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对话徐直军:AI就是个暴力计算,没有强大算力哪来成功?

2019-09-02 09:46
来源: C114通信网

5G发展主要看中国

2019年可谓5G商用元年,全球移动供应商协会(GSA)在其8月份最新发布的报告中指出,32个国家的56家运营商已经宣布在其现网中部署5G技术,其中39家运营商已经宣布推出3GPP标准的5G服务。

不过尽管对5G的需求及重要性达成了共识,各国的5G支持力度不同、进展不同。徐直军将全球市场划分作三类,第一类是海湾国家、中国、韩国,正在大规模建设部署5G;第二类是欧洲少数国家,部署几百个站点来“打品牌”,“也没想清楚以后建多少”,美国、澳大利亚、新西兰也属此列;第三类是4G都尚未建设好的国家,“5G不知道还要等几年”。

中国部署的4G基站数量占到全球一半以上,引领了4G的发展。他旗帜鲜明地指出,按照目前的趋势,未来中国5G基站数量也会超过半数,“所以5G发展也主要看中国”。而之所以会造成这样的情况,他笑称很重要一点是“中国人民太喜欢用手机了,随时随地都在看手机”。

据C114了解,中国移动今年将在全国范围内建设超过5万个5G基站,中国电信与中国联通则分别将建设4万个5G基站;中国铁塔的数据显示,截至今年7月,该公司在北京、上海、广东等5G先导区域已助力三大运营商建成5G基站超过2.5万个,预计全年会接到10万个5G基站建设需求。与此同时,随着5G手机的上市和运营商5G体验方案的推出,我国首批5G用户也已诞生。

以下为Ascend 910 AI处理器和MindSpore计算框架发布会媒体圆桌纪要:

1、《Financial Times》记者:我们看到,几天之前《环球时报》有文章指出华为这次芯片的推出相比原来的计划是晚了,原因是在于美国的禁令,想跟您澄清一下这个说法是不是正确的?实际情况是怎样?

徐直军:这个说法我没听到过,至少在我心目中没有感觉延迟。

2、《人民日报》记者:我们的AI后面的重点向哪几个方向发展?谈到我们的AI业务有种似曾相识的感觉,比如智慧城市、AI医学影像等等,别人在做的事情我们也在做,华为的AI特点在哪些方面?

徐直军:昇腾AI处理器,从指令集到架构都是我们自己开创。前几天在硅谷召开了Hotchips会议,在会议上我们的Fellow用视频远程介绍了达芬奇的架构,以及昇腾AI处理器。听说他讲完以后,全场1200多人起立鼓掌,以表达对开创达芬奇架构探索精神的肯定。由于达芬奇架构可大可小,从Nano一直到Max,从穿戴设备一直到云,它可以全场景覆盖。此外,我们把MindSpore做出来,就是协同达芬奇架构来面向全场景的,也就是说,在端、边缘、云都可以训练和推理,还可以进行相互协同,这是现在其他的计算框架所做不到的。

其实昇腾处理器会像麒麟处理器一样勇往直前,我每次见麒麟的团队都心疼他们,因为他们每年发布一颗芯片,新发布的芯片还要有进步和卖点,我们的MATE系列手机,每一年盼星星、盼月亮,盼到这个芯片出来了它才能出来,这个芯片出不来它就出不来。昇腾也是一样,看到了310就必有320,320出来了就必有330,看到了910就必有920,920出来之后就必有930,不断迭代和发展,一直勇往直前。至于以后是一年、一年半还是两年推出一款昇腾处理器,要看市场竞争的情况。

为了满足自动驾驶车规的需求,我们还专门推出一个6系列,明年会发布昇腾610,满足车企做自动驾驶的车规需求。

我们展厅里面展示的各种AI解决方案,都是各行业合作伙伴和我们共同打造的,这其中,华为做啥呢?我们定位是做数字底座、做黑土地,我们做计算、存储等完整的IT基础设施及服务。智慧仅靠华为一家做不出来,没有合作伙伴都智慧不起来,所以说我们跟他们没有冲突、没有竞争,各类智慧方案是合作伙伴和华为共同努力的结果。

3、《通信世界》记者:芯片用在各种场景,跟通信也是有关系的。无论是在5G基带上还是其它方面,我们每次都能跑在行业的前面,我很好奇华为到底是投入的早?投入的多?还是比别人大胆?战略上有些什么样的考虑?海外企业的实力、技术都很强,但为什么最强算力还是我们?AI也好、芯片也好,这方面的能力是怎样练成的?

