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擎天神Atlas【新澳门萄京娱乐场官网】,撑起智能

2019-05-28 20:04

我们知道,要让AI落地,算力、算法、数据三者缺一不可。但是事有轻重缓急,如果今天问AI服务提供商和应用企业,AI最迫切需要的当务之急是什么,我想答案应该是统一的:算力。

我经历过很多对AI企业的采访。但往往给我留下深刻印象的,却是那些“想用AI却没有成功”的企业。比如去年,我采访过湖南一家物流公司。他们希望给自己的仓储园区安装智能摄像头系统,用AI来帮助监测烟头、烟雾等意外情况,以及进行区域人脸识别来助力安防。

去年,OpenAI发布了一份全球AI算力供需研究报告。报告显示,自2012年以来,人工智能行业的算力需求呈现出令人惊叹的增长趋势。需求量每三个半月就会翻一番。六年间,全球对AI算力的渴求增长了30万倍。

而我们了解到,这个设计的初衷虽然很好,但是在实际应用时却出现了状况——用普通的摄像头,跑AI算法效率太差;而市面上的智能摄像头又无法满足企业预期;研发人员想买AI加速卡来帮助摄像头体系部署算法,却发现主流的加速卡不仅价格非常昂贵,还往往没有现货,要等相当长的时间。

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而我们知道,摩尔定律增长周期是18个月翻一倍。事实上,全球提供的AI专项加速算力,远远跟不上需求的增长速度。

由此可见,虽然AI的第三次热潮正极大地刺激着企业的神经,但对于广大企业来说AI之门仍被“封印”。问题出在哪呢?

毫无疑问,算力饥渴,是AI发展之路上的第一堵墙。而困难同时也是机会,在华为全面拥抱AI的技术与产品体系中,专门有一个部门和它的产品,就是针对AI专项加速算力的需求问题而生。

冷静地想一下,AI走进千行万业,需要的不仅是云计算与大数据服务,而是要在边缘场景、端侧场景部署大规模算力,需要应对企业具体生产场景对AI算力的定制化需求,以及企业的成本负荷能力。比如这家物流公司,他们必须要在摄像头和园区边缘计算场景中获得充沛算力,并且成本不能过分高昂,才有可能真正打造一个心目中的智能园区。

去年12月,华为服务器产品线升级为华为智能计算业务部,将面向华为AI体系和外界产业需求提供AI算力支撑方案。而在智能计算的产品体系中,与x86和ARM并列,Atlas人工智能计算平台是专门应AI算力需求而生的系列产品解决方案。

然而理想总是撞上骨感的现实。AI产业迅猛爆发导致的边端侧算力需求猛增,实际遇到的却是行业内只有极少供应商能够提供相关产品。对于渴望智能化转型的初创企业和中小企业、实体经济企业来说,边端侧算力饥渴正成为切肤之痛。

Atlas这个名字,是古希腊神话中撑起宇宙的大力神。今天的故事,让我们进入产业AI和智能计算的世界,了解一下华为的Atlas,如何支撑起了AI算力这个一切故事的起源。

而这种普遍存在的焦虑,今天也在成为智能计算市场发生变革的驱动因素。

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焦旱:“智能 ”前夜的算力困境

算力瓶颈:AI之路上的第一堵墙

从本质上讲,AI算力问题不是单一的技术或者成本、性能矛盾,而是一个复杂的综合问题集合。这样错综纠结的困境,对于在渴望AI的企业来说,就像上古传说中天有十日,十个太阳从不同的角度烘烤着刚刚进入AI行业的企业和开发者,经常让他们手足无措。

我们知道,AI就像蒸汽机和内燃机一样,是一种通用技术,可以与各行各业的生产体系相结合,挖掘生产力和生产效率再提升的可能。那么AI算力,就是这一次生产力升级中的煤炭与石油——没有算力可“烧”,一切东西就都玩不转了。

