幾年前，在一個研討會上，我問過與會嘉賓，我們ICT（或者說電子信息產業）發展的終結目標是什么？經過討論，我們的答案是“要構建一個平行于我們現實世界的虛擬數字世界。”現在，這個目標正正在一步步實現。

2018年12月21日，華為在北京召開了主題為“芯開始，讓智能計算無所不及”的首屆華為智能計算大會暨中國智能計算業務戰略發布會。在會上華為宣布其“服務器產品線”正式升級為“智能計算業務部”。華為表示：智能計算將圍繞算力、工程、云邊協同和一體化解決方案四個方面，面向行業構建全棧全場景智能解決方案，加速行業智能化進程與改造，華為為何要力推智能計算呢？今天老張做個解讀。

2017年年底，華為確定了新的愿景和使命——“把數字世界帶入每個人、每個家庭、每個組織，構建萬物互聯的智能世界”，個人認為這就是華為未來奮斗的終極目標，華為其實是希望每個人、每個家庭、每個組織都能“+智能”，從智能中受益，那如何給個人、家庭和組織+智能呢？那就要實現無處不在的計算。

圖1華為中國地區部總裁魯勇

華為中國地區部總裁魯勇在大會發言中指出計算是人類永恒的需求，也是實現華為這一愿景的基石，所以在萬物互聯的時代，華為智能計算部門的成立擔負著為實現愿景提供具體設備、輸出算力的重要責任，可以說，這一新部門的成立意義深遠，它承擔了在萬物互聯時代為華為開疆拓土的使命，以前華為通過各類基站和無線協議把全世界連接在一起，未來，華為要通過云把智能計算釋放到工業、建筑、農業等物聯網的各個節點，可以說智能計算部的成立，解決了智能領域幾個關鍵挑戰：算力、場景部署、數據協同等。

圖2華為智能計算業務部總裁邱隆

按照華為智能計算業務部總裁邱隆的解釋，“華為智能計算將結合華為的四大能力，通過芯片和技術創新，來滿足客戶期望的算力；通過普適的工程能力來適應行業惡劣環境的部署要求；通過云邊協同的架構和高帶寬、低延遲、無縫的網絡覆蓋實現數據的協同和互通；通過一體化解決方案來降低人工智能使用的門檻，讓AI更簡單，像使用水電一樣便利。最終實現數據中心的智能化，加速行業智能化進程，使能行業智能化再造。”

所以，華為智能計算業務部的成立意義深遠。

1、如何讓AI無處不在？

在今年10月的華為全聯接大會上，華為輪值董事長徐直軍指出如同公元前的輪子和鐵，19世紀的鐵路和電力，以及20世紀的汽車、電腦、互聯網一樣，華為認同人工智能是一組技術集合，是一種新的通用目的技術（GPT）。經濟學家認為人類發展到今天，總共有26種通用技術，人工智能就是其中一種。而且人工智能將深刻改變每個行業，每個組織 ，但現在變革才剛剛開始。

圖3 通用目的技術生產力發展曲線

華為預測，到 2025 年，全球智能終端將達到400 億，智能助理普及率將達到90%，企業數據使用率將達到86%，智能將像空氣一樣無處不在，埃森哲認為，AI 市場將成指數級增長，到 2020 年市場規模將達 40000 億美元。AI 作為一種新的通用目 的技術，將成為一種基礎能力。但目前，只有 4% 的企業已經投資或部署了AI，只有約 2% 零售商 已經投資或部署了AI，只有約 5% 部署的智慧城市中正在使用AI，全球 AI 人才的供需比僅有 1%。 華為認為導致以上AI發展窘狀的根源在于：

1、算力供應嚴重不平衡，稀缺而且昂貴；

2、很多傳統行業對部署的場景要求高，環境惡劣多變；

3、云邊的數據無法協同和互通；

4、專業技術要求門檻高，專業人才短缺。

圖4 華為IT產品線總裁侯金龍

華為IT產品線總裁侯金龍指出越來越多的行業希望通過AI對內提升生產效率，增強企業競爭力，對外提供新的商業模式，以實現行業再造。對于華為來講就是要解決為什么干，怎么干的問題？”

為什么要這樣干？他指出以前計算是圍繞數據中心的計算，提供通用的計算，算力部署和管理能力無法滿足人工智能在應用端多場景的需求，現在的計算已經遠遠超過本身數據中心，數據在哪，計算就應該部署在哪，這樣計算就會讓數字化衍生到各個角落，計算無處不在。

