文栓解释道:“我们有多年的芯片设计经验。相比之下,虽然对人工智能芯片的要求如此之多,但坦率地说,人工智能面临的挑战,尤其是神经网络芯片目前面临的工程领域,也是华为多年来一直努力解决的问题,所以在这个时候推出芯片实际上是非常自然的行为。总的来说,这是我们现有业务的自然延伸。”

人工智能芯片是人工智能的核心,未来人工智能领域巨人之间的竞争也是对人工智能芯片的竞争。移动互联网老手陈键锋说。

2018年10月10日,华为正式发布了两款ai芯片,Ascending 310和Ascending 910,这是华为进军ai业务的第一批产品。

"人工智能芯片可以分为两类:训练和推理."半导体技术专家说。上升310位于人工智能芯片的边缘侧和末端侧,集中于人工智能推理能力。Ascending 910位于云人工智能芯片中,专注于人工智能训练能力。

目前,华为已经将“升序910”用于实际的人工智能培训任务。此外,升序910的性能指标在一定程度上已经超过了谷歌和Avida推出的主流人工智能芯片。同时,它上升了310,910,云中的极地系统已经形成。

华为在发布瑞星910芯片时表示,计划在未来推出瑞星610,主要用于自动驾驶场景。与此同时,阿森松岛920和阿森松岛320将在2021年后逐步推出。

徐志军在介绍新兴芯片商业模式时曾指出,“我们不直接向第三方提供芯片,而是提供基于芯片的硬件和云服务。我们不直接与纯芯片制造商竞争。”

像全球市场上的各种人工智能芯片一样,华为也以卡、服务器或云服务的形式向客户和合作伙伴提供芯片。

华为智能计算产品线相关负责人表示:“华为Ascent系列人工智能处理器将安装在阿特拉斯系列人工智能产品和云服务上,并将相应推出市场。”。

值得一提的是,华为鲲鹏与胜利密切相关。鲲鹏主要包括服务器和个人电脑芯片,可以与两个引擎驱动的智能计算的瑞星芯片完美匹配。

在大规模数据中心,服务器成本的比例持续上升。根据华为的云数据中心统计,服务器成本占60%以上。据估计,到2025年,人工智能计算能力将占数据中心计算能力的80%以上。

鲲鹏不仅是单个芯片,而且是通过集成硬件开发的大量产品。

在2019年全通大会上,华为首次发布了其计算战略,推出了一系列基于鲲鹏芯片和瑞星芯片的产品。包括atlas90,世界上最快的人工智能训练集群。

业内人士表示,这些产品集中在底层计算上,这表明华为的人工智能能力输出集中在人工智能计算能力上。

据介绍,atlas 900 ai集群主要为大数据集神经网络训练提供超级计算能力,可广泛应用于科研和商业创新。

总的来说,华为模仿谷歌和其他公司的想法,不把瑞星芯片视为独立产品,而是销售集成板的集成产品。

目前,华为推出了一系列阿特拉斯人工智能计算平台产品,应用程序从云端到端横跨整个堆栈。Atlas人工智能计算平台产品包括:人工智能训练集群服务器、ATLAS 900训练集群、深度学习系统atlas 800、智能微型站atlas 500、人工智能加速器atlas 300、人工智能加速模块atlas 200和人工智能开发者套件atlas 200 dk。

值得注意的是,自华为人工智能战略发布以来,基于升序310人工智能处理器的阿特拉斯和mdc产品已经完全商业化。

具体来说,mdc与国内外主流汽车工厂在停车、新能源汽车和自动驾驶等领域开展了合作。Atlas系列板和服务器已经为智能交通、智能电力等行业提供了人工智能行业解决方案。

