行算如将兵:智能计算中的“华为兵法”

2019-01-06 10:27

行算如将兵:智能计算中的“华为兵法

2018-12-24 21:08 来源:脑极体 人才 /华为 /技术

原标题:行算如将兵:智能计算中的“华为兵法

每一次人类生产力的革新,背后都隐藏着无数技术条件的成熟。一艘远洋货轮背后,是六个煤钢复合体,超过三十个学科研究机构,二百个行业的支撑。社会化生产就像一架精准复杂的机械,不能缺失任何一个部件。

而在智能时代逼近现实的今天,我们的社会已经准备好了所有条件吗?

可能并没有。在今天,以深度学习为代表的AI技术,已经被证实在生产效率提升上有相当通用而广泛的潜力,但全球范围内,企业AI技术普及率还不到4%。

二者之间的落差究竟从何而来呢?其中很大一部分原因在于,算力。

行算如将兵:智能计算中的“华为兵法”

智能带来无限想象,但大部分行业还只能徘徊观望。主要原因或许在于,智能产业时代作为企业与社会经济新能源的算力,依旧处在相对缺乏,并且面临诸多问题的阶段。

而这场面向算力焦虑的战争,并不是简单的堆芯片,或者等待摩尔定律再一次爆发就可以解决的。应对复杂的算力问题,需要从技术创新、产品服务迭代,再到生态资源组织的全面应对方案。

换言之,智能计算时代,也是要讲究兵法的。

12月21日,首届华为智能计算大会暨中国智能计算业务战略发布会在北京召开。这场主题为“芯开始,让智能计算无所不及”的产业峰会中,华为正式宣布将华为服务器产品线升级为华为智能计算业务部,并发布了华为智能计算战略。

构建全栈化、全场景AI解决方案的华为,在计算这个基础中的基础领域,是如何完成智能升级的?从刚刚完成的智能计算业务部升级中,我们可以观察到一条从问题,到解决方案,再到背后战略意图的完整曲线。

所谓知敌,知战,知策,便是兵法,那么在华为步步调配中,我们或许也可以看到智能计算时代的“新兵法”。

算力之饥:一场迫在眉睫的战役

让我们先回到文章最初提到的问题,今天企业已经知道AI的魅力,却迟迟无法完成对AI的应用,问题到底出在哪里?

我们可以从四个方面透视,为什么算力在智能时代对企业来说尤其重要。

1、 AI算力稀缺昂贵,增加企业应用负担

我们知道,AI不同于以往的计算任务,它要求更独特的处理架构,并需求针对性的异构计算。而这些能力在今天很多都还是稀缺能力,购买一块用于AI计算的国外某品牌GPU板卡,不仅价格昂贵,还需要长时间排队。而另一方面,企业需要的AI算力却比以往的IT技术更多,比如长时间反复进行的模型训练、大规模部署可能出现的算力风暴,都让企业在通往智能化的路上道阻且长。

2、 算力无法渗透,AI距离现实太远

对于企业来说,AI不能仅仅停留在服务器和虚拟机中,而是必须渗透到厂房、车间、矿山,而在传统的云计算体系中,AI算力难以抵达这些具体场景,必须构建云边端一体化的新型智能计算解决方案,才能完成AI到现实的渗透。

行算如将兵:智能计算中的“华为兵法”

3、 架构不协调,数据无法正常流动

目前数据都只在数据中心里面处理,而目前数据的分布非常广泛,在边缘、在端侧都有海量的数据在产生,它们也需要分析与处理。中心与边缘,数据只有流动起来才更完整,才更有价值。但目前要实现数据流动,有2个比较大的问题:一个是数据框架不统一,数据无法对接与处理;二是网络联接(带宽、延时等)无法支持海量数据的同步。数据不流动,就无法完成相应的业务场景,也会限制数据的价值发挥。比如:数据中心数据不足,无法满足建模需求;数据训练结果也无法与边缘的推理及时同步。

4、人才储备不足,复杂的智能计算无法实现

AI的人才问题已经是老生常谈,而对于非互联网企业,以及IT基础相对薄弱的企业来说,人才问题往往更为凸显。企业知道有某种AI算法可以帮助自己解决问题,但要在复杂的计算架构间交付出最终结果,却是企业无法负担的。

种种问题交错,最终组成了企业在AI大潮前停步不前的“算力之饥”。那么这场饥饿如何填补呢?华为给出的答案是,全面升级智能计算,从“芯”开始,构建全栈全场景的智能解决方案。

智算破阵:华为给出了这样的答案


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