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華為達(dá)芬奇計(jì)劃:華為也要追上中國廠商推動(dòng) AI 芯片自制的潮流

  • 2018年7月16日 YeShiMei來源:搜狐 794 48
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美國網(wǎng)站 The Information 在上周透露一則信息,那就是華為也要追上中國廠商推動(dòng) AI 芯片自制的潮流,推動(dòng)全名為達(dá)芬奇計(jì)劃(Project Da Vinci)的 D 計(jì)劃。

美國網(wǎng)站 The Information 在上周透露一則信息,那就是華為也要追上中國廠商推動(dòng) AI 芯片自制的潮流,推動(dòng)全名為達(dá)芬奇計(jì)劃(Project Da Vinci)的 D 計(jì)劃。

該計(jì)劃包含了幾個(gè)重要信息,那就是華為要面向發(fā)展數(shù)據(jù)中心的 AI 芯片,取代華為目前使用的 NVIDIA 方案。而該計(jì)劃的主導(dǎo)者是華為輪值董事長徐直軍,他同時(shí)也是華為旗下 IC 設(shè)計(jì)公司海思半導(dǎo)體的董事長。

華為目前的云端計(jì)算服務(wù)主要使用在城市安保方面的工作,包括監(jiān)控?cái)z像機(jī)的數(shù)據(jù)收集與分析,而今年初華為則是推出 SoftCOM AI 解決方案,目的是在全云化網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上引入 AI 技術(shù),實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的“自動(dòng)駕駛”。

SoftCOM AI 解決方案的具體做法是:把下層設(shè)備和云基礎(chǔ)設(shè)施、中間層的網(wǎng)絡(luò)管理和控制以及上層全流程的系統(tǒng),在規(guī)劃、部署、運(yùn)行、維護(hù)、優(yōu)化和經(jīng)營的端到端過程中,每一個(gè)環(huán)節(jié)都引入人工智能技術(shù),使網(wǎng)絡(luò)達(dá)到系統(tǒng)最優(yōu)。與此同時(shí),華為也構(gòu)建了一個(gè)面向運(yùn)營商的 AI 訓(xùn)練平臺(tái),將網(wǎng)絡(luò)設(shè)備運(yùn)行的狀態(tài)數(shù)據(jù)接入平臺(tái)來訓(xùn)練 AI 模型,并針對模型進(jìn)行持續(xù)更新和優(yōu)化,使得網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的自動(dòng)化程度不斷提高。

而華為在城市安保與云端網(wǎng)絡(luò) AI 管理方面的核心都是使用 NVIDIA 的方案,而一直以來,NVIDIA 與華為都有著緊密的合作,但為何要在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)宣布自有 AI 方案,甚至根據(jù)信息來源,D 計(jì)劃的主要目的就是要取代 NVIDIA 的云端 AI 計(jì)算方案,應(yīng)該與來自美方的壓力有關(guān)。

中國行業(yè)巨頭紛紛走向自研,但華為可能更為急迫

其實(shí),華為進(jìn)入自有架構(gòu)發(fā)展已經(jīng)算晚了。在華為之前,百度、阿里巴巴都已經(jīng)先后宣布自有 AI 芯片的布局,百度的昆侖芯片使用自行設(shè)計(jì)的架構(gòu),雖然芯片還在設(shè)計(jì)階段,但該公司宣稱其理論算力要高出 NVIDIA 的方案一倍以上。

阿里巴巴則是宣布將投入 Ali-NPU 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片的研發(fā),該架構(gòu)不提絕對性能,而是強(qiáng)調(diào)其超高性價(jià)比,號稱超越傳統(tǒng) CPU/GPU 架構(gòu)達(dá) 40 倍。騰訊雖然還沒有宣布其自有 AI 芯片的布局,但其之前曾投資 VoxelCloud(體素科技)、碳云智能、真時(shí)科技以及蔚來汽車等企業(yè),發(fā)展方向以 AI 的行業(yè)應(yīng)用為主,與其他公司不同。

這些公司的 AI 布局主要都集中在云端計(jì)算方面,而華為的 D 計(jì)劃同樣也是針對云端計(jì)算而來。

但華為推出自研云端 AI 方案,明顯是針對 NVIDIA 而來,但 NVIDIA 過去與華為合作緊密,為何在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)傳出自研消息,應(yīng)該與之前美國在討論其緊急權(quán)利法案,要對高科技方案進(jìn)行輸出限制時(shí),明顯提到華為與 NVIDIA 的合作的關(guān)系。

NVIDIA 否認(rèn)其與華為有分享芯片核心層級技術(shù),主要還是在方案的合作上,但是在被美國政府點(diǎn)名,以及近來華為從電信設(shè)備到移動(dòng)通信產(chǎn)品,都在歐美市場遭到阻礙的狀況下,加上中興的前車之鑒,華為才決定加速整個(gè)計(jì)劃的推動(dòng)。

寒武紀(jì)還是 Arm 架構(gòu)將入選?或是從頭打造?