徐直军:这个问题其实很简单,就是不缺钱,并且决策简单。要这么大的投资,在决策层级很多的企业,通常需要一年半载才能决策下来是不是做,要投多少钱做?财务要问你为什么要投这么多钱?半年、一年下来,终于决定是不是要做。

我们不是上市公司,尽管说挣多少钱是有一个目标的,但是挣得到和挣不到并没有那么重要。一旦要该投入的时候,我们很简单的就能决策,大不了这一年少挣一点。

去年的财报发布以后,华为挣的钱没有互联网公司多,产业界还说华为没本事,赚不了那么多钱。但事实上,我们去年还被任总批判,说我们挣钱挣多了,挣多了意味着战略投入不够。

4、《SouthChina Morning Post》记者:刚才在发布会上讲不使用美国的芯片技术,还是你们依然在使用?只是在寻找替代的方案,替代的公司是不是包括中国的华大、九天这样的企业?关于架构的问题,华为很多的芯片还是用ARM架构,ARM虽然是英国公司,但之前也传出来可能因为美国的禁令会出现一些问题,虽然华为已经取得了一些永久的授权,如果ARM本身在不断的迭代更新,对华为接下来的芯片有没有影响?

徐直军:天下不仅仅只有ARM,还有一个RISC-V。RISC-V是完全开放的,天无绝人之路,世界上任何事情都有备份选择。当然,我们还是希望跟ARM继续合作。

5、《C114》记者:华为AI芯片会不会像麒麟一样只用于自己的设备?今天发的AI芯片和架构,它们所组成的能力怎么样提供给客户?是通过华为云作为一个出口吗?

徐直军:现在从市场上也买不到AI芯片,基本上都是以AI板卡、服务器或云服务的方式面向客户。华为也是以AI板卡、服务器、云服务的方式面向客户和合作伙伴。已有大量的国内外企业都在基于昇腾310的板卡或服务器做开发、验证。我们基于昇腾910的训练服务在今年9月份就可以在中国上市,在明年一季度就可以在全球上市。我们希望在全球所有的大学、研究机构能够基于昇腾310、昇腾910系列的板卡、服务器、云服务做研究开发。大家清楚,做AI研究的最大问题就是缺少算力,谁的算力强,谁发表论文的速度就快。

据说现在AI相关的论文,数量增长最快的是谷歌,新增论文的占比听说已经达到30%。为什么谷歌有这么多论文的发布呢?就是因为它有全球最强的算力,别人可能算一个月,他们用几分钟就算完了。而且,在AI研究上大的突破主要也是来自于谷歌,某种程度上说AI本身就是一个暴力计算,没有强大算力哪来成功。所以,我们华为云希望面向全球,真正提供普惠的、强大的算力。

6、《Light Reading》记者:您之前也提到,华为自己也是在应用AI,不管是从人员的角度还是从业务的角度,AI给华为带来哪些价值?面向未来,华为有没有可能从过去传统的电信公司转变成一个AI公司呢?

徐直军:我们的AI首先应用于基站安装场景,原来一个基站安装完以后,一定要到现场才能做验收。现在我们采取AI技术,不用去现场,而且效率几千倍、上万倍的增长。之前任总在公司内部讲过怎么用AI来提升内部效率,我们董事会专门有一个决议,每年投入2亿美金用于AI在内部提升效率。华为不会从电信设备提供商转成AI公司。当然,现在华为也不只是电信设备提供商,我们把自己定位为ICT基础设施解决方案和智能终端提供商。

AI给华为带来的价值很清楚,一个是对内提升效率,另一个是对我们的产品赋能,再就是打造AI产品和服务,面向未来,面向生态合作伙伴。

如果对我们内部怎么用AI提升率感兴趣,可以去看一看我们财务怎么用AI审核单据,我们每年有超过500万张单据用AI直接识别支付,比人工更准确、效率更高。

AI能够解决什么问题,我们内部在持续探索,有了这些经验,未来就可以更好的去服务客户。

7、《Global Times》记者:您刚才在发布会上说90天的延长期对华为没有影响,华为会不会根据延长期做一些业务的调整?很多华为产业链企业上半年的年报都有增长,您怎么看华为在这其中扮演的角色和作用?

