華為設立智能計算業(yè)務部 讓AI在行業(yè)中獲得廣泛普及

未來的IT基礎架構在我看來只有兩種結局：要么借助智能化實現(xiàn)再進化，要么墨守成規(guī)被時代淘汰。12月21日，華為在北京召開了首屆華為智能計算大會暨中國智能計算業(yè)務戰(zhàn)略發(fā)布會，正式宣布華為服務器產(chǎn)品線升級為華為智能計算事業(yè)部，并發(fā)布了華為智能計算新戰(zhàn)略。升級完畢之后，華為將圍繞算力、工程、架構和一體化解決方案四方面來構筑全棧全場景智能解決方案。華為此舉，顯然是為了適應變化而來。那么，為什么計算架構在不斷變化？為何華為要設立獨立的智能計算業(yè)務部？未來的計算工具會是怎樣？

華為為何設立智能計算業(yè)務部？

物聯(lián)網(wǎng)、AI、云計算、5G……新技術正在以迅雷不及掩耳的速度席卷世界，在各行各業(yè)構筑新的規(guī)則。數(shù)字化、智能化可以帶來生產(chǎn)力的快速提升，這已經(jīng)是大多數(shù)企業(yè)的共識，但也正是這種共識，讓需求爆發(fā)式增長。在這樣的大背景下，當前一年全球的新增數(shù)據(jù)為20ZB，已經(jīng)是名副其實的天文數(shù)字。

當數(shù)據(jù)量發(fā)生爆炸式增長，對算力的需求自然水漲船高。但按照摩爾定律的芯片性能提升速度遠遠比不上數(shù)據(jù)提升的速度，算力不足可能會形成對大數(shù)據(jù)小馬拉大車的產(chǎn)業(yè)難題。除了算力緊缺外，計算的技術也隨之發(fā)生變化，因為數(shù)據(jù)的體量太龐大，不可能所有數(shù)據(jù)都回到數(shù)據(jù)中心進行處理，因此計算從最早的單純依賴CPU，到加入GPU、FPGA、ASIC進行異構計算，再到計算逐漸邁向邊緣。這些技術上的演變，都是需求進化的結果。

比如說物聯(lián)網(wǎng)和AI的結合，對計算的需求和傳統(tǒng)相比完全不一樣。很多計算，需要在各種應用場景就進行本地化運算，比如很多智能交通的運算，就需要邊緣有較強的運算能力，實現(xiàn)邊緣智能、多路數(shù)據(jù)實時分析、AI推理等功能，如果是在智能汽車上應用，則需要更低功耗需求的端側計算，來完成單體智能、端邊云協(xié)同等，同時在體積上要求很更高。最終，各種數(shù)據(jù)結果又要匯集到云上，通過大量的算力，來完成通用計算、云服務、AI訓練等功能。

計算之所以能成為一個萬億級大市場，其根本原因在于數(shù)字世界需要各種各樣的算力來作為數(shù)字引擎?，F(xiàn)在很多企業(yè)都在探索在數(shù)字化時代的商業(yè)模式創(chuàng)新，這時算力的供給與價格也要因需而變、因智而變。隨著未來商業(yè)創(chuàng)新、商業(yè)模式的繼續(xù)進化，智能計算必然會更為深入地發(fā)展。因此，當智能計算的大趨勢已定，各種各樣的設備，最終都可以被量化為算力時，華為把服務器產(chǎn)品線轉變?yōu)橹悄苡嬎銟I(yè)務部，主推全棧全場景智能解決方案，在商業(yè)上和技術選擇上是順應潮流的自然選擇。

華為智能計算業(yè)務部手里有哪些底牌可打？

智能計算領域，競爭十分激烈，各大品牌都有各色絕招，但是在我看來，光是有某一個點的先進技術并不夠，只有真正能適應繁雜的業(yè)務模式，覆蓋各種算力需求的全棧全場景解決方案，才能最大程度幫助企業(yè)打消顧慮，實現(xiàn)投資收益最大化。

華為在智能計算業(yè)務上的競爭力，主要體現(xiàn)華為在智能計算上從芯片、終端產(chǎn)品、操作系統(tǒng)等具有整套解決方案，從而可以實現(xiàn)全棧全場景的應用覆蓋。

首先，華為在智能相關芯片的研發(fā)，可謂是跑在前列的，是華為全棧全場景能力的重要構成。比如，華為一共有五大芯片，包括智能管理芯片、智能SSD控制芯片、智能網(wǎng)絡芯片、AI人工智能芯片以及ARM處理器芯片，這五款芯片在世界范圍內，都是出于領先水平。同時，在終端產(chǎn)品上，華為也做到了智能服務器、企業(yè)智能云基礎設施、AI解決方案全覆蓋。并且，在AI生態(tài)上已經(jīng)初現(xiàn)雛形，甚至是在操作系統(tǒng)方面，也有消息證實華為正在進行研發(fā)，從而有望形成從芯片、硬件、操作系統(tǒng)到AI生態(tài)的全鏈條覆蓋。在我看來，這是一棧式AI整體解決方案，是華為最有力的底牌。