而智能計算有兩層含義，第一是構建一個統一的架構的智能計算平臺，通過充分的算力和豐富的計算形態，實現云邊端全場景的算力部署，支撐人工智能的應用，使能行業智能的轉型和生產的再造，來提升生產效率。第二是把人工智能技術應用到基礎設施當中去，實現智能化升級，可以提升數據中心計算效率和運維成本，降低整個以比特為單位的管道端成本。

“以前摩爾定律計算的本質是降低單位比特算力的成本，未來我們要重新定義計算，一方面通過芯片實現現有算力提升，一方面通過智能化技術實現機柜高效管理，通過面向AI的專用芯片管理，提供全場景計算算力提升，切入萬億級企業數字化智能化市場。”他補充說。

2、智能計算的硬件基礎

統計規律顯示，AI 算力每 3.5 個月翻一倍，演進速度遠高于摩爾定律，而未來AI算力需求是當前的 100 萬倍。但與此同時，摩爾定律卻逐漸失效，原來 18 個月性能翻倍的周期已經延遲到 30 甚至 36 個月才能翻倍。計算作為人類永恒的需求，卻面臨日益增長的計算需求與落后供給的矛盾。

那么，華為如何通過芯片、算法、架構等方面的創新有提升算力呢？

一、在芯片方面

華為在全聯接大會上發布了獨立研發的昇騰AI芯片---昇騰910和昇騰310芯片，昇騰系列基于華為統一的達芬奇架構，包括Max，Mini，Lite，Tiny和Nano等五個系列。昇騰910（Ascend910）是目前全球已發布的單芯片計算密度最大的AI芯片，Ascend310是目前面向邊緣計算場景最強算力的AI SoC，兩款芯片單位瓦特性能最優。

圖5 華為研發的昇騰AI芯片

此外，在這個大會上，華為還發布了基于ARM內核的服務器芯片，它采用7nm工藝ARM v8架構，自主設計TaiShan核，主頻從2.6到3.0GHz，內存8個通道，40個PCle通道，但目前在服務器領域，x86服務器占據95%以上市場，為何華為要開發基于ARM架構的服務器芯片？

圖5 圖6 華為ARM內核服務器芯片性能

對此邱隆表示：“每一種AI應用，找到最適應的計算能力，性價比才是最高的，ARM內核處理器器最適應的是什么？我們手機全部用ARM內核，那么手機對應云端的游戲應用開發，自然ARM是最好的。ARM服務器的強大根本在于生態系統，今年整個ARM生態進展是比較快的，AWS已經在云上發布了ARM實例，這是標志性事件，另外，很多服務器商業軟件公司也開始逐步考慮推出針對ARM內核的操作系統和應用軟件，當然ARM服務器生態還需要存儲軟件廠家等支持，華為非常歡迎業界所有合作伙伴，能夠一起加入到我們ARM服務器生態里面來。”

他表示ARM服務器芯片會應用在TaiShan服務器上，其性能提升了3倍，單位算力功耗降低20%。邱隆表示ARM服務器芯片不外供，華為會以模塊形式提供給有需求的客戶，此外華為也開發了自己的芯片算子庫和高度自動化算子開發工具——CANN；支持端、邊、云獨立的和協同的統一訓練和推理框架——MindSpore；以及提供全流程服務（ModelArts）分層API和預集成方案的應用使能。由此結合華為獨立開發的服務器架構，華為在服務器領域實現了服務器五大核心部件全由華為自主研發和生產。

圖7 搭載ARM服務器芯片的服務器

他還透露明年華為將發布業界第一顆內置AI引擎的服務器管理芯片，未來在每個服務器存儲設備上都放置一顆這樣的芯片，該芯片內置了華為AI管理引擎與智能管理算法，它可以實現設備的智能管理、故障自動預測故障自動修復，“統計數字表明，有80%的故障來自硬盤和內存。這顆芯片可以對服務器的硬盤和內存做故障自動預測，可以預判故障的損害日期，這樣的智能運維可以將數據中心整個故障降低一個數量級。

