最前线 | 华为推出全球最快AI训练集群,暴露了智能计算的野心

李振梁 · 2019-09-18
华为认为,未来基于统计的计算有可能占到整个社会80%的算力,我们将进入一个智能计算时代。

在华为全联接会场外,赫然立着两块巨幅广告牌。一个写着“AI巅峰,即将揭晓”,一个写着“鲲鹏展翅,昇腾万里,力算未来”。

华为的野心不言而喻。

这是第四届华为全联接大会,也是华为将企业BG、运营商BG、云BU等整合成ICT组织后的第一届。

2016年华为第一次举办全联接大会,宣布了云计算战略,次年的全联接大会上华为宣布成立云BU,长期投入公有云。华为云是华为建设智能物联网的基础,打好了基础之后,2018年发布了全栈全场景AI战略,并发布了昇腾910和310芯片。

行至今年,鲲鹏、昇腾面向服务器的芯片都已发布,本次大会的主题将围绕鲲鹏、昇腾芯片的生态建设和AI计算的升级展开。

令人惊讶的是,华为将计算抬高到与“连接”并重的地位上。而连接,是从业务层面定义华为整个公司的最关键的词汇。

两年前,华为发布了新的愿景:共建更美好的全联接世界。但胡厚崑说,华为并不只是一个做连接的公司,计算和连接是一样重要的,它们就像孪生兄弟一样。哪里有连接,哪里就该有计算,哪里有计算,哪里就有连接。

而且,计算行业的规模也十分可观。根据Gartner统计,预计到2023年,计算产业的规模将超过2万亿美元。

基于这两点,华为首次了发布整体计算战略。

该战略包括四个方面:架构创新、投资全场景处理器族、有所为有所不为的商业策略。

在架构创新方面,华为已经发布了自研的达芬奇架构,采用16x16xN可扩展Cube。从行业大背景来看,在摩尔定律失效之后,行业亟需找到新的架构取得突破。从华为自身而言,随着业务的扩张,它也需要一个架构来覆盖端边云多个场景。目前,达芬奇架构是行业唯一一个可以同时覆盖端、边、云的架构。

处理器上,华为长期坚持自研,目前已经发布了麒麟、昇腾、鲲鹏、鸿鹄等系列新品。其中,昇腾、鲲鹏是面向服务器。

商业策略上,华为的关键词是边界。胡厚崑表示,华为将不会独立对外销售处理器,将以服务器、主板、板卡的方式对外开放和销售。华为将服务器的主板、模组对外开放,软件上,服务器的操作系统、数据库、AI数据框架开源。华为不做应用,但投入资源帮助开发者做应用和应用的迁移。

AI计算需要得到开发者的支持,即构建开放生态。华为发布“沃土计划”四年以来,汇聚了130万开发者。胡厚崑透露,本次大会上华为还将发布新的沃土计划,将投资15亿美元,目标是将开发者数量提升至500万,但未明确投入的周期,详情将在20日发布。

随着AI时代到来,无法用确定规则描述的问题越来越多,基于CPU的计算无法满足,基于统计的智能计算将越来越普及。

华为认为,未来基于统计的计算有可能占到整个社会80%的算力,我们将进入一个智能计算时代。

智能计算时代将具备不同于此前的特点:第一,智能计算是暴力计算,我们对算力有高度的依赖。如果要让计算机认识一只猫,就需要一百万张照片进行训练,自动驾驶、天文探索、气象预测等更复杂场景要消耗的算力之大可想而知。第二,在终端、边缘、云上,在任何一个角落,计算无处不在。由此引申出第三个特点,即端边云需要协同进行。

因此,华为需要在通用计算之外,有针对AI计算的战略。去年,华为发布了全场景AI战略。今天,华为宣布,宣布全栈全场景方案已经全面落地,昇腾310、910已经上市,基于昇腾310的云服务已经上线,基于310的ATLAS系列产品已经上市。

本次大会上,华为还发布了训练集群ATLAS 900,由几千颗昇腾处理器构成。华为宣称,这是目前全球最快的AI训练集群。根据Faster cluster统计,在ResNet-50 v1.5的训练当中,华为ATLAS 900耗时59.8秒,比第二名快了10秒以上,节约了14%的时间。胡厚崑打了一个比方,这相当于短跑冠军跑完终点,喝完一瓶水才等到第二名。

华为分享了一个案例。SKA(平方公里阵列射电望远镜)带来一张星空图上有20万颗星星,当前条件下,天文学家要从这20万颗星星中,找出某种特征的星体,需要169天的工作量。现在用上Atlas 900,只用10秒,就从20万颗星星中检索出了相应特征的星体。

目前,华为已经把它部署到华为云上,向全球科研机构和大学开放。

华为从做通信设备起家,后来进入手机市场,成为一线厂商,以出货量计已成为中国第一、全球第二大厂商。这一次,华为把目光投入到AI计算市场,与英伟达、谷歌同台竞技,结果同样令人期待。

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