华为AI芯片简史 这几年华为在做些什么?

众所周知，数据、算力和算法，驱动着人工智能的第三次浪潮。面对AI算力需求的爆发式增长，这几年华为在做些什么?

看似高深的人工智能(AI)技术，其实已经“润物细无声”地深入大众生活，仅你手中一部华为Mate20手机，就可以实现人脸识别、物体识别、物体检测、图像分割、智能翻译等AI功能。

这背后，依仗的是手机算力的大幅提升。小小一枚一分钱硬币大小的华为麒麟980手机芯片，就集成了69亿个晶体管，具备每秒钟完成万亿次级运算的能力。你可能想不到，如今自己手中任何普通智能手机的算力，甚至比美国航空航天局1969年登月计划中最先进计算机还高出几百上千万倍乃至更高。

其中，算力正是重要的基石。手机端的芯片算力几年间已经发展到如此惊人，用于云端的AI芯片需要处理自动驾驶等复杂场景的海量数据，又需要多强大的算力呢?OpenAI近期发布的研究显示，仅2012年以来，人们对于算力的需求增长六年就超过30万倍，平均每年增长10倍，远远超过了摩尔定律的发展速度，因为深度学习神经网络需要对张量(可以简化理解为矩阵)进行大规模并行计算，颠覆了传统的浮点计算，对算力的需求正在出现指数级的爆发式增长。例如原来1个时钟单元只能计算1次浮点计算，现在可以通过新的算子同时对N×N的矩阵计算，如果N=10，那就是同时计算了100次，计算次数较原来增长了100倍，新算子带来了对新芯片的强大算力诉求。

如果说2019年最受舆论关注的ICT和智能终端厂商是华为，那么其去年10月以来一直“犹抱琵琶半遮面”的业界算力最高AI处理器——Ascend(昇腾)910芯片，则是人工智能圈本年度最期待的AI芯片。

率先将专用NPUAI芯片引入手机。

人工智能发展中，我国在数据方面具备优势，但在算法与算力方面仍待发展，尤其是芯片与硬件代表的算力方面。算法科学家、工程师和应用厂商面临着AI算力稀缺和昂贵问题，大大抬高了算法研究和创新门槛，阻碍着AI的全行业普及和应用。

正因如此，尽管AI芯片在金钱、时间和人力各方面的研发成本高昂，但在AI商业赛道上，各厂商都在打造各自的芯片体系，其中多为聚焦于某一应用或某一场景的互联网和芯片厂商，也不乏ICT大厂。国内厂商中，华为在AI芯片的布局堪称“经典”。

在Alpha Go一战成名之前，绝大多数国人就已经完成了从功能手机到第一代智能手机的换代，不断增长的手机系统自带功能特性和第三方应用，刷新着用户的体验。无论是AI功能还是场景化AI服务，都需要手机完成复杂深度学习算法模型运算，计算密集复杂，计算需求巨大，实时性受到挑战;同时运行环境受限，功耗、内存、存储空间非常挑战，因此强大的算力是必需的。

如何将人工智能引入到手机终端，是彼时苹果、华为在内的手机厂商都在努力攻破的问题。

2017年9月的柏林电子消费展上，华为正式发布全球首款移动端AI芯片麒麟970，一个月后发布了搭载麒麟970的旗舰手机Mate10。麒麟970是全球首款内置了独立神经网络处理单元(即NPU)的人工智能芯片。华为第一个将NPU引入手机芯片，在此之后，苹果、三星等厂商纷纷跟进，到今天，AI手机已成为众多手机厂商的旗舰配置。麒麟970内置NPU性能大幅优于CPU、GPU和DSP这些通用计算单元，同时相比CPU获得了约50倍能效和25倍性能优势。这意味着，麒麟970芯片可以用更少的能耗更快地完成AI计算任务。

在NPU的加持下，手机功能也会变得更加强大。例如使用语音功能时，AI会对当前语境和内容进行细致的分析，从而实现高准确率的识别体验，将语音识别的成功率提升到更高的级别。这样一来，以智能助手为主语音的功能就得以替代传统的手工输入，扮演更重要的角色，或许以后大街上见不到边玩边走的“低头族”，而是更多人对着手机“自言自语”了。

在用户十分关心的拍照方面，AI的出现同样为喜欢手机摄影的用户带来不少福利。麒麟970搭载双通道ISP图像信号处理器，在动态影像捕捉和低光拍照上有很大的提升。双摄镜头+双ISP软硬件优化，再配合人工智能的计算机视觉分析，便能自动分析画面内的物体，并选择当前最佳的拍照模式，甚至可以进行物体追踪对焦和预测用户拍照时机，提供前所未有的拍照体验。

麒麟970的推出，成为传统智能手机和未来AI手机的重要分水岭，AI手机的发展也从单纯的算法优化进入了硬件能力的真·人工智能比拼阶段。

2018年8月，同样在柏林电子消费展上，华为又发布了全球首款7nm人工智能手机芯片——麒麟980。

1纳米(nm)等于1毫微米(即十亿分之一米)，约为10个原子的长度。一根头发丝直径约为0.1毫米，而7nm相当于头发丝的万分之一，在不到1平方厘米的麒麟980内部有高达69亿个晶体管。从芯片工艺上看，7nm相当于70个原子直径，逼近了硅基半导体工艺的物理极限，麒麟980实现了在针尖上翩翩起舞。华为消费者业务CEO余承东表示，麒麟980的7nm工艺是由1000多名半导体工程师组成的团队历时3年时间、经历5000多次的工程验证精心打磨的成果。

