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专访华为智能计算Marketing部部长师斌:华为为何

发布时间:2021-08-29 04:12:36 所属栏目:物联网 阅读:

【环球时报 - 环球网报道 记者 马俊】  伴随着 2019 年 5G 大幕的拉开,万物互联的时代也紧跟着到来。在此关键阶段,华为公司明确提出智能世界的两大关键技术是 " 联接 " 和 " 计算 ",并力推智能计算业务,相继发布鲲鹏和昇腾两大系列芯片。5G 时代与智能计算到底有什么关系?环球时报 - 环球网记者就此采访了华为公司智能计算 Marketing 部部长师斌。

为何要大力推动智能计算

如今新闻里常说的 5G 时代带来万物互联,将极大改变未来人们的生活。但在业内人士看来,万物互联带来的全新挑战是会产生超大规模的数据量。师斌表示,据估算,5 年后全球每年将产生超过 180ZB 的数据量。这是什么概念呢?相当于 18 万亿部高清电影,按照光盘厚度 1.2mm 计算,刻录成光盘的厚度将达到 2160 万公里,绕地球 540 圈。

师斌介绍说,以往企业要处理数据时,通常会利用大型数据中心进行集中式运算。但这种做法显然无法应对信息爆炸时代的需求。例如在万物互联时代,工厂里的机器人在不断生成数据,路边的智能红绿灯在不断生成数据,家里的智能电器在不断生成数据,手上的智能手表也在不断生成数据……由于数以万亿计的智能终端会源源不断地产生海量数据,如果它们全部需要通过网络回传到数据中心再进行处理,将对数据中心的处理能力,乃至传输带宽、时延等提出根本无法达到的技术要求。相关统计显示,仅华为今年出货手机的算力之和,就相当于 2019 年全球数据中心新增算力的两倍。也就是说,单靠传统的数据中心,根本无法解决算力不足的问题。

在智能终端采集到的海量数据面前,算力不足是当前 5G 应用面临的最大挑战之一。要解决这个问题,理想的解决方案之一就是将采集到的数据先经过筛查和处理,只把最核心的数据回传到数据中心。例如在未来的智慧城市,各类智能传感器、智能摄像机、智能机器人等终端,并不是把所有采集的数据都直接传回数据中心,而是先由小型的边缘计算设备对这些数据进行处理,这样不但减轻了数据中心的负担,而且可以缩短设备响应时间,给用户更好的体验。

同时在实际应用中,当前智能终端需要处理的数据不再是以前那些由文本、数字组成的结构化数据,而是图像识别、语音识别、自动驾驶等全新应用带来的大量语音、视频和图像。例如当今时髦的 " 刷脸支付 ",智能终端需要通过摄像头采集人脸信息,同时利用人工智能芯片和算法高效地完成比对和识别。而传统的通用芯片在处理图像、音频等数据时效率并不高,需要专用人工智能 ( AI ) 芯片来应对这些新出现的应用场景。按照华为的预计,5 年后,AI 计算所消耗的算力,将占到算力消耗总量的 80% 以上。

为解决围绕算力产生的一系列问题,去年 12 月华为专门成立了智能计算业务部。师斌表示,计算进入智能时代,将具备三大重要特征:暴力计算、计算无处不在、端边云协同。智能计算的目标,不但要满足 " 数据在哪里,计算就在哪里 " 的需求,也要实现 " 云 ( 数据中心 ) 、边 ( 边缘服务器 ) 、端 ( 手机等智能终端 ) 场景全覆盖 ",同时因为科学研究、天文探索、自动驾驶等应用场景对算力的高度依赖性,智能计算还得具备 " 暴力计算 " 的能力,可以在很短时间内把海量数据处理完。

围绕鲲鹏处理器和昇腾 AI 处理器,构建计算生态联盟

为应对算力问题带来的各种挑战,华为公司同时提出全 " 芯 " 布局,围绕鲲鹏和昇腾两颗处理器芯片,构建全场景智能计算解决方案。其中鲲鹏系列芯片偏重通用计算能力,可以满足企业办公系统、数据库、银行交易系统等传统行业的通用计算需求,今年发布基于鲲鹏 920 的 TaiShan 系列服务器产品和鲲鹏主板,可以发挥 ARM 架构在多核、高能效等方面的优势,为企业构建高性能、低功耗的新计算平台 ; 而昇腾 910 是当前全球算力最强、训练速度最快的 AI 处理器芯片,基于昇腾处理器的 Atlas 计算平台系列产品可满足云、边、端全景需求及加速全行业的智能化转型。

师斌强调,只有硬件设备还远远不够,需要有配套的软件应用才能发挥作用,这就涉及到业内常说的应用生态问题。此前企业的应用都基于 Windows、Linux、安卓等操作系统,已经积累了上百万个 APP,可以满足几十亿用户需求,形成百万规模的生态系统。作为后来者,如今华为想让鲲鹏和昇腾得到广泛应用,需要重新打造一个完整生态,这不可能单靠华为一家企业就可以完成的。因此华为正在基于鲲鹏和昇腾的计算生态联盟,计划持续投入 15 亿美金,在全球发展 500 万开发者,切实落实沃土计划 2.0,并通过软件开源,让合作伙伴基于鲲鹏和昇腾算力平台开发出面向行业场景的操作系统和各种应用软件,一步一步把生态完善起来。

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