AI人工智能芯片一直是華為的強項，近期發(fā)布的華為昇騰310，基于達芬奇架構設計，是首批使用7納米工藝的AI芯片之一，功耗只有8W，單位功耗的算力比起傳統(tǒng)CPU足足提升了33倍。這顆先進的AI芯片，可以說是不折不扣的戰(zhàn)略重器，讓華為在AI領域的的鏈條上構成了最耀目的一環(huán)。另外，ARM處理器芯片自不必說，華為ARM的技術實力在智能手機上，也是可以與高通、蘋果等巨頭正面硬剛的存在。華為此次發(fā)布了采用7nm工藝、針對數(shù)據(jù)中心的ARM處理器芯片，這對于中國數(shù)據(jù)中心而言，是一個全新的選擇。而像智能管理芯片、是世界上首款智能管理芯片，可以實現(xiàn)能耗、故障等智能化的管理，單位比特管理性價比是遙遙領先的，管理效率可以提升15％。華為的智能SSD控制芯片在單位比特IO性價比上，也是業(yè)界標桿的存在，性能領先第二名達到30％，在壽命上也延長了20％。此外，華為的智能網(wǎng)絡芯片，其性價比和效率，也有可圈可點之處。

這些具有競爭力的芯片并不單獨銷售，他們最終都會落地在華為Atlas智能計算平臺上。其Atlas 200系列加速模塊，只有半張信用卡大小，功耗僅為10W，就可以支持16路高清視頻實時分析，其小體積低功耗的特點，可以讓AI計算部署在諸如攝像頭等設備上實時運行；而Atlas 300系列PCIe加速卡，則可以用在數(shù)據(jù)中心和邊緣側服務器上，單卡的計算性能就可達單64TOPSINT8，可以很好地運行深度學習任務；Atlas 500智能小站則只有機頂盒大小，也具備16路高清視頻處理能力，和同行相比性能足足提升了4倍，在智能交通、無人機等場景可以派上用場；還有Atlas 800 AI一體機，開箱即用，可以大幅降低企業(yè)應用AI的門檻。這些落地產(chǎn)品，都得益于華為芯片的強大性能，在單位比特性價比上，在同級別產(chǎn)品中都保持著足夠的競爭力。

華為智能計算產(chǎn)品并不是最早的一家智能計算提供商，但由于擁有了自研的AI芯片，加之完整的智能計算生態(tài)鏈，讓后來者華為成為產(chǎn)品線最全、解決方案最完備的供應商之一。

智能計算，賦能千行百業(yè)才剛剛開始

數(shù)字化、智能化可以帶來生產(chǎn)力的快速提升，這已經(jīng)是大多數(shù)企業(yè)的共識，但要真正實現(xiàn)，又是另外一回事。無論是哪一種模式的改變，其核心都離不開數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)的流動以及數(shù)據(jù)的處理，而關乎數(shù)據(jù)處理的算力問題，尤為突出。華為IT產(chǎn)品線總裁侯金龍在做主題演講時表示，人類正在進入第四次工業(yè)革命，而計算是其核心的驅動力。就像AI技術，能用到的行業(yè)很多，但是現(xiàn)實中，AI卻面臨著落地困難的問題，企業(yè)的AI滲透率還不到4％，大多數(shù)都停留在紙面上的規(guī)劃上。

這種情況在傳統(tǒng)行業(yè)尤為明顯，像生產(chǎn)制造業(yè)的工廠、醫(yī)療行業(yè)的診斷、交通物流行業(yè)的自動駕駛等，如果能引入AI，其帶來的生產(chǎn)力提升是革命性的。但是，這些傳統(tǒng)行業(yè)要實現(xiàn)AI，其挑戰(zhàn)也是空前和全方位的。

首先是算力的不足和高昂成本的問題，在過去，一套4路PCIe卡的AI計算服務器，成本高達百萬元以上，算力成為企業(yè)沉重的負擔。而擁有從芯片到最終服務器產(chǎn)品全生態(tài)鏈的華為，在AI算力上擁有了一定的定價自主權，可以依靠自身的技術優(yōu)勢，讓算力成本得到合理下降，讓更多的企業(yè)用得起AI計算。

而像AI等新技術在傳統(tǒng)行業(yè)的深入應用，只是依賴廠商自己，顯然就會陷入前面所說的4％陷阱。只有具備全棧全場景能力的廠商，才能賦能傳統(tǒng)行業(yè)來實現(xiàn)升級轉型，而智能計算則是幫助千行百業(yè)實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級、尋找新商機的動力源泉。

因此，要想讓AI在行業(yè)中獲得廣泛普及，除了算力突破之外，算法的改良和大數(shù)據(jù)的有效應用也同樣重要，智能計算可以選擇算力作為突破點，但要想獲得更大的商業(yè)價值，則必須與伙伴攜手在智能計算的生態(tài)上不斷取長補短，這才能真正讓智能計算釋放出應有的芳華與價值。