之前外界盛傳已久的華爲「達芬奇項目」，在10月10 日上海舉行的第三屆HUAWEI CONNECT 2018（華爲全聯接大會）上，得到華爲輪值董事長徐直軍的證實。徐直軍在此次大會上首次向外公佈了華爲的AI發展戰略、全棧全場景AI解決方案，以及基於達芬奇架構的的兩款AI晶片：昇騰910和昇騰310。
至此，又一家巨擘進入AI晶片戰局，而且華爲給出了準確量產時間。
AI晶片背後的全新架構
關於這兩款AI晶片，華爲對其效能進行了簡要介紹。用於伺服器的昇騰（Ascend）910，主打高效能，採用7nm工藝製程，最大功耗爲350W。據華爲提供的數據顯示，其半精度算力達到256 TFLOPS，是目前單晶片計算密度最大的晶片，比輝達 V100高出一倍，將於明年二季度上市。而主打低功耗的昇騰（Ascend）310，是12nm製程，最大功耗只有8W。目前已經量產。 明年華爲還將發佈三款昇騰 IP：Ascend Lite、Ascend Tiny、Ascend Nano。
徐直軍在會後的媒體溝通會上透露，昇騰310更多是用在邊緣計算產品上，但是也是可以應用在雲上，昇騰910更多是用在雲上，給大家提供強大的訓練算力。其他的Lite、Tiny、Nano主要是用於物聯網、行業終端和智慧型手機、智慧穿戴等消費終端，是以IP方式跟其他晶片結合在一起服務於各個產品。
徐直軍表示：「這兩個晶片我們都不會以晶片對外銷售，而是以晶片爲基礎開發AI加速模組，AI加速卡，AI伺服器，AI一體機，以及面向自動駕駛和智慧駕駛的MDC（Mobile-DC）進行銷售。」
「華爲不直接向第三方提供晶片，所以我們跟芯片廠商沒有直接競爭。我們是提供硬體和雲端服務，當然跟提供硬體和雲端服務廠商應該會有競爭。」他進一步補充道。
華爲之所以構建一個全新的架構來支援人工智慧晶片，其原因徐直軍也作了解釋：「我們需要是雲到邊緣、到端、還有不同物聯網終端，全場景支援人工智慧，因此必須要開創一個新的架構，而且這個架構要在技術上行得通，可實現。幸運的是找到了這個架構，我們開創性達芬奇架構就能夠解決，從極致的低功耗需求到極致的大算力需求全覆蓋。現在我們還沒有看到市場上有其他架構能夠做到這一點。」
「這個時候推出晶片其實是一個很自然的行爲，」華爲戰略Marketing部首席戰略架構師黨文栓表示，」我們已經有多年晶片設計經驗，比較而言，雖然人工智慧晶片有這麼多要求，坦率講人工智慧，特別是目前神經網路晶片所面臨的工程領域的挑戰，也是多個年來華爲一直在致力於解決的問題。「
對於之前外界盛傳微軟有意將華爲AI晶片用於微軟中國數據中心的說法，徐直軍予以否認。
AI戰略強調「全棧全場景」
這兩款AI晶片，自然是此次HC大會的最大亮點，但在晶片的背後，是一整個AI發展戰略和全棧全場景AI解決方案。
據徐直軍介紹，全場景，是指包括公有云、私有云、各種邊緣計算、物聯網行業終端以及消費類終端等部署環境；全棧是技術功能視角，是指包括IP和晶片、晶片使能、訓練和推理框架和應用使能在內的全堆棧方案。
華爲的全棧方案具體包括四個方面：
Ascend： 基於統一、可擴展架構的系列化AI IP 和 晶片，包括Max，Mini，Lite，Tiny和Nano等五個系列。昇騰910和昇騰310。
CANN： 晶片運算元庫和高度自動化運算元開發工具。
MindSpore，支援端、邊、雲獨立的和協同的統一訓練和推理框架。
應用使能：提供全流程服務（ModelArts）,分層API和預整合方案。
黨文栓表示：」我們這次發佈的全棧方案，是一個基於開放架構的方案，客戶有權利選擇其中任何一層或多層。」「第一，我們從一開始考慮全場景，因爲不同企業不同應用，可能部署不同環境，一定要考慮多場景支援；第二，當前，AI發展處於早期階段，這個時候全棧協同優化更能帶來價值，這是我們爲客戶創造價值做出的選擇。」
但徐直軍明確表態不會做應用，「我是打造一個平臺，大家基於這個平臺去解決各種問題。比如，依圖給我們介紹他們的醫療影像識別，我就不會去做。但是各行各業都需要算力，需要框架，這個我要做。」
「對華爲來說，一個個應用我們做不過別人，但是我做晶片，做平臺，不斷在裏面夯實，儘管傻一點，笨一點，但是可以持續。」他補充道。
外界將華爲此次高調公佈其AI發展戰略解讀爲一次」轉型「，但徐直軍本人卻明確表現出對這種解讀的反感：」什麼是轉型，轉型是從原來的轉到另外一個，華爲沒有這樣做。在華爲內部最討厭的兩個字就是「轉型」。
但徐直軍也表示最大的難點在生態的建設：「整個戰略裏面全棧、全場景解決方案裏面，最大挑戰是我們mindspore作爲計算和推理框架,未來能不能構建一個生態，大家會不會用，這是唯一的挑戰。」
(作者郵箱：man.yan@ftchinese.com)
