华为神秘“D计划”曝光,轮值总裁亲自操刀,目标直指谷歌、英伟达

伶轩 6年前 (2018-07-13)

华为要全面拥抱AI了!

7月13日,The Information曝光了华为内部的一个秘密项目,代号“达芬奇计划(Project Da Vinci)”,简称“D计划”,由现华为轮值总裁、副董事长徐直军负责。

从曝光信息看,该计划意在把AI引入所有业务,其中包括研发云端使用的AI芯片、推出基于华为云的AI语音和图像识别应用等。

华为神秘“D计划”曝光,轮值总裁亲自操刀,目标直指谷歌、英伟达

全面拥抱AI,用人工智能赋能华为的一切业务

据知情人士称,华为内部对AI极为重视,每个月的总部月度会议上,都有关于AI研发的具体工作的汇报环节。在高管层面,“全面拥抱AI,用人工智能赋能华为的一切业务”早已达成共识。而达芬奇计划就是这一战略目标的核心项目。

具体到计划上,达芬奇计划包含了多项重要AI任务,华为希望将AI引入自己所涉足的所有业务,上到电信基站和云数据中心,下到智能手机和监控摄像头等设备。

The Information分析称,华为此举,或将加深特朗普政府对其的忌惮。仅目前,美方就已基本禁止华为在美销售电信设备和智能手机,一旦这些都搭载了AI相关技术,特朗普政府或彻底将华为阻在美国大门外。

而从目前来看,“达芬奇计划”已经在发挥作用了。在华为的“安全城市”业务中,其早已通过收集和分析监控摄像头内的数据,帮助地方政府加强城市安全管理。华为方面甚至曾表示,他们已经在欧洲、拉美、非洲和亚洲等地区多大90多个国家开展了此业务。

华为神秘“D计划”曝光,轮值总裁亲自操刀,目标直指谷歌、英伟达

为了保证实时连接监控摄像机和是实时传输数据,华为还专门生产了能够捕获图像并将其发送到华为远程数据中心的监控摄像机。

随着数据量的日益增多,为保证数据中心的高效驱动,华为首要要做的,就是自研AI服务器芯片,而这,恰恰是达芬奇计划最为核心的任务。

自研AI服务器芯片,华为难敌英伟达

据了解,目前,华为服务器使用的AI芯片来自英伟达。一位华为内部人士曾透露,华为希望逐步减少自己对美国公司的依赖,“自研”AI芯片用以数据中心的服务器,是华为半导体部门海思(HiSilicon)重点工作之一。

上个月,曾有相关知情人士称,白宫内部预备动用《紧急权利法案》,对英伟达等美国芯片大厂在华业务活动进行审查,并“不经意”点名了英伟达与华为的芯片合作。

由此来看,华为自研AI服务器芯片,是在提前“自保”,以免陷入中兴那样的绝望境地。

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除“自保”外,对于重点业务之一的华为云来说,AI芯片的加持也势必为其带去更多客户,在云市场上具备一定的竞争优势。甚至有人称,华为将替代英伟达,凭借强大的自研能力和用户基础,取代英伟达。

但真的有那么容易吗?

目前,中国是英伟达在全球的第二大市场,据其最新发布的财报显示,其在中国的营收占据了总收入的23.5%。除此之外,仅就AI芯片而言,凭借着更为简便的编程方式以及相对完善的生态,英伟达几乎垄断了中国市场,阿里、华为等均是其用户。

而除去英伟达,英特尔、谷歌等也早已在服务器AI芯片领域布局,甚至连百度,都在本月初推出了云端AI芯片“昆仑”。

华为想要占据一席之地,并不容易。

巨头争相入局,华为任重道远

在传统服务器芯片市场,英特尔的地位是不可撼动的。据保守数据统计显示,英特尔一家在数据中心服务器芯片方面所占据的市场份额,高达90%以上。

随着人工智能行业的发展,服务器对芯片的要求也随之智能化。近两年,英特尔相继收购了FPGA制造商Altera、深度学习公司Nervana Systems、Mobileye等一批在行业内颇有知名度的公司。

当然,英特尔不负众望,2017年,英特尔连续发布Nervana神经网络处理器和人工智能芯片Loihi,因其机构化差异和AI技术加持,这两款芯片较传统芯片性能至少提高了1000倍。

拥有同样研发实力的,还有谷歌。今年5月,在谷歌的开发者大会上,其CEO桑达尔·皮查伊现场发布了谷歌TPU3.0芯片。据皮查伊介绍,该芯片较上一代产品在性能上提升了8倍,达到了100Petaflops。

除此之外,谷歌TPU3.0还首次引入了液体冷却方法,用以解决散热等问题。对于需要通过机器学习创建定制硬件的企业来说,这是一个极大的吸引点。

除海外企业外,国内的BAT中,百度也已有所行动。在7月4日举办的百度开发者大会上,其重磅推出了云端全功能AI芯片“昆仑”,包含训练芯片昆仑818-300和推理芯片昆仑818-100。据百度方面称,早在2011年,因深度学习运算的需要,其就开始基于FPGA研发AI加速器,并同期开始使用GPU了。最终推出的“昆仑”,在运算能力上,比最新基于FPGA的AI加速器,性能提升了近30倍。

除此之外,百度方面还透露,在过去几年中,他们对FPGA和GPU都已进行了大规模的部署。

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由此来看,华为入局较晚,虽有较强的研发实力,但如果真的想要将自研AI服务器芯片落地应用,短时间内,可能会像麒麟970一样,只在自家设备上应用。在商业服务方面,其想获得一席之地,还需要长时间的准备和竞争。

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