相对于麒麟970来说，麒麟980全面升级。以图像识别速度为例，麒麟970可达到约2005张每分钟，而麒麟980在移动端双NPU强大算力加持下，可实现每分钟图像识别4500张，识别速度相比上一代提升120%，远高于业界同期水平。随之而来的，是人脸识别、语音助手、AI拍照，及各类智能美拍P图等APP在手机上的全面升级。

同时，面对更海量的用户，麒麟710让更多消费者享受到人工智能的乐趣。到了2019年，华为推出麒麟810芯片，这是华为第二款7nm工艺的手机芯片，也是华为首款自研达芬奇架构NPU的手机芯片，这意味着更多海量用户享受到专用NPU带来的旗舰级的AI体验。

至此，华为完成第一轮在手机端的AI芯片布局(麒麟970、麒麟980、麒麟710、麒麟810)，手机产业也正式走入了AI时代。

“达芬奇”构建端边云算力大爆发基础

AI赛道比拼，影响的绝不仅是手机端，边缘侧、云侧的硬件算力、数据算法等元素无一不处于白热化的竞赛之中，几乎每天都有新的论文、新的产品问世。

如果说华为在芯片上的持续投入属“居安思危”，显示的是其远见与决心。那么，华为在人工智能领域的野心则更为宏大，这一次，华为不仅要覆盖云、边、端各种场景，还要形成从应用到系统到芯片的闭环。

2018年10月，华为在其全联接大会上首次提出全栈全场景AI解决方案，华为轮值董事长徐直军表示：“全场景，是指包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等部署环境。全栈是技术功能视角，是指包括芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈方案。”

达芬奇架构针对AI运算特征而设计，以高性能3DCube计算引擎为基础，实现了算力和能效的大幅提升。从云、边缘、端独立的和协同的AI实际需求出发，从极致低功耗，到极致大算力的AI场景，为云、边、端之间的算法协同、迁移、部署、升级和运维，提供了统一架构底层核心支撑，大大降低了人工智能算法开发和迭代的门槛，降低企业人工智能部署和商用成本。

目前，昇腾(Ascend)芯片家族中的昇腾310已经落地商用。基于昇腾310，华为陆续发布了Atlas200、Atlas300、Atlas500、Atlas800等产品，已被广泛应用于安防、金融、医疗、交通、电力、汽车等行业，涉及摄像机、无人机、机器人、智能小站、MDC(MobileDataCenter)等产品形态。并提供基于昇腾310的AI云服务，比如华为云图像分析类服务、OCR服务、视频智能分析服务等超过50款API已经基于昇腾310，日均调用量超过1亿次。另有大量企业客户正在借助昇腾310芯片自己开发算法服务。

随着昇腾310相关产品大规模上市，外界对昇腾910的期待更盛。毕竟，去年10月，徐直军在会上公布，“昇腾910是计算密度最大的单芯片，最大功耗为350W，半精度为(FP16)256TeraFLOPS，比英伟达V100的125TeraFLOPS还要高出近1倍。若集齐1024个昇腾910，将会出现迄今为止全球最大的AI计算集群，性能也将达到256个P，不管多复杂的模型都能轻松训练。”简单来说就是，昇腾910是业界算力最高的AI处理器，相同功耗情况下，它的算力是业界芯片的2倍、最强CPU的50倍。

全栈全场景AI逐步落地

其中，在2019年已经落地实现商用的，除了昇腾310，还有其面向用户和开发者的门户——华为云ModelArts。作为一站式AI开发平台，ModelArts可以提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。2019年5月，在斯坦福大学DAWN Bench榜单，华为云ModelArts获得图像识别训练第一，ImageNet-1k数据集上用128块V100GPU训练ResNet-50模型仅需要2分43秒，而在2017年10月，斯坦福DAWN的训练时间是13天10小时41分钟。斯坦福大学DAWN Bench榜单几乎聚集了国内外领先AI厂商，ModelArts如果有强大的昇腾910加持，是否能进一步刷新世界纪录?若再采用1024个昇腾910的全球最大AI计算集群，又将出现什么样的成绩?

从端侧到边缘侧再到云侧，从底层硬件到深度学习框架再到上层应用使能，华为的全栈全场景AI战略正在逐步落地。

其中，全栈AI的基础，是一系列基于统一的达芬奇架构的AI芯片——从IoT到终端(如麒麟芯片的NPU)，到边缘侧再到云。在会上，徐直军还宣布，“外界一直在传华为在开发AI芯片，我要告诉大家，这是事实，我们今天发布两颗AI芯片：华为昇腾(Ascend)910和310。”此言一出，立刻在国内外人工智能圈子惊起波澜——华为终于祭出了大招。

除了昇腾系列芯片外，华为提出的全栈AI，还包括支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架Mind Spore，芯片算子库和高度自动化算子开发工具——CANN，提供全流程服务(Model Arts)、分层API和预集成方案的应用使能。在一年前关于AI的豪言中，哪些是华为下一步将要向市场兑现的呢?我们拭目以待。