华为“达芬奇计划”曝光,中国芯“组团”进军云端AI芯片,英伟达怕吗?

据外媒The Information报道,华为在内部制定「达芬奇计划」,该计划也被华为高管在内部称之为「D计划」,负责人是华为副董事长、华为旗下IC设计公司海思董事长徐直军。主要内容是:第一,将AI引入华为的所有产品和服务当中,包括电信基站、云数据中心、智能手机、监控摄像头等;第二, 为数据中心开发新的AI芯片,使得语音识别、图像识别等应用可以在云端使用。

The Information对该计划的推测是:一,华为发力AI芯片可能对英伟达造成威胁;二,华为的AI云端布局可能加剧美国政府的担忧。

华为AI布局 

华为的AI布局,其实不是什么新鲜事。

我们已经报道过,在6月22日召开的华为DigiX2018华为终端·全球合作伙伴及开发者大会上,华为消费者业务CEO余承东阐述了华为消费者业务的全新战略:全场景智慧生活生态战略余承东强调,华为要打造的全场景智慧生活生态是一个开放的生态。面向整个生态,华为HiAI人工智能开放平台将提供芯、端、云三个层面的技术开放,赋能全球的合作伙伴。

在芯片侧,华为将通过HiAI移动计算平台、影音工具、游戏助手等打造流畅的操作体验;在终端侧,华为通过智慧硬件、HiAI平台、AR/VR等设备来构筑全连接服务和全场景应用,提供一系列智能感知和交互能力;在云侧则通过华为移动服务(HMS)、AppGallery等满足消费者个性化的使用需求。

2017年9月,华为发布了世界首款手机AI芯片麒麟970,添加神经网络处理单元NPU(其技术来源于寒武纪),与CPU相比,计算速度提升25倍,能耗效率提高50倍。华为Mate 10和Mate 10 Pro和荣耀V10都搭载了麒麟970芯片。

目前,华为仍使用英伟达的GPU芯片向服务器添加 AI 功能。

中国芯“组团”进军云端AI芯片

国内竞争形势正在加剧,今年,百度和寒武纪纷纷进军云端AI芯片。

今年5月,寒武纪发布首款云端智能芯片 Cambricon MLU100。雷锋网了解,MLU100采用寒武纪最新的MLUv01架构和TSMC 16nm工艺,可工作在平衡模式(1GHz主频)和高性能模式(1.3GHz主频),平衡模式下等效理论峰值速度达每秒128万亿次定点运算,高性能模式下等效理论峰值速度达每秒166.4万亿次定点运算,但典型板级功耗为80瓦,峰值功耗不超过110瓦。

7 月 4 日,在 2018 百度 AI 开发者大会上,百度 CEO 兼董事长李彦宏发布了百度自主研发的 AI 芯片“昆仑”,其中包含训练芯片昆仑 818-300 和推理芯片 818-100。百度宣称,这是中国第一款云端全功能 AI 芯片,也是目前为止业内设计算力最高的 AI 芯片。从参数上来看,“昆仑”采用了三星 14nm 工艺,具备 260Tops 的性能、512 GB/s 内存带宽;功耗超过 100 瓦特,由几万个小核心构成。

云端AI芯片市场格局 

而在目前的GPU芯片市场上,英伟达市场占有率高达70%,是当之无愧的芯片领域霸主。

2016年,英伟达投入数十亿美元,动用数千名工程师,推出了第一个专为深度学习优化的Pascal GPU。2017年又推出了性能相比Pascal提升5倍的新GPU架构Volta,神经网络推理加速器TensorRT 3也同时亮相,TensorRT作为一款可编程推理加速器能加速现有和未来的网络架构。

雷锋网对AI芯片市场格局进行过详细分析。目前,云端AI芯片无论是从硬件还是软件,已经被传统巨头控制。

下面这张图是Compass Intelligence公布的全球AI芯片榜单。因为AI芯片目前在终端应用极少,所以榜单头部的排名可以近似的认为就是云端AI芯片的目前市场格局。

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我们可以看到,芯片巨头Nvidia(英伟达)已经牢牢占据AI芯片榜首,由于CUDA开发平台的普及,英伟达的GPU是目前应用最广的通用AI硬件计算平台。除了有实力自研芯片的企业(全世界也没几家),如果需要做AI相关的工作,必定需要用到Nvidia的芯片。Nvidia的芯片应用普遍,现在所有的AI软件库都支持使用CUDA加速,包括谷歌的Tensorflow,Facebook的Caffe,亚马逊的MXNet等。

现在业界争论的焦点是AI芯片的处理器架构用哪种是最好的,有GPU、FPGA、DSP和ASIC,甚至还有更前沿的脑神经形态芯片。现在GPU处于优势地位,但其他几种处理器架构也各有优势。Intel则是多方下注,不错过任何一种处理器架构。谷歌在TPU(其实就是一种ASIC)方面的巨大投入带来了硬件效能的极大提高,目前看来对GPU的冲击将是最大的,原因不单单是因为专用架构带来的效率优势,还有商业模式方面带来的成本优势。

在云端,国际巨头已经成为了事实上的生态主导者,因为云计算本来就是巨头的战场,现在所有开源AI框架也都是这些巨头发布的。在这样一个生态已经固化的环境中,华为要想分一杯羹,国产云端AI芯片想要挺进五强,甚或挑战英伟达,绝非易事。

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