二、在架構方面

邱隆宣布FusionServer升級為FusionServer Pro--升級為智能服務器，華為智能管理芯片+華為打造的智能管理套件以及獨立開發的服務器，并跟數據中心進行聯動（包括我們UPS，空調、電源等），這樣將把整個數據中心升級成一個智能數據中心，通過這些措施，甚至不需要額外投資，可以將整個數據中心的功耗降低15%。

三、存儲性能

邱隆表示數據讀寫也是服務器的關鍵指標，實際上，SSD是華為發明的，如今已經演進到第七代。”我們還提供全世界第一款PCIe NVME與SAS，提供智能加速，多流，保證硬盤訪問時間等等，另外，通過超強的磨損算法，我們壽命比通用的SSD延長20%以上，實際上幫你節省了20%。”他解釋道，“實際上我們的服務器在不管是數據讀寫，隨機讀寫，隨機延時，都處于領先地位，尤其是隨機延時，是其他對手的一半，通過高帶寬、高可靠、高壽命的設計，可以完全解決設備后端存取的瓶頸問題。”

3、Altas智能計算平臺

在本次大會上華為展示了Atlas智能計算平臺，它是2017年發布的Atlas智能云硬件平臺的全新演進。它包括面向端側的Atlas 200 AI加速模塊、面向數據中心側的Atlas 300 AI加速卡、面向邊緣側的Atlas 500智能小站、及定位于企業領域一站式AI平臺的Atlas 800 AI一體機等。

圖8 Atlas 200 AI加速模塊

據介紹，Atlas 200 AI加速模塊：半張信用卡大小即可支持16路高清視頻實時分析，面向攝像頭、無人機等端側設備部署，功耗僅10W左右。

Atlas 300 AI加速卡：采用標準的半高半長PCIe卡設計，面向數據中心和邊緣側服務器場景。該加速卡支持多種數據精度，單卡即可提供64TOPS INT8計算性能，為深度學習和推理提供更強大算力。

Atlas 500智能小站：是業界領先集成AI處理能力的邊緣產品，機頂盒大小即可實現16路高清視頻處理能力，相比業界產品性能提升4倍。智能小站適用于交通、看護、無人零售、智能制造等廣闊的領域。

4、智能化案例

據介紹，華為秉承“智IT，慧未來”的理念，將智能化技術融入IT基礎設施，致力于用AI芯片、架構等創新技術助力客戶加速數字化、智能化進程。目前，華為智能計算產品已服務于全球超過5000家客戶。根據Gartner報告，在2018年第二季度，華為服務器在全球的發貨量排名第4！邱隆表示很多場景如礦山等可以通過華為的技術直接跳過數字化進入到智能化。

“數字化把整個行業生態過程進行改造，所有的東西可以變成數字可統計和管理的。而智能化是什么？智能化本質上是在數字化基礎上進行升級，例如，煤礦最關心的一個是生產效率，一個是生產安全，如果做數字化改造，相當于所有地方都要改動，而如果做智能化，則很簡單，通過智能的攝像頭，加上一些分析，就可以對員工，對所有的生產效率去進行分析，還可以對礦井安全進行實時分析，是否塌方風險等，所以通過智能化的形式，可以解決數字化，并達到同樣的目的。”他解釋說。

不過礦山只是智能計算應用到一個領域，實際上，智能計算應用領域非常廣泛！智能計算讓城市更美好！

圖9 智能計算改善城市生活

不過最震撼的智能計算例子是華為L4自動駕駛車演示，坊間一直傳聞華為在做自動駕駛車，其實華為開發的是自動駕駛平臺，在大會現場就有實車演示。

圖10 大會現場的華為L4級自動駕駛車

據介紹，華為的自動駕駛系統采用了16顆昇騰310芯片，算力超過300TOPS，全車有20+個傳感器支持10+路高清輸入，下面的視頻是L4自動駕駛車行駛情況，非常震撼！未來華為可以將自動駕駛計算平臺授權給車廠，這也是智能算力輸出的案例。

所以，華為智能計算部門的成立，通過華為的云邊協同技術，整合終端、邊緣管理平臺以及云計算服務等，利用芯片、架構、算法的優勢，實現了智能計算在云、邊、端的全面覆蓋，把AI全面賦能產業，這是一個非常廣闊的市場。

在智能時代，萬物感知、萬物互聯、萬物智能，計算無處不在，智能無處不在，華為正在為我們構建一個虛擬的平行世界，這個世界與我們現實世界緊密相連，而且讓我們的現實世界更美好！！