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    声明:本文来自于微信公众号懂懂笔记(ID:dongdong_note),作者:懂懂,授权站长之家转载发布。

    一组很有趣的数据,让我们看到世界的变化:

    从 12 年到 1 天:微观世界,进行一次全基因组测序, 2003 年首次完成花了 12 年,现在只需要 1 天,背后的算力提升了 1000 倍以上。

    从 1 天到 7 天:日常生活, 20 年前只能预测 1 天的天气情况,现在可以准确预测 7 天,背后的算力提升了 2 万倍。

    从 220 万到 137 亿:宏观世界,人眼最远可观测到 220 万光年之外的星系;而现在“中国天眼”能将人类的视野拓展到 137 亿光年之外的太空。

    过去几十年在摩尔定律下,计算力经历了几十年的飞速发展。但今天形式发生了变化,一方面摩尔定律在原有的架构下开始失效,另一方面则是数据的爆发,计算力需求的几何倍数增长。

    产业走到了转折点。

    华为过去十几年持续投入计算产业,从最难的架构突破做起,自研各类芯片、操作系统、数据库。这些年华为陆续向行业输出新的计算力,在今年的华为全连接大会上华为基于过去十几年的成果,发布了全新的生态战略,给产业转折点带来了更多的机会。

    No.1

    AI时代的计算挑战:无所不及、无处不在

    基因组测序,预测天气,观测外太空,这些都是人类通过计算加速认知世界的进程。随着AI时代的到来,这样超强算力的需求也越来越大。比如,阿尔法狗需要通过几百万、几千万的棋谱训练,才能具备一个真正棋手的水平。计算机认识一种动物、一颗植物,都需要数百万图片的训练。

    这些还都是最基础的AI。过去几十年,整个行业都是基于规则的计算模式,而未来AI时代则是基于统计的计算模式,统计计算本身就是一种暴力计算,未来将高度依赖于计算力。比如自动驾驶对算力的需求非常高,这么多全球顶尖的科技公司在自动驾驶上投入这么多研发力量,但是依然进展缓慢。

    所以,AI时代对于计算的第一大挑战就是算力的爆发,对计算的需求是要“无所不及”?!懊磕闍I算力需求增长超过了 10 倍。预计到 2025 年,AI算力将会占据数据中心算力的80%以上?!被狢loud & AI产品与服务总裁侯金龙说道,“以前更多的是存、未来更重要的是算,数据中心正逐步演变为计算中心。

    除了算力的变化,另外一个明显看到的变化就是计算架构。在十年前,云计算开始大力发展的时候,业界曾有一种观点认为云将是未来一切计算的中心。但事实上在 2018 年全球Arm芯片出货超过 230 亿片,主要用于端和边; 2018 年数据中心通用CPU出货不到 3000 万片,是数百倍的差距。从这个数据可以看出,端和边的算力牵引着生态的发展,驱动计算架构的创新。

    也就是说,未来计算要求算力“无处不在”,从中心节点的暴力计算,到边缘侧的专业计算,再到端侧的个性计算,云、边、端的协同才构成未来AI时代的计算形态。

    华为发布的《鲲鹏计算产业发展白皮书》认为,数字化进程的飞速发展和近十年互联网产业的发展均清晰地验证了一个事实,不同的产业阶段对IT基础架构和计算能力提出不同的挑战和要求。因此,新应用、新技术、新架构是未来数字化转型的关键,而计算平台创新将是数字化转型的基础,同时也会推动多样性计算时代的到来。

    无所不及、无处不在的计算,将带来更大的市场机遇。根据Gartner的数据,预计到 2023 年,计算产业的规模将超过 2 万亿美元。

    但是, 2 万亿美元的规模,更多的不是延用传统架构,可能将构建于“新秩序”之下。打破能效墙、打破散热墙、打破优化墙、打破内存墙、打破高速IO墙,进一步释放计算潜能,计算产业已进入架构创新的黄金时代。

    No.2

    15 年打下的基础,覆盖端边云全场景处理器

    芯片是所有计算的基础,当摩尔定律走到极限的时候,处理器架构上需要突破,满足算力的增长。

    华为从 2004 年开始投资研发第一颗嵌入式处理芯片, 15 年时间、超过 2 万名工程师,陆续推出CPU、NPU、存储控制、网络互连、智能管理 5 大关键芯片,具体包括支持通用计算的鲲鹏系列,支持AI的昇腾系列,支持智能终端的麒麟系列,以及支持智慧屏的鸿鹄系列等等。

    最为重要的是,华为推出的达芬奇架构是目前为止业界唯一能够覆盖“端、边、云”全场景的处理器架构,是实现计算和智能的无处不在的基础。

    业界敢于在芯片上投入的企业并不多,这是一个高投入、长周期、大风险的领域,难度大,成功几率低。从华为 15 年、超过 2 万名工程师这个数字就能看到,这个领域的壁垒,不是一般企业能够做得到的。

    这样的大投入使得华为计算能“芯”构建起全新的能力。在中心计算方面,华为已经形成了以“鲲鹏+昇腾”为核心的基础芯片族。在全新的架构下,算力相较于传统架构有质的飞跃。

    比如鲲鹏 920 是业界首颗 64 核的数据中心处理器,性能比业界主流处理器高25%、内存带宽高60%;同时把CPU、桥片、网络和磁盘控制器“ 4 合1”,是业界集成度最高的数据中心处理器。

    用于训练的昇腾910,半精度(FP16)算力达256 TFLOPS,是业界的 2 倍。用于推理的昇腾310,整型(INT8)算力16 TOPS,功耗仅8W。

    在今年华为全连接大会上,还发布了一款重量级的产品——Atlas 900,这款产品汇聚了华为几十年的技术积累,是当前全球最快的AI训练集群,由数千颗昇腾处理器组成。在衡量AI计算能力的金标准ResNet- 50 模型训练中,Atlas900 只用了59. 8 秒就完成了训练,这比原来的世界记录还快了 10 秒。Atlas900 的强大算力,可广泛应用于科学研究和商业创新。比如天文探索、石油勘探等领域。原来可能花费好几个月的工作,现在交给Atlas 900,就是几秒钟的事情——这就是计算架构革命带来的变化。

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