徐直军:建议你研究一下延长期的条件是什么?条件是基于原来销售给客户的产品,功能还不能增加的情况下,提供一些服务,去买它的器件还要对应上去。那为什么要买呢?如果基于这个还做调整,就没法做生意了。

我们不会基于这个延长期去做调整,因为我们早就调整完了。

至于我们产业链合作伙伴上半年有增长,是因为我们上半年增长了,这很正常。

8、《澎湃新闻》记者:上个月百度宣布他们的深度学习框架PaddlePaddle会在华为麒麟芯片上运行,咱们的MindSpore也是一个全场景的框架,终端也是支持的,之后这两个框架华为在使用上是一种什么样的关系?

徐直军:对于使用者来说,哪个好用就用哪个。对于华为来说,我们用框架肯定会用MindSpore,百度也应该是用它们的PaddlePaddle。对于非华为、非百度的使用者,看谁的好用就用谁的。麒麟、5G也是这样,我们不排斥。我们每一层都是开放的,但是层与层之间,我们有更好的协同。

党文栓:除了PaddlePaddle之外,非MindSpore其它框架训练出来的模型,昇腾芯片都予以支持。

徐直军:框架是独立的、芯片也是独立的,我们的ModelArts也是独立的。但是三者之间也有更好的协同。

9、《Financial Times》记者:昇腾910现在准备替代的行业上的可比芯片是哪些?这些芯片华为现在有没有在用?您刚才也提到,华为是有ARM永久授权,基于这个来开发了昇腾910,问一个更加宽泛的问题,现在ARM合作的暂停对于华为未来的芯片开发会有怎样的影响?

徐直军:作为一个训练芯片,与昇腾910可比的只有两家,一家是谷歌,另外一家你们都知道。谷歌对外只提供云服务,不提供板卡。在大规模的训练芯片上,主要是我们三家。

市场上有很多做AI芯片的,基本上是做推理芯片,跟我们去年推出的昇腾310类似。我们是先推出推理,这次推出的是训练。

ARM的问题本质上不是问题,我们有V8的永久授权,我们还可以定义一部分指令集。我们做的是嵌入式解决方案,使得我们能够对客户提供产品和服务。昇腾910里面有ARM核,但910的主体是达芬奇核,ARM核可以不放进去,也可以放进去。如果不放ARM核,它就是一个完全的AI处理器;放了ARM核,就作为SoC,用户使用就更加方便了。我们把昇腾910做成SoC,是为方便客户使用、为客户节省成本。

10、《量子位》记者:昇腾910投入了多少人力与资源?研发成本是多少? 2017年百度跟华为在AI方面展开了合作,了解一下这背后的合作有什么进展?关于昇腾910和新框架都是一个全场景、全栈的解决方案,很容易让人联想到跟鸿蒙有类似之处,余总说鸿蒙OS是面向AI的系统,双方将来如何协同?推进全栈AI解决方案,一开始出发是基于自己的业务进展,经历了今年的事件之后,有没有受到外部的影响?这个影响有多大?

徐直军:首先,成本肯定是机密数据。研发的投资金额也无法精确的统计出来,做芯片研发涉及面太广,财务上没有一个项目加起来恰好符合。

鸿蒙跟我们AI有没有关系呢?说有也可以,说没有也可以。因为鸿蒙主体还是跑在CPU核里面,不是跑在达芬奇核里面。如果它是跑在HOST CPU里面,就跟达芬奇核没有关系;如果跑在昇腾处理器里面,跟昇腾也有关系。

我们跟百度的合作,主要是百度的应用用了我们智能终端AI的能力,通过调优,使得他的应用在华为的手机上能发挥出更好的价值,使用体验会更好。

至于外部环境的变化,我们整个AI战略的执行不会受到外部环境的影响,外部环境反而使我们投资更坚决。

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