人工智能在21世紀以后，經歷了PC、互聯網以及移動互聯網這幾波浪潮之后，又進入了新一波浪潮，從2012年人工智能神經網絡取得很好的成績開始，快速發展，預計2025年AI產業市場規模將達到7.44萬億美金，未來五年年均增長30%

近兩年人工智能正從單點技術走向真正通用技術，一是從大模型走向超大模型，從GPT-2的15億參數，到GPT-3的1750億參數，鵬程·盤古的2000億參數，再Switch Transformer的16000億參數。二是從單模態走向多模態。簡單來說就是容量需要更大，學習的領域需要更豐富，這帶來的趨勢就是更智能化。

華為昇騰計算業務副總裁金穎日前在某論壇上表示，這也給人工智能的發展帶來挑戰：一是隨著模型越來越大訓練花費越來昂貴，比如GPT-3需要花費460萬美金，BERT平均需花費1.5萬美金；二是訓練更大的模型，對算法、系統的難度要求更高，未來開發難度會加大，包括算法開發難、應用開發難、業務部署難；三是人才本就稀缺，人才缺口很大，目前中國人工智能人才供需比為10%，中國人才缺口超過500萬。

金穎認為，面對上述新趨勢、新挑戰、新問題，異構計算架構對上適配多框架，對下適配多異構芯片，同時針對多樣化應用場景，提供高效易用的編程方式，是突破AI產業平臺的關鍵。

為此華為發布了AI全棧硬件架構，包括底層的系列硬件、芯片，以及異構計算架構，AI框架，行業應用等，跟絕大多數的AI硬件架構一樣，其中華為昇騰AI全棧的核心是異構計算架構CANN，發揮承上啟下的關鍵作用。AI異構計算架構CANN是華為針對AI場景推出的異構計算架構，通過提供多層次的編程接口，支持用戶快速構建基于Asend平臺的AI應用和業務。

CANN包含統一APP編程語言，提供一套標準的ACL編程接口，對應用程序開發者屏蔽底層多種芯片差異，提升用戶APP編程易用性；統一網絡構圖接口，提供了標準的昇騰計算AIR，支持多框架，支持用戶在昇騰芯片上快速部署神經網絡業務；高性能計算引擎以及算子庫，通過高性能編譯引擎、執行引擎、調優引擎和預置高性能算子庫，支撐客戶快速部署神經網絡業務、降低部署成本并最大程度發揮昇騰計算能力；以及驅動、虛擬化、媒體、集合通信等基礎服務能力。

華為即將發布最新發的CANN5.0版本，通過軟硬件協同，相比之前的版本性能再翻倍，該架構支持多種AI框架，包括Mindspore、TensorFlow、飛槳、Pytorch、ONNX等。而且性能還在持續提升中，金穎表示，該版本ResNet-50訓練速度保持業界領先，最新的數據已經小于16s。完善生態滿足度方面，親和昇騰的圖編譯技術已經超過1300高性能算子，支持ModeZoo 400+模型全面覆蓋典型場景應用。

華為以開放社區的方式運營，從目前的成績來看，CANN已經達到支持40萬昇騰開發者，各項數據全面翻倍，社區已經成為開發者大本營，預計到2022年將發展到百萬開發者級別。科研合作超過200家，華為與國內多所高校有很好的合作，北京大學田永鴻教授表示，使用華為人工智能全棧解決方案，在今年的MLPerf評測中之所以能夠取得如此優異的成績，其中關鍵因素就是CANN。

金穎表示，未來在異構計算架構領域，希望更多提供極致性能、極簡開發、開放生態，推動這個產業進入各個行業貢獻我們的力量，也希望未來在更多的標準領域，匯聚產業的力量，推動AI產業的發展。

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