華為達芬奇計劃：華為也要追上中國廠商推動 AI 芯片自制的潮流

• 2018年7月16日 YeShiMei來源：搜狐 794 48
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  2018-2024年手機充電線市場發(fā)展前景分析及供需格局研究預(yù)測報告

  隨著手機充電線行業(yè)競爭的不斷加劇，大型企業(yè)間并購整合與資本運作日趨頻繁，國內(nèi)外優(yōu)秀的手機充電線企業(yè)愈來愈重視對行業(yè)市場的分析研究，特別是對當(dāng)前市場環(huán)境和客戶需求趨勢變化的深入研究，...

美國網(wǎng)站 The Information 在上周透露一則信息，那就是華為也要追上中國廠商推動 AI 芯片自制的潮流，推動全名為達芬奇計劃(Project Da Vinci)的 D 計劃。

美國網(wǎng)站 The Information 在上周透露一則信息，那就是華為也要追上中國廠商推動 AI 芯片自制的潮流，推動全名為達芬奇計劃(Project Da Vinci)的 D 計劃。

該計劃包含了幾個重要信息，那就是華為要面向發(fā)展數(shù)據(jù)中心的 AI 芯片，取代華為目前使用的 NVIDIA 方案。而該計劃的主導(dǎo)者是華為輪值董事長徐直軍，他同時也是華為旗下 IC 設(shè)計公司海思半導(dǎo)體的董事長。

華為目前的云端計算服務(wù)主要使用在城市安保方面的工作，包括監(jiān)控攝像機的數(shù)據(jù)收集與分析，而今年初華為則是推出 SoftCOM AI 解決方案，目的是在全云化網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上引入 AI 技術(shù)，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的“自動駕駛”。

SoftCOM AI 解決方案的具體做法是：把下層設(shè)備和云基礎(chǔ)設(shè)施、中間層的網(wǎng)絡(luò)管理和控制以及上層全流程的系統(tǒng)，在規(guī)劃、部署、運行、維護、優(yōu)化和經(jīng)營的端到端過程中，每一個環(huán)節(jié)都引入人工智能技術(shù)，使網(wǎng)絡(luò)達到系統(tǒng)最優(yōu)。與此同時，華為也構(gòu)建了一個面向運營商的 AI 訓(xùn)練平臺，將網(wǎng)絡(luò)設(shè)備運行的狀態(tài)數(shù)據(jù)接入平臺來訓(xùn)練 AI 模型，并針對模型進行持續(xù)更新和優(yōu)化，使得網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的自動化程度不斷提高。

而華為在城市安保與云端網(wǎng)絡(luò) AI 管理方面的核心都是使用 NVIDIA 的方案，而一直以來，NVIDIA 與華為都有著緊密的合作，但為何要在這個時間點宣布自有 AI 方案，甚至根據(jù)信息來源，D 計劃的主要目的就是要取代 NVIDIA 的云端 AI 計算方案，應(yīng)該與來自美方的壓力有關(guān)。

中國行業(yè)巨頭紛紛走向自研，但華為可能更為急迫

其實，華為進入自有架構(gòu)發(fā)展已經(jīng)算晚了。在華為之前，百度、阿里巴巴都已經(jīng)先后宣布自有 AI 芯片的布局，百度的昆侖芯片使用自行設(shè)計的架構(gòu)，雖然芯片還在設(shè)計階段，但該公司宣稱其理論算力要高出 NVIDIA 的方案一倍以上。

阿里巴巴則是宣布將投入 Ali-NPU 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片的研發(fā)，該架構(gòu)不提絕對性能，而是強調(diào)其超高性價比，號稱超越傳統(tǒng) CPU/GPU 架構(gòu)達 40 倍。騰訊雖然還沒有宣布其自有 AI 芯片的布局，但其之前曾投資 VoxelCloud(體素科技)、碳云智能、真時科技以及蔚來汽車等企業(yè)，發(fā)展方向以 AI 的行業(yè)應(yīng)用為主，與其他公司不同。

這些公司的 AI 布局主要都集中在云端計算方面，而華為的 D 計劃同樣也是針對云端計算而來。

但華為推出自研云端 AI 方案，明顯是針對 NVIDIA 而來，但 NVIDIA 過去與華為合作緊密，為何在這個時間點傳出自研消息，應(yīng)該與之前美國在討論其緊急權(quán)利法案，要對高科技方案進行輸出限制時，明顯提到華為與 NVIDIA 的合作的關(guān)系。

NVIDIA 否認其與華為有分享芯片核心層級技術(shù)，主要還是在方案的合作上，但是在被美國政府點名，以及近來華為從電信設(shè)備到移動通信產(chǎn)品，都在歐美市場遭到阻礙的狀況下，加上中興的前車之鑒，華為才決定加速整個計劃的推動。

寒武紀還是 Arm 架構(gòu)將入選?或是從頭打造?