在全过程模型艺术的生产中,每天有4000多个训练任务和32000小时,其中85%是视觉任务,10%是语音任务,5%是机器学习。

然而,也有人对华为的在线人工智能能力表示怀疑。

智虎网民@ See说现在只有华为和英伟达能在人工智能上赚钱。前者通过销售带人工智能奖金的手机赚钱,而后者通过在各种研究机构运行模型赚钱。

智虎网友@冰凝也表示,没有必要在手机上添加一张计算卡来称之为人工智能芯片。硬件问题越多,实力差距就越大。华为可以做通信,但它在计算芯片上的实力不高。

对于大众来说,麒麟芯片应该是华为芯片系列中最熟悉的。麒麟芯片由华为海斯独立开发,已经经历了12代以上的产品迭代。

俞成东公开表示,移动人工智能的概念是华为提出的。华为首次提出人工智能处理器。

麒麟的前身是华为2012年推出的手机芯片k3v2。经过两年的技术改进,麒麟910,第一款官方麒麟芯片产品,于2014年初推出。

此后,麒麟芯片分别为高端应用和低端应用推出了一系列产品,大大提高了各方面的性能。

从麒麟970开始,人工智能技术已经成为麒麟芯片的标准。首次在移动芯片中安装了人工智能移动计算平台,并采用了hiai移动计算架构,这种架构一直持续到现在。最新的麒麟芯片是麒麟990,它的第一个7纳米euv工艺芯片,这进一步加强了人工智能的功能。

据了解,麒麟芯片的人工智能功能最早得到寒武纪的技术支持。通过ip核授权,麒麟970和麒麟980分别携带寒武纪1a和寒武纪1h架构设计的npu。

自麒麟810芯片问世以来,麒麟芯片一直以自主研发的达芬奇架构为基础配备npu。

最新的麒麟990配备了npu大核npu微核架构设计。与业界其他ai芯片性能相比,麒麟990 5g在主网络模型、多模式校准、浮点性能和硬件计算能力方面表现最佳。同时,麒麟810也显示出强大的人工智能能力。

华为在麒麟810和麒麟990芯片上的变化表明,华为已经打开了手机ai芯片的底层技术。与此同时,华为正在崛起的架构将逐渐从服务器等云端高性能计算场景扩展到终端设备。

这张照片来自官方网站

作为麒麟990的载体,华为mate30上新发布的人工智能功能刷新了人们现有的认知。

传统智能手机都需要触摸屏来操作系统,包括点击应用、拍照、抓拍屏幕等功能。所有这些都需要触摸屏的支持,mate30允许用户直接操作系统而无需触摸屏幕。例如,用双手握拳可以达到截屏的效果。

此外,在使用传统智能手机的过程中,屏幕上的图片或视频会根据用户的姿势改变方向。Mate30可以智能地跟踪眼睛的视角,并以最适合观看的角度呈现,从而释放用户的手。

在发布新兴系列人工智能芯片的同时,华为还发布了支持新兴芯片的人工智能开发框架mindspore,开辟了一条全方位的开发道路,从而使华为成为继谷歌和facebook之后又一个拥有自己人工智能开发框架的技术巨头。

Mindspore显著降低了用户在处理大规模问题时面临的技术障碍。

与此同时,华为为云和终端构建了三个人工智能平台。

首先,modelarts是开发人员开发人工智能应用的一站式开发平台,加速了人工智能的登陆。

其次,hilens位于可视化人工智能开发平台,提供了人工智能技能开发、公园场景、家庭场景、汽车场景和商业超级场景五种应用场景,基本覆盖了主流人工智能视觉相关需求。

最后,hiai是华为麒麟芯片的轻量级平台,针对手机终端领域的终端人工智能。

现在hiai已经完成了两代产品迭代。hiai 1.0于2017年发布,将与华为配备麒麟970的p20系列手机兼容。Hiai 2.0于2018年底发布,与麒麟980相匹配,同时增加了一系列新功能。

目前,希尔宣布了11个商业登陆项目,包括苏宁、快车道、wps等大型企业。

9月23日,华为全资子公司哈勃科技投资有限公司(以下简称哈勃科技)最近完成了对语义理解企业深度思维人工智能机器人技术有限公司的投资,认购了其注册资本的3.67%。

在华为的公共投资活动清单中,自2006年以来,华为只进行了14次大规模投资,主要集中在物联网、芯片和云存储等关键技术领域。

哈勃科技成立后,先后投资了两家半导体企业,这种深思熟虑的投资成为华为在人工智能领域的“处女作”。

经过仔细研究,我们可以发现华为的人工智能策略包括基础研究投资,主要是在计算视觉、自然语言处理、决策推理等领域。建立机器学习的基本能力,即数据高效(数据需求较少)、能源高效(计算能力和能耗较低)、安全、可信和自主。

可以看出,华为对人工智能企业的投资只是其人工智能战略的一步,也是新尝试的开始。

根据人工智能计算,华为正在大举进攻。

任郑飞认为,华为希望建立一个支持人工智能的平台,成为未来人工智能世界的水电。(温/张学源/投中智慧简历)

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