太平有象，AI昇騰：解鎖新基建的算力密碼-創(chuàng)新互聯

2016年，如果你問一個人，人工智能是什么?他多半會回答——這題我會，阿爾法狗，打敗人類棋圣的那個怪獸。

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而2020年，當你在街邊拉過一個人，問他AI是什么，他很可能開始跟你列數：孩子每天都要聊天的智能音箱、遠程監(jiān)護老人狀況的AI攝像頭、手機里AI美顏的自拍、以及汽車里語音調出的車載機器人;資訊平臺無時無刻推送的算法、總是被電商猜中的好物推薦、展示給門衛(wèi)的健康碼，還有似乎不那么堵了的通勤路……

讀到這里，你有沒有發(fā)現，AI似乎就像是一頭巨象。當它剛剛走進人類社會時，就像一頭象走進臥室，人們要么認為大象是假的，要么覺得臥室是假的，仿佛發(fā)生了一件不可能發(fā)生的事情。

當它真正成為支撐社會運轉的底座，無處不在的時候，大家似乎又如同《大般涅盤經》中爾時大王詢問的眾人，身處房間的眾人，覺得它是大蘿卜、大蒲扇、大柱子、小草繩……

對于普通人來說，或許沒有必要、也沒有可能看清整只AI大象的全貌，但我們觸摸到的地方、流動著的血液、跳動的脈搏，或許就是智能時代最親近的溫度。

那么，支撐起這只龐大物體的血液，究竟是什么呢?我想大多數人會和我得出同一個答案，就是如同電力之于工業(yè)時代一樣，涌動在智能穹頂之下的算力。

當然，今天再提計算的價值，早已是老生常談了。但AI從一個虛無縹緲的未來技術，變成了托舉起千行萬業(yè)、緊貼普通人日常生活肌理的存在，自然也讓算力本身經歷著新的鍛造與錘煉。

當人類理解AI、釋放AI、應用AI的方式開始發(fā)生變化，計算這件事也在悄然被改變著。

萬象更新：新基建需要怎樣的計算能力

有人會說，是超大數據中心，永不宕機的那種;也有人會說，是高性能的終端處理器，讓IoT們變得智能，又不需要頻繁維護的那種……這些都摸到了“智能計算”這只大象的粗腿。而圍觀整個“巨象”的全貌，恐怕還要從與“巨象”共生的受眾說起。

首先，AI從阿爾法狗變成了人人身邊看不見的“巨象”，使用和應用它的對象都發(fā)生了變化。從DeepMind這樣的實驗室和互聯網公司，變成了城市管理、超市零售、制造工廠、金融保險、安防教育等等“傳統(tǒng)”的重工行業(yè)。這意味著，支撐AI的算力也必須從滿足學術級模型訓練，變成幫助千行萬業(yè)實現提質增效的生產力工具。

這自然給計算產業(yè)帶來了新的挑戰(zhàn)，除了高并發(fā)、高吞吐必然帶來計算性能的大幅度升級，另一個不容忽視的就是異構數據增長對異構計算的渴求。

我們知道，云+AI+5G的組合，催生了智能物聯網的爆發(fā)式增長，云端邊軟硬結合是AI的宿命，而五花八門、多元復雜的端側硬件也要求計算系統(tǒng)能夠處理各個來源、各種結構的數據。舉個例子，要想搞定指揮交通，就需要對路面?zhèn)鞲衅?、智能紅綠燈、專用攝像頭等等各類數據統(tǒng)一應用，才能有效治好城市的“交通病”。

另外，AI應用場景和任務的增多，以及終端非結構化數據的膨脹，在要求算力繼續(xù)升級的基礎上，還必須具備高度的靈活性。簡單來說，目前有95%的數據都是非結構化數據，其中有語音、圖像、視頻、文檔……如果全部使用通用計算來處理，無疑會給處理器帶來超強的負荷。等于讓一所小學里的各個年級都混在一起上課，估計學校的管理者和老師會率先崩潰。所以，能夠在不同任務場景、針對不同數據和業(yè)務流程，有效匹配不同的算力集群，這樣的計算架構自然也就更加科學。

盡管今天AI似乎已經滲透進了諸多生活肌理之中，成為通用目的技術(GPT)，即作為生產力資源廣泛部署，推動新產業(yè)、新組織的全面崛起。在這一背景下，AI與行業(yè)的結合還只是剛剛開始。

舉個最直觀的例子，在疫情期間，遠程辦公、遠程醫(yī)療、全民守候火神山雷神山直播、智能小程序防疫、智能測溫以及各類消灑機器人的出現，都在不斷刷新著大眾對AI溫度的全新認知。

