周五之后，AI風(fēng)起，云天變-創(chuàng)新互聯(lián)

上周五，華為“周五見”達成了刷屏級的效果。

創(chuàng)新互聯(lián)成立于2013年，是專業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)服務(wù)公司，擁有項目成都網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站建設(shè)網(wǎng)站策劃，項目實施與項目整合能力。我們以讓每一個夢想脫穎而出為使命，1280元武強做網(wǎng)站,已為上家服務(wù),為武強各地企業(yè)和個人服務(wù),聯(lián)系電話:13518219792

其實一直關(guān)注我們的朋友，或許在此之前就不難推測出，華為如此鄭重的“周五之約“，應(yīng)該是要發(fā)布去年HC大會中已經(jīng)披露定位和規(guī)格的昇騰910芯片。

果不其然，華為輪值董事長徐直軍在上周五發(fā)布了這款屬于Ascend-max系列、號稱地表最強算力的AI芯片。一時間關(guān)于AI、關(guān)系芯片的話題又重回大眾視野，提振了社會心氣。

對于昇騰910這個名字，AI愛好者可能已經(jīng)不再陌生，那么我們接下來的問題或許應(yīng)該是，“周五”之后怎樣?換句話說，大家都已經(jīng)從各種信息渠道了解到，這此發(fā)布的昇騰910是華為的AI大招，目前世界上大算力的AI芯片。

但或許大家會好奇，這個大招對產(chǎn)業(yè)，對你我有什么價值?它的能力將如何投放給廣闊的企業(yè)智能市場需求?

所以在“后周五時代”，或許有必要進入昇騰910背后，窺探這片多米諾骨牌的釋放，可能會在AI與計算產(chǎn)業(yè)中引發(fā)連鎖反應(yīng)。首當其沖受到影響的，必然是公有云市場。

昇騰910落地后，AI之風(fēng)正向何處奔涌，云計算產(chǎn)業(yè)會蕩起哪些漣漪?這是一個值得花費我們更多時間來思考的話題。

云與AI之變

了解昇騰910的產(chǎn)業(yè)價值之前，我們必須回顧云計算產(chǎn)業(yè)近幾年在遭遇怎樣的變化。

我們知道，從2012年到2018年，全球AI算力的需求增長了30萬倍。而今天隨著AI算力從科研與開發(fā)走向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，這個曲線更加筆直地向上攀升。

深度學(xué)習(xí)為代表的第三次AI崛起，基礎(chǔ)技術(shù)邏輯是以某一目標訓(xùn)練算法模型，然后進行推理部署，達成所期待的耦合效果。

這就意味AI應(yīng)用的流程包括訓(xùn)練和推理兩大部分。企業(yè)想要獲取AI技術(shù)，要么自己訓(xùn)練，要么使用廠商提供已訓(xùn)練好的AI能力。

而無論是AI的訓(xùn)練、開發(fā)，還是能力調(diào)用、場景部署，都是建立在計算基礎(chǔ)上的。而且AI任務(wù)本身需求大吞吐量、高并發(fā)、高延展性的算力，所以云計算是AI效率最高、貼合方式最緊密的主要算力提供方案。

這一點帶給云計算產(chǎn)業(yè)本身以非常強大的變化。過去云計算的價值，更多是對已有互聯(lián)網(wǎng)任務(wù)進行支撐，而現(xiàn)在云計算成為了獲取AI能力、開發(fā)AI能力的主要載體。從“支撐”到“獲取”，這完全改變了公有云對于客戶和市場的價值。

于是我們看到，AI開始作為云計算廠商的主要增長點。今天全球云計算市場的主要趨勢，是傳統(tǒng)老大哥AWS正在增速放緩，今年第二季度其增速有史以來第一次低于40%。而從去年開始大規(guī)模重組整合，以一系列AI能力、AI工具，以及部署靈活性為賣點的微軟Azure，異軍突起以極快的速度成為第二，云+AI成為了微軟最賺錢的生意。為了繼續(xù)鞏固這一優(yōu)勢，不久前微軟十億美元投資了OpenAI，意在與谷歌持續(xù)競爭未來的AI市場。

而以AI算法能力著稱，坐擁TPU和TensorFlow框架的谷歌云成為第三，今年谷歌預(yù)計在云計算業(yè)務(wù)營收超過80億美金，這將成為谷歌體系的最重要增長點。

而在國內(nèi)市場，以AI技術(shù)著稱的百度云、華為云成為了崛起最快的兩朵云。不難看出的是，全球公有云市場中，AI正在成為當之無愧的王牌。AI能力的強弱，也在成為云增長的核心能力標準。

那么什么是云+AI的核心能力呢?

