题图：视觉我国。
今日下午在华为深圳总部，华为轮值董事长徐直军掌管而且“再次”发布了AI芯片——昇腾910，以及华为自己的人工智能架构MindSpore。
昇腾910和310芯片
之所以说是“再次发布”，是由于在上一年华为的年度会议、“全衔接大会”2018上，徐直军现已全体地发布了华为整个“全场景全栈”人工智能处理方案，整个方案中，就包含了“昇腾910”这颗芯片。仅有不同的是，这一次发布的是实践的芯片产品，而且现已进入了能够商业化的阶段。
事实上，在上一年的讲演中，“昇腾910”的发布日期就现已定到了2019年第二季度，此刻“再次”发布也大致契合之前的方案。
在进一步打开“蓝图”之前，咱们仍是有必要回过头再看一下“昇腾910”这颗芯片。作为现在华为AI芯片中最强壮的存在，“昇腾910”在理论数据上比AI领头羊英伟达最先进的V100 GPU还要来的微弱。
前者半精度（FP16）的浮点运算才干能够到达256TFLOPS，比较之下后者只要125TFLOPS。
但值得一提的是，V100 GPU实践上现已是2017年中发布的产品，即使算是按量产时刻2018年核算，华为的产品发布时刻都现已晚了一年多。这个时刻差肯定会影响功能，正如“昇腾910”选用的7nm工艺明显比英伟达V100 GPU的12nm工艺先进。但假设将制程的距离考虑进去，华为的这一颗“大”AI芯片应该也是比肩英伟达、谷歌的存在。
蓝图其实比芯片愈加重要
要说AI芯片的蓝图，首要咱们需求参阅的其实是英伟达。
作为近十年来这一大波人工浪潮的“助推者”，英伟达本身除了不断更新自己的GPU架构，优化每一代架构在人工智能场景中的功能之外，也在不断扩展着自己的人工芯片布局。
黄教主的刀法现已将V100 GPU玩出花来了
例如上面说到的V100 GPU，英伟达就一口气拓宽出了HGX、DGX、DGX SuperPOD在内的一系列云端人工智能运算处理方案。其间终究一个DGX SuperPOD更是经过1536个V100 GPU完成了全球超级核算机中第22名的浮点核算才干。
除了最强悍的V100 GPU之外，英伟达还有专门针对涣散人工智能推力场景的Tesla P4/T4加速卡；针对自动驾驶、带有ARM CPU、以SoC渠道为中心的“Xavier”自动驾驶处理方案；以及针对机器人和嵌入式渠道的小型人工核算渠道“Jetson”系列。
这些产品看起来彼此独立，实则彼此紧密结合，串联起它们的，正是英伟达不断更新的GPU架构。经过使用在不同芯片中的一致架构，英伟达完成了十分多的骚操作。
其间一个比如就“云端虚拟自动驾驶练习”，尽管英伟达在自动驾驶端运用的是“Xavier”渠道，可是车企能够使用原始数据或者是模仿数据，在云端的“DGX”中进行彻底的虚拟人工智能练习，练习效果终究还能直接导到“Xavier”渠道之上。
抛开场景和使用，背面的逻辑其实也十分简略：
人工智能包含练习和推理两个阶段，只要先练习出人工智能架构才干去做推理；
不同场景、使用的人工智能需求是彻底不同的，关于人工智能芯片的需求也是不同的；
假设用同一种芯片架构来做练习和推理，练习出来的神经网络就不必进行太多的修正。
在这些根底逻辑的引导下，其实职业抢先的AI芯片厂商都在越做越“广”。除了上面说到的英伟达，上一年年底，Google也发布了其在终端上的芯片“Edge TPU”，意图相同是要让更多的场景和使用成为可能。
这个时分咱们反过来看华为的规划，其实也是相同的。
华为整个人工智能处理方案中，Ascend“昇腾”系列芯片是最重要的根底，而且从一开端就被华为分为了5个档位：Max、Mini、Lite、Tiny、Nano，5个系列也现已有了各自的产品。
而在最要害的云端练习、多场景推理这两点上，华为其实也现已给出了自己的主意，未来很可能是以“369”三个系列来不断推动。其间正在开发（橙色）的昇腾610，是华为今日刚发布的新方案。未来它将被使用在如自动驾驶之类的特定场景傍边。
严厉来比照的话，华为这一整套人工智能芯片的布局，在端侧和使用侧要比英伟达愈加落地，可是在云端方面还有必定距离。但全体的思路上，肯定是相通的。
软件生态，将决议华为AI才干的存活
大蓝图只要硬件那是肯定不可的，软件也很重要。由于无论什么AI芯片，终究说到底招引越来越多人参加、使用一个公司的AI芯片的主要原因，仍是生态。你也能够理解为只要越多人用，才会招引更多的人。
扩大生态这件事只靠硬件才干明显不可，这也是华为在人工智能规划中面临的最大应战，英伟达这样的“先行者”能够花数年时刻不断地去营建生态，而华为一上来由于硬件现已满足先进，实践上对软件提出了十分高的要求，不然软件就要拖后腿了。
这也为什么华为不断地去着重自己的人工智能架构MindSpore。
市道现在之所以会呈现这么多人工智能架构，背面实质上便是各大公司期望经过优化架构、提高编程自动化水平、结合更多最新人工智能技术在内的做法，撮合更多人工智能开发者。华为的ModelArts全流程模型出产服务的起点也是相同的。
但这还远远不够，在华为的这个“全场景全栈”AI处理的“大蓝图”中，还有CANN、HiAi Engine这样的存在。这些产品未来怎么持续坚持进化、与华为的AI芯片怎么协同，将会决议华为AI生态的终究走向。
面临着AI，这个人类下一步数字化的大应战。比较竞争对手，华为这一套“大蓝图”的打法看起来很合理，而且具有可操作性。
仅仅前路仍艰，有必要持续加油了。
