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谈一谈:华为推出了自己的深度学习框架MindSpore

发布者: 无爱一身 | 发布时间: 2019-9-9 22:53| 查看数: 6| 评论数: 0 |帖子模式 |只看大图 |关灯


中国公司“芯”思不减,继百度发布昆仑芯片、深度学习服务器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。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。

当然大家都很明白,接下来一段时间通信行业最大的事情就是部署5G。而5G的第一波福利无疑就是设备和专利,华为作为世界通信设备的老大并且在5G领域下了很多功夫。虽然在5G投票中不敌高通,但是华为的硬件储备实力没有人敢忽视。



不过,就在5G到来的黎明之际,美国、俄罗斯和澳大利亚相继宣布出于国家安全考虑将华为排除在了国家5G建设规划之外,并且日本、韩国、印度等国也有效仿之意。而更令国人和华为费解的是,7月10日中国移动宣布和诺基亚签订10亿欧元框架协议,双方将在5G方面达成战略合作。华为拿到的第一张5G订单来自欧洲的意大利。

华为深耕5G不是一天两天的事情了,在技术储备上仅次于高通,在设备性能上无人出其右。然而,在5G热火朝天准备中,华为却因为种种原因被冷落,华为人定然是咽不下这口气的。

我们都知道5G网络有一个典型的应用场景是万物互联。如果运营商想要打破这样的尴尬,势必要通过合作模式更多的参与到应用端,毕竟运营商在应用上面的研发能力这么多年一直都很羸弱。



接下来,我们说一下5G和人工智能(AI)。5G被认为是人工智能的原动力技术,将大力推动终端侧人工智能的发展,不管是城市大脑、自动驾驶还是智能制造等,5G网络将让人工智能大跨步发展。

而人工智能也在融入5G建设,智能网络优化、智能网络维护等都需要人工智能技术的加持。运营商也在努力和学界、研界合作“人工智能联合实验室”等项目,将人工智能技术作为下一代网络建设的重要工具,中国联通“雪亮工程”就是很鲜明的例子。

华为在物联网生态的布局更成熟一些,在国内和国际上建立了多个物联网生态系统,比如华为欧洲和中东物联网生态系统等。这样庞大的生态系统是运营商不敢忽略的。

先说全链接大会上面“很吓人”的消息:昇腾芯片,华为将以AI加速模块、AI服务器、云服务的形式面向第三方销售。华为在芯片设计上面的能力在麒麟芯片就已经有所展现,从跟随者一路杀到了手机芯片的第一阵营,现在更是即将摘得安卓7nm第一芯的桂冠。

好的,来吧!先领一份电源资料充实下自己吧!

靠着同样不外销的麒麟芯片,华为超越了苹果,坐在了全球手机出货量第二的位置上。而麒麟芯片是基于Arm架构的,它的AI能力来源于寒武纪。即便如此,华为还是靠着麒麟芯片在手机市场大肆掠夺市场,更是靠着自研芯片的优势让荣耀成为性价比手机的代表作品。



昇腾芯片算作是麒麟的进阶版本,虽然针对的市场不同,但是华为让自研更加纯粹了。昇腾芯片是核心,真正对竞争对手具有巨大杀伤力的是“达芬奇项目”:以达芬奇架构为基础的芯片,最终和算子开发工具CANN、统一训练推理架构MindSpore、机器学习PaaS ModelArts一道,组成了华为在AI方面的全栈全场景方案。

这样做的优劣势都很明显。劣势是自研芯片让产品的灵活性降低,生态系统进入有了一定的限制。优势是产品价格定位灵活,可以靠着芯片自研让产品高溢价,也可以主打性价比。当然更大的优势,也是更深的意义是自主芯片在手避免“中兴事件”发生在自己身上。

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。

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