從歐美云巨頭的發(fā)展軌跡看，專項AI算力、框架、能力、開發(fā)生態(tài)是構(gòu)成云服務(wù)商與企業(yè)AI需求結(jié)合的四大聯(lián)接點。

而其中算力與框架，又是整個體系的支撐，是讓用戶可以自行研發(fā)AI模型的基礎(chǔ)，價值格外重要。比如谷歌云這兩年的快速增長，其實是以其自研的訓(xùn)練用AI芯片TPU為核心戰(zhàn)略，再將開發(fā)社區(qū)和TensoFlow的用戶捆綁到自己的云服務(wù)中，達成短期快速增長。

而為了應(yīng)對谷歌樹立的AI開發(fā)者之墻，微軟、Facebook等巨頭聯(lián)手打通旗下開發(fā)框架，并發(fā)布了ONNX等跨框架工具。

由此可見，專項訓(xùn)練AI算力和開發(fā)框架，是如今構(gòu)筑云計算企業(yè)未來增長點的核心。而華為發(fā)布昇騰910以及自研框架MindSpore，最直接受惠的當然就是直接應(yīng)用其價值的華為云。由于業(yè)界其他云計算廠商都使用英偉達的板卡作為AI算力來源，所以華為云即將成為谷歌云之外，唯一擁有自研訓(xùn)練芯片和自研框架的云服務(wù)廠商。

這意味著芯片和框架這場云+AI的國際頂層競爭里，加入了華為云的坐席。而華為云在昇騰310和邊端場景的應(yīng)用布局，甚至構(gòu)成了比谷歌云更加完整的全棧AI能力。這一信息背后，預(yù)示著此刻已經(jīng)風(fēng)起云涌的云計算產(chǎn)業(yè)，必將更加不平靜。

在明晰了云+AI的產(chǎn)業(yè)格局之后，我們需要換個角度，從企業(yè)用戶的視角看看，昇騰910與華為云的結(jié)合，到底將帶來什么價值。

針對AI訓(xùn)練的暴力計算，是不可或缺的產(chǎn)業(yè)基石

對于AI技術(shù)的應(yīng)用者來說，AI分為兩個部分，也就是大家熟知的訓(xùn)練和推理。這二者之間的關(guān)系就像培養(yǎng)一個人。訓(xùn)練就像上學(xué)接受教育，推理就是開始找工作。

每個人都知道，換下工作比較容易，學(xué)校教育上個若干年可就成本很高了。不僅是要磨練學(xué)生，更是考驗家長和老師。對于AI來說也是如此，企業(yè)用戶應(yīng)用AI能力并不難，但是想要自己訓(xùn)練一個專屬的深度學(xué)習(xí)模型，把AI變成自己的專有競爭力，那可就困難了。

其中最困難的一項，就是訓(xùn)練專項算力不足。我們曾經(jīng)采訪過一位科研界的朋友，他設(shè)計了一個深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于生物醫(yī)療領(lǐng)域的算法模型。但是用研究所采購的專項算力，申請一次四個月，訓(xùn)練一次兩個月，出了錯誤就重來。這種算力情況，直接導(dǎo)致他到畢業(yè)也不可能完成研發(fā)。

大型深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，是耗時、耗能、消耗算力大的AI開發(fā)環(huán)節(jié)，但這一環(huán)節(jié)也是AI開發(fā)與創(chuàng)新的基礎(chǔ)。如果企業(yè)用戶和開發(fā)者不能獨立訓(xùn)練大型模型，那么AI將永遠停留在表層應(yīng)用，無法產(chǎn)生差異化創(chuàng)新與深度結(jié)合行業(yè)的應(yīng)用。

而解決方案也很簡單，用徐直軍的描述，就是對AI訓(xùn)練進行暴力計算。只用當AI算力強到一定程度，用不講道理的姿態(tài)碾壓數(shù)據(jù)訓(xùn)練，AI才能真正被千行萬業(yè)應(yīng)用，成為眾智創(chuàng)新的新高地。

目前來看，昇騰910芯片就符合“暴力不講道理”的這個芯片“人設(shè)”。根據(jù)公布數(shù)據(jù)，測試結(jié)果表明昇騰910算力達到了半精度 (FP16): 256 Tera-FLOPS;整數(shù)精度 (INT8) : 512 Tera-OPS。并且合規(guī)算力所需功耗僅有310W。更直接的對比是，運用在實際AI訓(xùn)練任務(wù)中，在典型的ResNet-50 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中，昇騰910與MindSpore配合，與現(xiàn)有主流訓(xùn)練單卡配合TensorFlow相比，顯示出接近2倍的性能提升，每秒訓(xùn)練的圖片數(shù)量從965張?zhí)嵘?802張。