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我们所采访的那家企业园区的困境,非常有代表性:想到了要购买端侧AI加速产品,却惊讶地发现成本hold不住,甚至干脆买不到,正是今天大量中小企业的集体痛点。

而算力瓶颈问题,其实又没有那么简单。不是只要有了芯片就能一切搞定。针对产业实践中的算力瓶颈,至少有三方面的实际问题需要解决:

这是由市场供需而决定的。在端边侧AI算力加速这个十分重要的领域,目前市面上提供的产品选择,确实非常稀少。

1、算力不足,企业AI业务根本无法启动

目前主要的供应商,基本上是英伟达一家独大。作为近几年英伟达AI战略的重要部分,to B的嵌入式智能产品成为了其战略核心组成部分,TX2嵌入式模块、 P4加速卡等产品占据了主流,而3月GTC大会刚刚发布的Jetson Nano新产品也广受关注。

今天,企业需要充沛的AI算力。缺乏神经网络的专项加速算力作为支撑,企业应用AI时就会面临训练时间过长和能耗过大两方面的问题,造成很多产业实践根本无从开展。

近两年,英特尔也开始进入这个领域,在2016年底收购了Movidius之后,逐渐推出了面向AI和机器视觉场景的Movidius系列产品,但其在市场中声量较小。寒武纪和比特大陆等AI创业公司也推出了相关产品,但目前还都不成熟。

我们曾经采访过一位生物工程领域的博士,他构想的AI算法原本设计很好,但因为学校缺乏相关算力资源,训练一次需要几个月的时间,最终导致研究项目根本无法满足时间规定。这样的案例不胜枚举,如果AI想要在实践中跑起来,算力供给是先决条件。

一家独大和产品选择稀少,让这个市场的供需关系长期失衡,束缚了企业用户和开发者的手脚。

2、边端场景无法渗透,AI缺乏实际操作性

出于对算力掌控的考虑,近年来Amazon、Google、Facebook等国际互联网巨头,包括BAT等国内巨头,都纷纷开始布局人工智能基础设施建设,比如AI芯片。然而“财大气粗”的互联网大佬或许可以实现自我救赎,那么更需要借助AI完成产业升级和智能化转型的中小企业,到底要如何解决算力困境呢?

AI算力的另一个问题,是算力都通过云服务输送,导致所有任务必须回传云端。这带来的直接问题是很多要求低时延、小数据训练量的任务缺乏实操可能性。

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比如说智能交通中要用到大量智能摄像头,摄像头的数据如果全回传云端处理再进行决策,那么很有可能交通情况已经发生了变化:无法起到实时监控、实时分析的作用。

正如之前分析的,中小企业今天想要用到边端侧的AI算力,有几个坎必须要过:算力产品太贵,难以支撑企业大规模部署;购买流程太长,官网经常要长时间排队,导致有些企业只能选择消费级产品顶上;兼容性差,云边端无法协同,导致部署和开发存在种种困难——继而这些困难还引申出解决困难需要大牛帮忙,又导致了需要的技术人才门槛太高,造成开发困境——有点像是恶性循环。

新澳门萄京娱乐场官网,3、缺乏垂直解决方案,行业不知道如何应用AI

在这样的情况下,如果始终缺乏新的“突围者”,就会导致算力困境长期存在。企业需要的不仅是烈日灼烧下的稀有 “井水”或者短暂 “荫凉”,更是在呼唤能够“从根源破解炽日之局”的后羿:从AI基础设施层面突围、用性价比和产品优势去打破这些规则。

还有一种情况,是具体到某一产业,需要的算力解决方案相对复杂。不是对基础AI能力的调用,而是与产业生产逻辑与已有技术体系相结合。那么这种情况就不能只是简单的引用算力,而是需要对算力进行改造和定制化,符合企业的最终需求。