而要在這么急迫的時(shí)間推出可用方案,如百度或阿里巴巴完全走向自研雖仍有可能,但若采用現(xiàn)有可選方案比較有可能在短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)。

若以此為前提,那目前可選的方案有兩種,分別是寒武紀(jì)或 Arm 的 AI 方案。

寒武紀(jì)在今年 5 月推出了包含 IP 與芯片產(chǎn)品,分別是寒武紀(jì) 1M,以及 MLU100。

寒武紀(jì) 1M 延續(xù)了前代 1H/1A,可支持 CNN、RNN、SOM 等多種深度學(xué)習(xí)模型,此次又進(jìn)一步支持了 SVM、k-NN、k-Means、決策樹等經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法的加速。這款芯片支持幫助終端設(shè)備進(jìn)行本地訓(xùn)練,可為視覺、語音、自然語言處理等任務(wù)提供高效計(jì)算平臺(tái)。而寒武紀(jì) 1M 也是款可擴(kuò)展規(guī)模的核心,可通過多核配置來達(dá)到更高的性能表現(xiàn)。

而 MLU100 則是芯片方案,采用寒武紀(jì)最新的 MLUv01 架構(gòu)和 TSMC 16nm 工藝,可工作在平衡模式(主頻 1Ghz)和高性能模式(1.3GHz)主頻下,等效理論峰值速度則分別可以達(dá)到 128 萬億次定點(diǎn)運(yùn)算/166.4 萬億次定點(diǎn)運(yùn)算,而其功耗為 80w/110w,能效極高。

華為即將在今年推出的麒麟 980,傳言將采用寒武紀(jì) 1M。那么云端 AI 計(jì)算使用 MLU100,或是利用 MLUv1 架構(gòu)深度定制化也是有可能。

另外,Arm 與中國合資成立 Arm mini China,除了提供更完整的服務(wù),同時(shí)也掃除未來 IP 授權(quán)業(yè)務(wù)可能受到的外來因素干擾。

Arm 在今年推出 ML 處理器方案,可在 7nm 工藝下以標(biāo)準(zhǔn)規(guī)模設(shè)定達(dá)到 4.6TOPs 的操作性能表現(xiàn),每 W 可達(dá) 3TOPs 的能效,具備相當(dāng)?shù)母偁幜Α6?Arm 也強(qiáng)調(diào)他們的架構(gòu)都可規(guī)?;ㄖ疲瑩Q言之,理論上客戶需要什么等級的性能表現(xiàn),就可以把規(guī)模擴(kuò)充到所需要的程度,當(dāng)然,規(guī)模的增加也代表功耗和成本的同步增長。Arm 雖強(qiáng)調(diào)其可擴(kuò)充能力,但談到可否將規(guī)模加大到與主流用于云端 AI 計(jì)算的 GPU 架構(gòu)相提并論,仍語帶保留。

而華為作為 Arm 傳統(tǒng)忠實(shí)客戶,Arm 也積極向華為推銷相關(guān)的 AI 方案,業(yè)界也同樣傳出麒麟 980 可能改用 Arm 的 AI 方案的聲音,云端 AI 方案 Arm 亦是可能選項(xiàng)。

而最后的可能性,就是華為放棄寒武紀(jì)與 Arm,采用全新研發(fā)的架構(gòu),但是在生態(tài)方面,寒武紀(jì)支持了主要框架的大部分算法模型,而 Arm 也花了數(shù)年的時(shí)間研發(fā)了 Arm NN 這個(gè)可以橋接大部分框架與算法模型、并可動(dòng)態(tài)分配至 Arm 計(jì)算架構(gòu)上進(jìn)行計(jì)算工作的軟件環(huán)境,芯片本身可能相對容易搞定,畢竟 AI 計(jì)算所需要的結(jié)構(gòu)大同小異,除非搞光量子或者是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算架構(gòu),否則不會(huì)有太多意外的地方。但是在框架與生態(tài)的建構(gòu)上,華為一時(shí)半刻還無法復(fù)制寒武紀(jì)以及 Arm 的工作。

而若要在短時(shí)間內(nèi)取代目前業(yè)界擁有最強(qiáng)大生態(tài)支持,以及最完整軟硬件環(huán)境的 NVIDIA,不尋求外力支持恐怕不太現(xiàn)實(shí)。

當(dāng)然,在消息披露之后,華為并未對 D 計(jì)劃內(nèi)容進(jìn)行回應(yīng)。

實(shí)際上,國際市場對華為之所以戒慎恐懼,主要是因?yàn)槿A為雖然使用不少國外元器件,但核心部分通常都經(jīng)過大幅修改,比如說電信設(shè)備,或者是智能手機(jī)的軟件部分,就好像產(chǎn)品中藏了“黑盒子”,加上華為的背景,自然容易被嚴(yán)格檢視。

而如果在云端計(jì)算同樣采用自有架構(gòu)來取代 NVIDIA 方案,那等于是增加了更多神秘的部分,當(dāng)然,對華為而言是可以降低核心來源被中斷的風(fēng)險(xiǎn),但是就市場而言,以更不成熟的方案來替代,加上自有的部分比重增加,那可能同樣會(huì)增加未來出口的困難度。

未雨綢繆是好事,但仍要考慮技術(shù)層次、生態(tài)經(jīng)營,以及可能的市場挑戰(zhàn),自有只是手段,也不應(yīng)該是最終目的。


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