或許我們可以說得更直白一點，華為所指的主流訓(xùn)練單卡，就是英偉達的V100。事實上，目前能夠基于云服務(wù)獲取的AI訓(xùn)練算力，只能來自谷歌的TPU和英偉達的V100。后者基本要通過亞馬遜的AWS來獲取。而根據(jù)英偉達方面的指摘，TPU2.0僅有V100二分之一的算力，并且限量出租。

于是我們能看到，基于云服務(wù)的AI訓(xùn)練算力是十足的稀缺資源，價格昂貴且難以預(yù)約。這樣的產(chǎn)業(yè)條件，顯然是無法促進AI行業(yè)真正向前發(fā)展的。

而現(xiàn)在，昇騰910部署到華為云之后，全球開發(fā)者擁有了第三個選擇，中國公有云市場迎來了首個全棧云+AI解決方案。加之昇騰910算力比V100更強，華為云始終堅持普惠定價策略和充足能力供給，訓(xùn)練這個天梯，或許真正能夠擁抱算力層的解決方案。

云服務(wù)+AI訓(xùn)練算力，是一顆名副其實的產(chǎn)業(yè)基柱。但是通往這個基柱的走廊，過去非常狹窄——企業(yè)和開發(fā)者要忍受各種成本限制，當昇騰910接入華為云，這個走廊瞬間被拓寬，甚至打開了一條全新通衢。

從廣泛布局企業(yè)EI，到昇騰310和ModelArts的應(yīng)用與生態(tài)建設(shè)，直到今天迎來昇騰910和MindSpore，華為云的產(chǎn)業(yè)智能化賦能能力，也迎來了質(zhì)的提升。

補完AI重器，華為云凝鑄產(chǎn)業(yè)賦能三叉戟

順著昇騰910的產(chǎn)業(yè)邏輯再往下看，會發(fā)現(xiàn)華為云即將獻給市場的差異化能力，是全鏈條、無兼容成本的AI培育。

AI訓(xùn)練算力對于云服務(wù)之所以重要，一方面是因為它本身對應(yīng)著AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的重要需求，另一方面，它也是全棧AI鏈條中極重要的上游支撐。當昇騰910被應(yīng)用于華為云體系，華為云也就具備了完全基于達芬奇架構(gòu)，提供從訓(xùn)練、開發(fā)到場景部署和體系化應(yīng)用的全面支撐。

在AI能力部署領(lǐng)域，華為云已經(jīng)基于昇騰310芯片，提供圖像分析服務(wù)、OCR服務(wù)、視頻分析等服務(wù)，有超過50個 API基于昇騰310，日均調(diào)用量超過1億次，并且在快速增長。

在開發(fā)者使能領(lǐng)域，華為云基于ModelArts開發(fā)平臺，為AI開發(fā)者提供全流程的模型生產(chǎn)服務(wù)，打通、覆蓋了從數(shù)據(jù)獲取-模型開發(fā)-模型訓(xùn)練-模型部署的全鏈條，ModelArts已經(jīng)積累超過3萬名AI開發(fā)者。

在場景推理部署和簡便開發(fā)之外，開始補完大規(guī)模AI算力，以及模型訓(xùn)練的頂層環(huán)節(jié)，意味著企業(yè)用戶即將可以基于華為云，完成從訓(xùn)練-開發(fā)-推理-部署的全部生產(chǎn)到應(yīng)用環(huán)節(jié)。這一鏈條的主要受益用戶，更多是自身有大量可訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并且要求AI技術(shù)滿足差異化、行業(yè)垂直化需求的企業(yè)用戶。

如果我們按照這個需求在市場中框定用戶，會發(fā)現(xiàn)補完昇騰910這個AI重器后，華為云即將向三類客戶提供全棧AI賦能：

1、對AI研發(fā)有重度需求的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、高科技企業(yè)，以及有AI創(chuàng)新渴望的科研機構(gòu)、開發(fā)者。