香象渡河：昇騰計算的AI產業(yè)穿透

前面我們提到，AI與行業(yè)的滲透率，僅僅4%。而新基建浪潮下，AI幾乎是與5G、新能源、自動駕駛、云計算等技術命題被牢牢鎖在一起的必解之題。

在復雜的產業(yè)環(huán)境之中，究竟如何才能將AI滲透到產業(yè)的每個毛細血管之中?我想《優(yōu)婆塞戒經》中三獸渡河的故事，或許能代表今天計算領域所需要具備的能力——兔子只在表層，浮水而過;馬可能達到河底也可能不到，說不準;而大象則一定能腳踏河底，將AI的力量透徹地灌輸進產業(yè)深處。

2019年，華為啟動了“一云兩翼雙引擎”的計算產業(yè)布局，其中昇騰就成為產業(yè)與AI連接的核心。時至今日，在華為分析師大會上，一只名為昇騰的計算巨象就開始逐步清晰。

首先，以昇騰處理器為基礎鍛造的超強性能計算集群，構成了“計算巨象”的龐大身軀。

基于昇騰系列AI處理器，華為打造的Atlas計算集群，通過板卡、服務器、集群等的組合，實現了可擴展的澎湃算力支持。比如Atlas 200，半張信用卡大小的體積，能夠實現16 TOPS INT8算力，單幀畫面物體識別 200張，算力升級有哪些意義呢?

比如此次新冠疫情期間，原本需要醫(yī)生花費需要10-15分鐘進行圖像分析的病情診斷，借助AI識別僅需10~20s，診斷精度高達99%，大大減輕了醫(yī)護人員的工作負擔。

體現出了極高性價比，也讓“僧多粥少”的算力緊張局面得到緩解。這是眾多普通產業(yè)得以邁進智能時代的基本門檻。

其次，華為Atlas計算解決方案，以及背后高效編程與執(zhí)行框架CANN，一站式AI開發(fā)與管理平臺ModelArts，機器視覺 AI開發(fā)套件HiLens，這些構成了昇騰計算這座巨象穩(wěn)固支撐起產業(yè)智能化需求的四肢。

AI要在產業(yè)端落地，顯然不能自己封裝一堆處理器就大功告成了?？煽康募夹g方案、易用的技術工具、配套的場景適配等，唯有把這些都交付給產業(yè)，才有可能完成一場產業(yè)形態(tài)的AI革命。

所以我們看到，昇騰的全棧全場景AI中，就通過Atlas這個產業(yè)樞紐的兩大方案，讓數據中心解決方案打造云場景下的AI基礎設施，滿足高并行、高通量、大規(guī)模的計算需求，助力智慧城市、智慧醫(yī)療、天文探索這樣的硬核行業(yè);而智能邊緣解決方案面向端側和邊緣側，通過攝像頭、無人機、智能小站等，讓大眾日常接觸到的園區(qū)、交通、超市、監(jiān)控等等，都能夠以更簡易的方式觸碰AI。

而為了讓各行各業(yè)能夠更高效、輕松地應用技術本身，華為選擇將復雜的問題留給自己，通過各種一致性的開發(fā)端口，以及高性能SDK、文檔和行業(yè)Demo，將AI的開發(fā)部署變得更加簡單，讓客戶的AI業(yè)務得以快速上線。比如借助MindStudio開發(fā)平臺，開發(fā)者可以快速實現軟件遷移和性能調優(yōu)，節(jié)省大量時間成本。

至此，云邊端一體化AI注入智能社會的四肢百骸，不斷供能產業(yè)轉型，也就成為了可能。

最后，借助全場景AI計算框架MindSpore的開源，昇騰以“授人以漁”的方式，將AI的鑰匙交到了廣大的開發(fā)者手中，催化AI生態(tài)的創(chuàng)新大爆炸。

華為昇騰并不只局限于將自己打造成智能計算產業(yè)的“金餑餑”，對于AI普惠的社會價值也不遺余力。

前不久，昇騰全棧全場景AI開發(fā)框架MindSpore就實現了開源，將昇騰體系中高效開發(fā)、強大算力、全場景部署等基礎能力，交付給千行百業(yè)。

由此帶來的結果是，讓原本受限于高昂算力、高難門檻、人才稀缺等問題的企業(yè)與個人開發(fā)者，得以被充分激活，在昇騰生態(tài)中，釋放自己的奇思妙想，創(chuàng)造出更具產業(yè)細粒度、垂直可用性的AI應用，進一步拉開中國產業(yè)AI的全球競爭優(yōu)勢。

使能生態(tài)，固然是一件“慢工才能出細活”的水磨工夫，但也映射著智能時代的更大潛力與可能。而唯有整個社會都參與其中，AI的價值才會被持續(xù)放大，最終轉變?yōu)闀r代給所有人的饋贈。昇騰的這份禮物，意義指向遠方。

算力、工程、生態(tài)，構成了昇騰這個“AI巨象”的產業(yè)穿透力。此時，或許可以來回答一個問題——香象渡河，彼岸在哪里?