铸箭:“反常识”的Atlas

这样相对复杂的算力需求,在能源、汽车等行业尤为显着。算力提供者必须与行业垂直技术解决方案提供商、数据公司合作,构建完整的行业垂直计算解决方案。

边端侧AI算力产品的供给不足与刚性需求,让这一市场的突围者在今天看来弥足珍贵。好在企业用户和开发者并不需要等待太久。

三者相结合,构成了今天对AI算力广泛缺乏且需求复杂的局面。而华为智能计算业务部面对这些问题的第一个答案,是派出了一名叫做Atlas的“战斗英雄”。

在4月10日的华为智能计算大会深圳站,华为正式推出了Atlas人工智能计算平台,这一系列也是华为智能计算家族的重要产品。会上发布了基于昇腾310芯片的Atlas 200 AI加速模块、Atlas 300 AI加速卡、Atlas 200 DK AI开发者套件、Atlas 500智能小站四款产品。这四款产品的共同特性是:作用于急需算力产品解决方案的边端侧场景,并且以主流的性能搭配“颇有杀伤力”的性价比。

大力神托起天幕:Atlas带来的智算风暴

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Atlas这个名字,是希腊神话中伊阿珀托斯的儿子,盗火者普罗米修斯的哥哥,由于力大不穷,在世界西极托起了整个天空和宇宙。因此被称为大力神或者擎天神。

先来重温一下这四款产品:

而当这个名字作为智能计算平台出现在市场中,显然华为对它的希望,是能够撑起万物智能时代的一片天空。

Atlas 200,是用于摄像机、无人机、机器人等硬件的端侧AI加速模块,可以处理16路高清视频的实时分析。

Atlas到底是什么?

同时,为了帮助开发者在Atlas 200环境中进行开发,华为还推出了配套Atlas 200 DK AI开发者套件。

去年十月,华为发布了基于Ascend昇腾系列AI芯片,以及全栈全场景AI解决方案。

而Atlas 300 AI加速卡,则可以在视频分析、OCR、语音识别、精准营销和医疗影像分析等领域提供AI加速能力,能够帮助开发者提升视频分析和高密推理场景的算力性能。

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最后的Atlas 500 智能小站,是独创性很强的边缘智能小站产品,可以在低功耗前提下部署庞大的AI算力,填补了边缘侧AI加速这个相对来说的行业空白。

(华为全栈全场景AI架构)

可以看出的是,这四款AI算力产品,与企业在实际场景中部署AI遇到的机器视觉和运算推理等能力息息相关,也是今天大量开发者实际需要的主流产品。

这些能力与业界主流异构计算部件,集成在各种规格的计算加速产品力,就组成了华为今天带给产业世界的Atlas人工智能计算平台。

而在当天发布会上,最引人注目的一点在于,发布这四款产品后,华为在现场就披露了4款产品的价格。对to B业务有了解的朋友,应该都知道这个领域的发布会一般是不说价格的。而Atlas发布会现场这个行为确实有点“反常识”的意味。一方面与大家印象中华为低调的风格不符,同时也与to B产业的行业规律不符。

目前,Atlas拥有提供云服务器AI算力升级的Atlas G系列产品,并且推出了面向端侧的Atlas 200 AI加速模块、支撑业界最高密度64路视频推理的Atlas 300 AI加速卡、面向边缘侧的Atlas 500智能小站,及定位于企业领域一站式AI平台的Atlas 800 AI一体机。

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这些产品就像乐高积木一样,从大到小,覆盖了云边端各种场景,并且能与华为云服务打通,基于多种排列组合,构建出完整的产业AI算力实践方案。

为什么华为愿意在现场一反常态地“晒价格”?透视其背后的逻辑,可以猜测为两个原因:其一在于华为确实有底气,对产品性能和性价比有绝对的信心;二是华为看到了算力的价格透明化,在现阶段的AI算力产业中具有深远的意义——如果有其合理性,那么华为愿意担当颠覆者。

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