4242娱乐官方网手机端·第一个把AI芯片带进手机的华为,今年算力要飞的更高

4242娱乐官方网手机端,看似高深的人工智能(ai)技术,其实已经“润物细无声”地深入大众生活。仅你手中的一部智能手机,就可能可以实现人脸识别、物体识别、物体检测、图像分割、智能翻译等ai功能。这背后,依仗的是手机算力的大幅提升。

举例来说,一枚一分钱硬币大小的华为麒麟980手机芯片,就集成了69亿个晶体管,具备每秒钟完成万亿次级运算的能力。你可能想不到,如今市面上任意一台智能手机的算力,都比美国航空航天局1969年登月计划中最先进的计算机高出几百、上千万倍乃至更高。

事实上,数据、算力和算法,驱动着人工智能的第三次浪潮。其中,算力正是最重要的基石。目前,手机端的芯片算力已迎来质的飞跃,那么用于云端的、需要处理自动驾驶等复杂场景中海量数据的ai芯片,又需要多强大的算力呢?openai近期发布的研究显示,2012年以来,人们对于算力的需求出现指数级别的增长,六年来增超30万倍,平均每年增长10倍,远远超过了摩尔定律的发展速度。

进入2019年,如果说最受舆论关注的ict和智能终端厂商是华为,那么截至目前业界算力最高的ai处理器——ascend(昇腾)910芯片,就是今年在人工智能圈最受期待和关注的ai芯片。

率先将专用npu ai芯片引入手机

人工智能的发展历程中,尽管我国在数据方面极具优势,但在算法、算力方面仍待提高,尤其是芯片与硬件的算力。一直以来,算法科学家、工程师和应用厂商面临着ai算力稀缺和成本昂贵的问题,这两者大大抬高了算法研究和创新门槛,也阻碍了ai向全行业普及和应用的步伐。

尽管如此,考虑到ai芯片对我国科技发展有重要意义,不少厂商不惜金钱、时间和人力成本,发力打造各自的芯片体系。这其中,要数华为在ai芯片方面的布局表现最为亮眼。

在alphago一战成名之前,绝大多国人就已经完成了从功能手机到第一代智能手机的转换,见证了手机系统功能特性及第三方应用的全面升级;随后,人类社会步入ai新纪元,用户对于ai进入移动终端的期待值越来越高。

然而,将人工智能引入到手机终端并非易事。无论是普通的ai功能还是场景化ai服务,都需要手机完成复杂、密集的深度学习算法模型运算。与此同时,手机要具备强大的算力,不仅需要一定的运行环境,还对功耗、内存、存储空间有较高要求。

经过漫长的研发和测试,华为最终在2017年9月的柏林电子消费展上,正式发布了全球首款移动端ai芯片麒麟970,这也是全球首款内置了独立神经网络处理单元(即npu)的人工智能芯片,其内置npu性能大幅优于cpu、gpu和dsp这些通用计算单元。相比cpu,内置npu拥有约50倍能效和25倍性能优势。这也就意味着,麒麟970芯片可以用更少的能耗更高效地完成ai计算任务。

一个月后,华为发布了搭载麒麟970的旗舰手机mate 10,率先将专用npu ai芯片引入手机。此后,苹果、三星等厂商纷纷跟进,到今天,ai芯片已成为众多手机厂商的旗舰配置。

据了解,有了npu加持,手机的功能也会变得更加强大。例如,使用语音功能时,ai会对当前语境和内容做细致的分析,将语音识别的成功率提升到更高的级别,为用户带来精准的识别体验。未来,智能语音助手将能替代传统的手工输入,在人们的生活中扮演更重要的角色。或许,以后你在大街上再也见不到边玩边走“低头族”,而是会看到更多人对着手机“自言自语”了。

而在用户十分关心的拍照方面,ai的出现同样为喜欢手机摄影的用户带来不少福利。麒麟970搭载双通道isp图像信号处理器,在动态影像捕捉和低光拍照上有很大的提升。双摄镜头+双isp软硬件优化,再配合人工智能的计算机视觉分析,能帮助手机自动分析画面内的物体,选择最佳的拍照模式;甚至,还可以进行物体追踪对焦并预测拍照时机,为用户带来前所未有的拍照体验。

也就是说,麒麟970的推出,是传统智能手机和未来ai手机的重要分水岭,标志着ai手机的发展已从单纯的算法优化进入了硬件能力的真·人工智能比拼阶段。

2018年8月,同样是在柏林电子消费展上,华为又发布了全球首款7nm人工智能手机芯片——麒麟980。7nm是什么概念?要知道,一根头发丝的直径约为0.1毫米,7nm是头发丝的万分之一,相当于70个原子直径。而就是在这个不到1平方厘米的麒麟980芯片内部,布局有超过69亿个晶体管,这几乎逼近了硅基半导体工艺的物理极限,麒麟980真正实现了在针尖上翩翩起舞。

