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㈠ 華為發布最強AI訓練集群Atlas 900的意義何在
日前,在華為全聯接2019大會上,華為副董事長胡厚昆發布了Atlas 900 AI訓練集群。
此次發布的Atlas 900 AI訓練集群由數千顆升騰910 AI處理器互聯構成,每顆升騰910 AI處理器內置32個達芬奇AI Core,單晶元提供比業界高一倍的算力。集群總算力達到256P~1024P FLOPS @FP16,相當於50萬台PC的計算能力。
華為已在華為雲上部署了一個Atlas 900 AI訓練集群,集群規模為1024顆升騰910 AI處理器。華為以極優惠的價格,面向全球科研機構和大學,即刻開放申請使用。
傳統上,我們對華為的認知是一個做基站的通訊業廠商,後來華為開始做手機,是一個手機廠商,而事實上,華為還有一個企業業務BG,為企業服務也是華為的重要業務。
那麼,華為搞這個Atlas 900 AI訓練集群的目的是什麼?這個東西到底有多先進?其意義何在呢?
一、 升騰910的實力
最近幾年,隨著深度學習演算法的突破,人工智慧開始熱了起來。但是人工智慧的計算模式與傳統的CPU計算不太一樣,這讓算力成了瓶頸。
一開始,人們用很多CPU組成傳統的超級計算機,做AI計算。
後來,人們用GPU並行計算的優勢,把GPU做人工智慧計算。我們熟悉的AlphaGO,就是在nVIDIA的GPU上訓練的。
但是,從理論角度,GPU設計出來是跑 游戲 ,跑設計的,而不是為了計算的。後來nVIDIA的黃老闆發現,這么強大的計算能力只用來玩 游戲 太浪費,搞出來通用計算,GPU才能跑計算。
而那個時候,深度學習還沒突破,人工智慧還沒熱鬧起來,所以GPU跑AI計算其實也是兼職,不是專職。
最後,人們乾脆搞專門的晶元用來做AI計算,谷歌在搞,網路在搞,中科院投資的寒武紀在搞。
華為一開始是買的寒武紀的IP,用在自己的麒麟970上面,但是很快華為發現這個東西自己也可以來,於是就開發出達芬奇架構,搞出來升騰910。
按照華為的數據,在7nm工藝上,升騰910相比Nvidia 12nm下的Tesla V100要快一倍。
因為Tesla V100不僅算AI,也要當超算的加速器用,閹割一下還得當顯卡用,所以晶體管不能全部用在算AI上。
而升騰910是專用的,這個差別,類似於CPU挖礦,GPU挖礦和礦機晶元挖礦的區別。
從專用晶元比較,網路的昆侖,寒武紀公布的晶元算力效率也很強大。但是它們相比華為的硬體實力有很大差距。
所以,華為的產品已經流片上線,它們的產品還在PPT和流片實驗階段。
目前,你能用上的AI計算,華為的方案是最強的。
二、 華為的意圖
目前,華為的升騰910和Atlas 900 AI訓練集群對外不銷售,而是通過網路提供廉價的算力。
從成本上看,Atlas 900 AI訓練集群採用「HCCS、 PCIe 4.0、100G以太」三類高速互聯方式,高速低延遲互聯的另外一個涵義就是「貴!」。
而升騰910用7nm流片,7nm本身就很貴,nVIDIA還用便宜的12nm,華為用昂貴的7nm加上昂貴的高速互聯,成本應該高很多。
但是,華為偏偏不高價賣。
nVIDIA的Tesla V100一個賣1萬美元。谷歌對外租,但是你要租一個32核的算力一個小時24美元,租一年優惠價是37842美元。
華為的價格還沒出來,但是華為說了會以極優惠的價格,面向全球科研機構和大學。
華為高成本搭建算力平台,低價出租,這是做慈善嗎?
當然不是,華為的意圖也很有意思。
現在人工智慧熱,相當於淘金。而華為,nVIDIA和谷歌(未來也許有網路、寒武紀)是賣水的。
在通訊行業,電信運營商是淘金的,華為、諾基亞,愛立信是賣水的。
華為知道賣水能發財,目前這個布局期,我賣便宜點,盡量讓淘金者喝我的水,然後習慣用我的杯子,我的水桶(AI配套的軟體框架),等你習慣了,整個AI業界都用我的算力。我再舒舒服服的收費,淘金者就只能從我這買水了。
這個策略,和當年微軟縱容盜版Windows一樣,你習慣用Windows不是個系統問題,而是整個生態都在Windows下沒法換了。X86處理器也沒法換。
這是華為的意圖。
三、 華為的AI大局缺一個網路
我們知道,當年在桌面計算上。是Wintel聯盟,英特爾出硬體,微軟出軟體,搭建生態系統。
後來移動領域,是AA,ARM和安卓,ARM和蘋果。
華為要搞這個,不僅是開放算力的問題,還需要有一個搞軟體,搞應用的把算力需求放到華為平台上來。
這個人是誰呢?網路最合適 。
網路深耕AI的年頭很長,布局時間和谷歌差不多,其他家的AI還在概念的時候,網路的AI已經落地到工業企業,用於質檢,物流,客服很多領域了。
網路的做法是,前台服務結合行業,後台算力在網路的AI雲上,網路提供軟體框架,落地到解決方案。網路雲端相當於AI的大系統。
華為的AI賣水要成功,需要和網路結合起來,華為AI提供算力,網路把華為的AI算力,做成AI雲平台,讓應用端直接調用,應用端解決實際問題。
最後是任何行業需要AI提高效率,那麼它就用網路AI雲平台的方案,直接調動功能。而網路AI再使用華為的AI計算硬體的算力。
華為與網路聯手,或者能夠變成AI時代的Wintel。