2、需要訓(xùn)練大量數(shù)據(jù)，并進行穩(wěn)固部署，對AI安全有高度要求的大型政、企、研究機構(gòu)。

3、對行業(yè)AI能力有深度研發(fā)、訓(xùn)練需求的傳統(tǒng)行業(yè)+AI場景，其中尤其以工業(yè)場景為重心。

在公有云市場競爭激烈的今天，這三種客戶很可能構(gòu)成接下來華為云的企業(yè)智能三叉戟，從而撬動人工智能成為社會生產(chǎn)力，實現(xiàn)真正的普惠AI。

偉大的咖啡機：從全棧AI到普惠AI之路

以上所說，或許可以看作昇騰910芯片與華為云的短期改變與目標。如果我們把視線拉長，或許可以來回答這樣一個問題：芯片和框架這些基礎(chǔ)設(shè)施，挑戰(zhàn)如此之多，為什么華為依舊堅持要做?

不知為什么，今天華為云對AI所作的一切，讓我想起了一種我們已經(jīng)習(xí)以為常的設(shè)備：咖啡機。

千萬別小看這臺機器，把咖啡從研磨到煮沸、沖泡的全流程，集成在一臺設(shè)備里，是人類非常偉大的發(fā)明。它改變了咖啡原本的制作規(guī)則和制作門檻，讓咖啡隨手可得，咖啡館開遍大街小巷。

口味更多、等待時間更少、操作更簡單，咖啡機讓這種飲料真正普惠化了——甚至從一種少數(shù)人的貴族雅好，變成提高社交效率和工作效率的生產(chǎn)力工具。

華為云今天在做的，其實就是把研磨、沖泡等各種AI流程，集中在公有云這臺設(shè)備里。讓開發(fā)者和應(yīng)用者不需要去三大街磨咖啡豆，五大街請人幫忙煮咖啡，再回家花三天三夜等待——而集成的前提，是每一項關(guān)于AI咖啡的能力必須完整。

這個完整度，也就是華為所說的全棧AI，是指包括芯片、芯片使能、訓(xùn)練和推理框架和應(yīng)用使能在內(nèi)的全堆棧方案。具體到軟硬件體系，華為全棧AI包括：基于統(tǒng)一、可擴展架構(gòu)的系列化昇騰芯片和IP;芯片算子庫和高度自動化算子開發(fā)工具CANN;支持端、邊、云獨立的和協(xié)同的統(tǒng)一訓(xùn)練和推理框架MindSpore;開發(fā)者使能工具ModelArts，以及大量多層次API。

當這些能力和技術(shù)搭建成了完整可閉環(huán)的結(jié)構(gòu)，華為云才可能不斷壓縮其中的過度與兼容成本，不斷迭代和提供更多能力?；跈C械化高效率的AI咖啡，最終才能被端到千行萬業(yè)面前。

或許有人會好奇，在框架諸強林立的情況下，華為為什么要做自己的框架MindSpore。答案在于，MindSpore主要努力方向是開發(fā)態(tài)友好和運行態(tài)高效，并且能適應(yīng)端、邊、云的不同場景。換言之MindSpore是一種強烈指向降低開發(fā)成本，提高開發(fā)成果可用性的深度學(xué)習(xí)框架，與華為云為開發(fā)者提供ModelArts平臺的思路一脈相承。

通過自研芯片降低成本，提升算力;基于開發(fā)框架和開發(fā)工具降低開發(fā)難度，提升應(yīng)用效率;基于全棧架構(gòu)降低兼容門檻;基于全云服務(wù)提供靈活可控、高集成度的AI基礎(chǔ)設(shè)施。最終的指向，是盡可能的成本壓縮與效率提升，讓AI從科研環(huán)境下的理論可用，轉(zhuǎn)化為工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境下的產(chǎn)業(yè)可行。

徐直軍在昇騰910發(fā)布會后回答記者時明確，昇騰會像麒麟一樣走向“不歸路”。換言之，全棧全場景AI能力將會不斷迭代滾動發(fā)展，這意味著華為云將AI推向普惠的路，也是一條不達目標不會停下的路。

所以說，昇騰910真正指向的目標，是華為云的普惠AI戰(zhàn)略，“+智能，見未來”的決心;是用戶-云計算-AI能力之間的市場與服務(wù)重構(gòu);是AI門檻的規(guī)則改寫。

普惠AI任重路遠，山水迢遙自是題中之義。但基于華為的全棧全場景AI創(chuàng)造，云+AI的基礎(chǔ)規(guī)則已經(jīng)改變。

人類這種生物，從無在技術(shù)和生產(chǎn)力上退后的先例和可能。

當前文章：周五之后，AI風(fēng)起，云天變-創(chuàng)新互聯(lián)
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