而要在這么急迫的時間推出可用方案，如百度或阿里巴巴完全走向自研雖仍有可能，但若采用現(xiàn)有可選方案比較有可能在短時間內(nèi)實現(xiàn)。

若以此為前提，那目前可選的方案有兩種，分別是寒武紀或 Arm 的 AI 方案。

寒武紀在今年 5 月推出了包含 IP 與芯片產(chǎn)品，分別是寒武紀 1M，以及 MLU100。

寒武紀 1M 延續(xù)了前代 1H/1A，可支持 CNN、RNN、SOM 等多種深度學(xué)習(xí)模型，此次又進一步支持了 SVM、k-NN、k-Means、決策樹等經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法的加速。這款芯片支持幫助終端設(shè)備進行本地訓(xùn)練，可為視覺、語音、自然語言處理等任務(wù)提供高效計算平臺。而寒武紀 1M 也是款可擴展規(guī)模的核心，可通過多核配置來達到更高的性能表現(xiàn)。

而 MLU100 則是芯片方案，采用寒武紀最新的 MLUv01 架構(gòu)和 TSMC 16nm 工藝，可工作在平衡模式(主頻 1Ghz)和高性能模式(1.3GHz)主頻下，等效理論峰值速度則分別可以達到 128 萬億次定點運算/166.4 萬億次定點運算，而其功耗為 80w/110w，能效極高。

華為即將在今年推出的麒麟 980，傳言將采用寒武紀 1M。那么云端 AI 計算使用 MLU100，或是利用 MLUv1 架構(gòu)深度定制化也是有可能。

另外，Arm 與中國合資成立 Arm mini China，除了提供更完整的服務(wù)，同時也掃除未來 IP 授權(quán)業(yè)務(wù)可能受到的外來因素干擾。

Arm 在今年推出 ML 處理器方案，可在 7nm 工藝下以標(biāo)準規(guī)模設(shè)定達到 4.6TOPs 的操作性能表現(xiàn)，每 W 可達 3TOPs 的能效，具備相當(dāng)?shù)母偁幜?。?Arm 也強調(diào)他們的架構(gòu)都可規(guī)?；ㄖ?，換言之，理論上客戶需要什么等級的性能表現(xiàn)，就可以把規(guī)模擴充到所需要的程度，當(dāng)然，規(guī)模的增加也代表功耗和成本的同步增長。Arm 雖強調(diào)其可擴充能力，但談到可否將規(guī)模加大到與主流用于云端 AI 計算的 GPU 架構(gòu)相提并論，仍語帶保留。

而華為作為 Arm 傳統(tǒng)忠實客戶，Arm 也積極向華為推銷相關(guān)的 AI 方案，業(yè)界也同樣傳出麒麟 980 可能改用 Arm 的 AI 方案的聲音，云端 AI 方案 Arm 亦是可能選項。

而最后的可能性，就是華為放棄寒武紀與 Arm，采用全新研發(fā)的架構(gòu)，但是在生態(tài)方面，寒武紀支持了主要框架的大部分算法模型，而 Arm 也花了數(shù)年的時間研發(fā)了 Arm NN 這個可以橋接大部分框架與算法模型、并可動態(tài)分配至 Arm 計算架構(gòu)上進行計算工作的軟件環(huán)境，芯片本身可能相對容易搞定，畢竟 AI 計算所需要的結(jié)構(gòu)大同小異，除非搞光量子或者是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算架構(gòu)，否則不會有太多意外的地方。但是在框架與生態(tài)的建構(gòu)上，華為一時半刻還無法復(fù)制寒武紀以及 Arm 的工作。

而若要在短時間內(nèi)取代目前業(yè)界擁有最強大生態(tài)支持，以及最完整軟硬件環(huán)境的 NVIDIA，不尋求外力支持恐怕不太現(xiàn)實。

當(dāng)然，在消息披露之后，華為并未對 D 計劃內(nèi)容進行回應(yīng)。

實際上，國際市場對華為之所以戒慎恐懼，主要是因為華為雖然使用不少國外元器件，但核心部分通常都經(jīng)過大幅修改，比如說電信設(shè)備，或者是智能手機的軟件部分，就好像產(chǎn)品中藏了“黑盒子”，加上華為的背景，自然容易被嚴格檢視。

而如果在云端計算同樣采用自有架構(gòu)來取代 NVIDIA 方案，那等于是增加了更多神秘的部分，當(dāng)然，對華為而言是可以降低核心來源被中斷的風(fēng)險，但是就市場而言，以更不成熟的方案來替代，加上自有的部分比重增加，那可能同樣會增加未來出口的困難度。

未雨綢繆是好事，但仍要考慮技術(shù)層次、生態(tài)經(jīng)營，以及可能的市場挑戰(zhàn)，自有只是手段，也不應(yīng)該是最終目的。

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