华为消费者业务ceo余承东表示,麒麟980的7nm工艺是由超过1000多名半导体工程师组成的团队历时3年、经历超过5000多次的工程验证精心打磨的成果。

相对于麒麟970,麒麟980有移动端双npu强大算力加持,在性能上全面升级。以图像识别速度为例,麒麟970每分钟可识别约2005张图像,而麒麟980每分钟可识别4500张,速度提升120%。此外,麒麟980也给人脸识别、语音助手、ai拍照,及各类智能美拍p图等手机app带来了全面升级。

除此之外,华为还推出了麒麟710、麒麟810芯片,意在让更多消费者享受到人工智能带来的体验升级。其中,后者是华为首款采用自研达芬奇架构npu,第二款采用7nm工艺的手机芯片。

至此,华为完成了第一轮在手机端的ai芯片布局(麒麟970、麒麟980、麒麟710、麒麟810),带领着手机全行业正式走入了ai时代。

“达芬奇”构建端边云算力大爆发基础

ai赛道比拼,影响的绝不仅是手机端,边缘侧、云侧的硬件算力、数据算法等元素无一不处于白热化的竞赛之中,几乎每天都有新的论文、新的产品问世。

如果说华为在芯片上的持续投入属“居安思危”,显示的是其远见与决心;那么,华为在人工智能领域的野心则更为宏大:不仅要覆盖云、边、端各种场景,还要形成从应用使能到系统到芯片的闭环。

2018年10月,华为在其全联接大会上首次提出了全栈全场景ai解决方案。华为轮值董事长徐直军表示,“全场景,是指包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等部署环境。全栈是技术功能视角,是指包括芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈方案。”

其中,全栈ai的基础,是一系列基于统一的达芬奇架构的ai芯片——从iot到终端(如麒麟芯片的npu)、到边缘侧再到云。在会上,徐直军还宣布,“外界一直在传华为在开发ai芯片,我要告诉大家,这是事实,我们今天发布两颗ai芯片:华为昇腾(ascend)910和310。”此言一出,立刻在国内外人工智能圈子惊起波澜——华为终于祭出了大招。

达芬奇架构针对ai运算特征而设计,以高性能3d cube计算引擎为基础,实现了算力和能效的大幅提升。从云、边缘、端独立的和协同的ai实际需求出发,从极致低功耗,到极致大算力的ai场景,为云、边、端之间的算法协同、迁移、部署、升级和运维,提供了统一架构底层核心支撑,大大降低了人工智能算法开发和迭代的门槛,降低企业人工智能部署和商用成本。

目前,昇腾(ascend)芯片家族中的昇腾310已经落地商用。基于昇腾310,华为陆续发布了atlas 200、atlas 300、atlas 500、atlas 800等产品,目前已被广泛应用于安防、金融、医疗、交通、电力等行业,涉及摄像机、无人机、机器人、智能小站、mdc(mobile data center)等产品形态。而基于昇腾310的ai云服务,华为云图像分析类服务、ocr服务、视频智能分析服务等超过50款api已获得超过1亿次的日均调用量。

随着昇腾310相关产品大规模上市,外界对昇腾910的期待更高。去年10月,徐直军宣布“昇腾910是计算密度最大的单芯片,最大功耗为350w,半精度为(fp 16)256 tera flops,比英伟达 v100的125 tera flops还要高出近1倍。若集齐1024个昇腾910,将会出现迄今为止全球最大的ai计算集群,性能也将达到256个p,不管多复杂的模型都能轻松训练。”也就是说,昇腾910是业界算力最高的ai处理器,相同功耗情况下,它的算力是业界芯片的2倍,最强cpu的50倍。

全栈全场景ai逐步落地

除了昇腾系列芯片外,华为提出的全栈ai,还包括支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架mindspore,芯片算子库和高度自动化算子开发工具——cann,提供全流程服务(modelarts)、分层api和预集成方案的应用使能。

其中,在2019年已经落地实现商用的,除了昇腾310,还有其面向用户和开发者的门户——华为云modelarts。作为一站式ai开发平台,modelarts可提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期 ai 工作流。2019年5月,在斯坦福大学dawnbench榜单上,华为云modelarts获得图像识别训练第一,imagenet-1k数据集上用128块v100 gpu训练resnet-50模型仅需要2分43秒,比2017年10月斯坦福dawn的训练时间13天10小时41分钟快了数百倍。

也就是说,从端侧到边缘侧再到云侧,从底层硬件到深度学习框架再到上层应用使能,华为的全栈全场景ai战略正在逐步落地。下一步,华为还将向市场兑现更多曾在ai芯片研发方面的“誓言”。

【记者】许隽

【作者】 许隽

【来源】 南方报业传媒集团南方+客户端

盘口开户网址