萬物生太平，只因昇騰有象

簡單總結一下，昇騰建構的“AI巨象”，至少締造了三重動能：

1.更低的開發(fā)門檻。無論是算力成本、開發(fā)難度、人員投入、社區(qū)資源獲取等等，昇騰的全棧全場景AI幾乎完成了一次面向全社會、全業(yè)界的能力輸出。如果說渴望引入AI、掘金AI的企業(yè)和開發(fā)者在組隊打怪的話，昇騰幾乎派出了一支集坦克、輸出、輔助、醫(yī)療等的整編部隊，從AI處理器、開發(fā)框架、開發(fā)工具、開源平臺等各個環(huán)節(jié)全副武裝。說躺贏有些夸張，但絕對給予了產業(yè)界更充分、舒適的空間去規(guī)劃、部署與創(chuàng)造，在這場智能化升級戰(zhàn)中更加游刃有余地講述屬于自己的故事。

2.更廣的AI能力。昇騰的全場景體系，讓AI在云邊端場景的綜合適配成為產業(yè)界的升級套餐。一方面，得以讓一些空白的領域獲得AI的滋養(yǎng)，比如因規(guī)?；杀?、計算功耗等顧慮而遲遲無法智能化的傳統(tǒng)工廠，借助昇騰的邊緣計算方案，能夠以更良性的成本模式，來推進AI在硬件終端的適配。

比如在與南方電網的合作中，路線巡檢很容易出現意外或遮擋，需要實時監(jiān)控、實時上報、實時分析，因此對算力的要求也非常高，而Atlas 200這款產品，可以靈活安放在一些機器人和攝像頭上，算力可以達到16TOPS，平均工作功耗卻只有1瓦，抹去了能效的后顧之憂，就得以被大量采購，替代人工巡檢方案，保障產業(yè)工人的人身安全。

此外，云邊端也讓AI的適應范圍得以擴展，借助昇騰的統(tǒng)一架構，開發(fā)者可以通過一次開發(fā)、多端部署，將云端訓練好的模型，應用在攝像頭、智能小站、邊緣服務器等各種場景的智能終端上，一個遠超于移動互聯網時代的數字富礦正在等待醞釀和競逐。

3.更綠的社會福祉。要想生活過得去，總得帶點綠。這句調侃之語，放在計算產業(yè)，卻是實實在在的全社會福祉。數字化進程帶來了大規(guī)模數據中心建設，而權威機構調查顯示，我國每年用于服務器的電源和冷卻的總開支超過了20億美元。綠色環(huán)保、電能利用率(PUE)、可再生能源利用等，將成為AI應用的必備指標之一。畢竟就算再智能，也沒人愿意生活在一個環(huán)境糟糕的城市里。

所以在昇騰計算生態(tài)中，一邊在邊緣側對供電的功耗實施控制，實現毫秒級喚醒和毫瓦級休眠;還在數據中心通過技術迭代，減低數字化帶來的環(huán)境壓力，最新的Atlas 900集群，就成為業(yè)界首個全液冷AI集 群，占地面積節(jié)省80%，電費節(jié)省60%，PUE小于1.1，比業(yè)內平均1.5%的標準更低。在節(jié)能減排的同時，也降低了運營商機房運維的直接成本。

既要AI的金山銀山，也要全人類的綠水青山。未來我們還將看到數據的爆發(fā)式增長，無處不在的計算也意味著指數級的能源消耗。而從昇騰的技術取向之中讀到人文情懷，或許這樣智慧彼岸才是我們真正想要的。

在這次華為分析師大會上，有一句關于昇騰的話特別打動我——被最終用戶忘了的技術，就是最好的技術。在科技史上，有無數偉大的成果，比如交流電、通訊、互聯網，這些今天我們早已習以為常的事物，支撐起了此時此刻最好的時光。未來我們也將見證AI以潤物無聲的方式，流淌在現代生活的血脈之中。在觸手可及的地方，供我們隨時取用。

屆時，大家已不在乎這頭名為AI的大象到底是何模樣，只記得太平歲月，昇騰有象。

當前標題：太平有象，AI昇騰：解鎖新基建的算力密碼-創(chuàng)新互聯
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