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764八月初秋，天氣一如既往的火熱。南國深圳，華為坂田基地更是一番熱火朝天的景象。三天前，華為輪值主席徐直軍在這里推出華為高端 AI 芯片昇騰 910 ，開啟華為在先進技術領域挑戰硅谷的最新嘗試。
一直以來，華為自研芯片都是人們關注的焦點。，正是因為有了自主研發的海思麒麟系列手機芯片，華為才能快速搶占手機市場，一路“攻城略地”，躋身中國智能手機行業第一寶座。當然，作為目前全球體量最大的通信設備商、全球坐三望二的智能手機廠商，華為自研芯片不止于此。巴龍、鯤鵬、凌霄還有這次發布會重點推出的昇騰，華為自研芯片已經覆蓋手機、服務器、路由器，電視、AI 等多個領域。自研芯片已然成為華為的核心競爭力，一個其他競爭對手所不具備的獨特優勢。
昇騰系列芯片主打人工智能領域，用于處理構建人工智能算法的海量數據。華為的這次公布，讓不少人沸騰了，網上的言論越傳越神，被稱作“攻破了又一個讓國人蒙羞的城池”，“實現了彎道超車”，甚至出現了華為將在云端 AI 芯片領域干掉英偉達、谷歌的論斷。這些評價是否正確？華為昇騰芯片真的有那么大影響力嗎？
江湖霸主英偉達
AI 芯片是什么，半導體業界并沒有嚴格的界定。一般來說，AI 芯片被稱為 AI 加速器或計算卡，也就是 AI 應用中的大量計算任務的模塊，目前主要有 GPU、FPGA 和 ASIC 三種技術路線。其中 GPU 在 AI 訓練方面已經發展到較為成熟的階段，谷歌、臉書、微軟、 推特和百度等公司都在使用 GPU 分析圖片、視頻和音頻文件，以實現深度學習等功能。
看到這里，很多人心里納悶， GPU 不是顯示芯片么，怎么用來搞 AI 。其實這個道理很簡單，GPU 負責處理圖形數據處理，擁有大體量的邏輯運算單元用于數據處理，對于密集型數據可以進行并行處理。人工智能的神經網絡架構有個特征，剛算出來的數往往再投入結算，一輪輪迭代以凸顯關鍵細節，這種計算不需要太多數據緩存單元，不需要復雜的邏輯控制，只要計算單元夠多就行。相比注重邏輯判斷的 CPU ，GPU 芯片顯然更加適用于人工智能深度計算。
在 GPU 芯片領域，英偉達是當之無愧的龍頭老大。在人工智能興起之初，由于 GPU 芯片在深度學習領域的優勢，英偉達與斯坦福大學的吳恩達合作開發了一種使用大規模GPU計算系統訓練網絡的方法。與此同時，英偉達與谷歌的人工智能團隊合作，建造了當時最大的人工神經網絡。之后，各深度學習團隊開始廣泛大批量使用英偉達的顯卡。
如今，全球估計有 3000 家 AI 創業公司，其中一半以上都是在英偉達的平臺上構建的。科技巨頭也不例外，谷歌、微軟、臉書、亞馬遜都在購買英偉達芯片，用于構建自己的數據中心。數據研究公司 Gartner 顯示，英偉達擁有 AI 芯片市場約四分之三的份額。上一財年，英偉達從用于數據中心的 AI 芯片銷售中獲得將近 30 億美元收入。在人工智能芯片領域，英偉達已經是當之無愧的江湖霸主。
挑戰者昇騰 910
AI 芯片這個江湖兇險異常，英偉達目前是霸主，可誰也不敢保證未來會發生什么。深度學習算法分為訓練和推斷兩部分，所謂訓練，就是給不斷計算大數據，讓它慢慢學會識別和區分對象；所謂推理，就是讓訓練好的機器干活。GPU 芯片在算法訓練上非常高效，可在推斷中對于單項輸入進行處理的時候，并行計算的優勢不能完全發揮出來。
因為 GPU 芯片 在人工智能深度學習上的天生劣勢，一些企業將目光投向專用處理芯片，采用 FPGA／ASIC 技術路線設計專業 AI 芯片。FPGA 的前期啟動成本低，后期可以進行再編程，可以采用 OpenCL等更高效的編程語言，降低硬件編程的難度，還可以整合系統模塊，提高應用的靈活性，與GPU相比，FPGA 具備更強的平均計算能力和更低的功耗。
ASIC 運行速度比 FPGA 更快，是一種為專用目的設計的，面向特定用戶需求的定制芯片。在大規模量產的情況下具備性能更強、體積更小、功耗更低、成本更低、可靠性更髙等優點。華為昇騰 910 就是 ASIC 芯片，它采用 7nm＋ EUV 制程工藝，達芬奇架構，計算力可達到 256TFOPS，比英偉達最新的 V100 還要高出一倍。值得注意的是，昇騰 910 達到規格算力所需功耗僅 310W，明顯低于設計規格的 350W。
江山代有人才出，各領風騷數百年，而在日新月異的科技領域，數百年的跨度會縮減為三五年。強如英偉達，在稱雄 AI 芯片領域六七年之后，也開始顯露頹勢。人工智能領域有三要素：數據、算法和算力。數據為芯片處理的對象，算法即計算的邊界，而算力則直接決定了計算效率。對于華為來說，芯片是它們的硬實力，算力即它在 AI 領域的競爭力。有了最強算力加持，昇騰 910 這個氣勢洶洶的挑戰者，擁有足夠的實力與底氣挑戰江湖霸主英偉達。
達芬奇 AI 架構
昇騰 910 的誕生，使得華為在 AI 芯片領域地位大幅上升，不過這遠遠不夠。英偉達技術雄厚，有針對各種場景的優化，華為僅靠一款芯片，打敗英偉達無從說起。在深度神經網絡的訓練方面，英偉達現在擁有一個由軟件、大學、初創企業和合作伙伴組成的強大和自我維持的生態系統，這些伙伴讓英偉達很難被擊敗。
同時，AI 芯片不是個特別大的行業，AI 芯片在整個芯片領域占比不到 1％。華為進軍人工智能領域，追求的是全棧。所謂全棧，是指在芯片設計、訓練推理計算框架 MindSpore 、全流程服務（ModelArts）一體到位。在全棧理念基礎上 華為宣布“達芬奇”架構，提出 MindSpore 計算框架，一舉橫跨公有云、私有云端、邊緣等，實現全棧全場景 AI 解決。
達芬奇是歐洲文藝復興時期最完美的代表，他是科學家、發明家、建筑工程師，也是畫家。華為使用達芬奇這個名字，透露出其 AI 戰略布局的光芒與野心。數據預測，到 2025 年全球智能終端數量將會達到 400 億臺，智能助理的普及率將達到 90％，企業數據的使用率將達到 86％。
人工智能將會改變所有行業，華為的理想是將 AI 技術融于產品，在達芬奇 AI 架構基礎上構建一個萬物智能的世界。昇騰 910 AI 芯片是達芬奇架構的排頭兵，在不久的將來，華為勢必會研發更多的 ASIC 專用 AI 芯片，挑戰英偉達的 AI 生態系統！
