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“达芬奇”项目现身 HUAWEI发起人工智能领域新一轮竞争

发布时间:2018-10-11 10:10:58  来源:界面     采编:贺飞  背景:

  HUAWEI朝着云计算和人工智能踏出了重要的一步。

  在10月10日举办的2018HUAWEI全联接大会上,HUAWEI轮值董事长徐直军对外公布了“达芬奇项目”的细节。这个被视为是HUAWEI在人工智能领域最重要的一次进化,终于浮出水面。

  此前一直有消息称,HUAWEI内部存在着一个名为代号为“达芬奇”的人工智能发展项目,该项目并不仅仅是芯片本身,而是涵盖了一系列软硬件结合的解决方案,最终为用户提供全场景的服务。现在,传言变成了现实。

  在这片蓝图之中,最基础的部分是HUAWEI对外发布的两款人工智能芯片。这两款芯片都建立在HUAWEI研发的“达芬奇”架构基础上,以达芬奇架构为基础的芯片,最终和算子开发工具CANN、统一训练推理架构MindSpore、机器学习PaaS(平台即服务)ModelArts一道,组成了HUAWEI在AI方面的全栈全场景方案(即涵盖多个层次的技术方案)。“达芬奇”可以被认为是与GOOGLE开发的人工智能学习系统TensorFlow类似的技术框架。

  相比国内其他厂商而言,HUAWEI的做法显得颇为超前。国内其他的主流云服务提供商目前多把精力放在了PaaS层面,HUAWEI算是第一个明确了在IaaS(基础设施即服务)层面进行布局,并且制定了一套自有深度学习架构,推出跨平台AI算法模型的主流云服务提供商。

  但第一个吃螃蟹的人往往会面对最多的质疑。一个核心问题在于,HUAWEI并不是国内最早一批进入公有云市场的企业,在市场格局暂时稳定、颠覆变化并未发生的前提下贸然踏出这一步,HUAWEI是否做好了万全的准备?

  徐直军并不担心这个问题。他认为,一直以来HUAWEI都不是一个简单的互联网企业或者IT企业。HUAWEI过往的业务涵盖了终端产品、网络、云服务、通信等领域,这让HUAWEI积累了从App到硬件的各方面能力,因此构成了HUAWEI在人工智能领域构建全方位生态的客观条件。

  比如说,在传统的通讯领域,HUAWEI有着充足的技术积淀,得以将相关的技术能力工具化,打包输出给合作伙伴以快速地满足他们的需求,从而提升合作伙伴的生产效率。

  至于芯片研发,则是HUAWEI一直在投入的方向。这是它们和其他云服务商的主要差异所在。2017年9月,HUAWEI所推出的麒麟970芯片上就已经搭载了人工智能技术,被外界认为是HUAWEI在人工智能芯片领域的一个标志性事件。

  除此之外,HUAWEI的传统业务也给它们研发人工智能芯片打下了基础。按照徐直军的说法,人工智能芯片的核心点包括了数据输入和输出的速度,以及带宽交互的能力,这需要厂商在路由器等产品上有一定的技术积累。作为一家以通信设备起家的企业,HUAWEI在这方面自然有所准备。

  内部的技术基础准备好之后,HUAWEI需要关注的就是来自外部合作伙伴的需求。

  一直以来,HUAWEI的业务呈现出多样化发展的特点。从云端、边缘计算,最后到各个终端设备产品,HUAWEI所提供的每一类产品服务着不同的企业、场景和环境,这自然带来了各种不同的需求,比如较低的功耗或者较强的算力,也意味着合作方必然需要针对不同细分场景的人工智能技术。

  在此背景下,全栈全场景方案的协同优化相比于单方向的技术方案,更能够带来价值。HUAWEI需要通过全栈的技术方案,来提供针对全场景的人工智能服务。

  多种技术和多种场景的集合,形成了HUAWEI推进自身架构研发的主要动力。“大家基于对人工智能的理解,以及对人工智能需求的了解,自然就产生了研发新架构的需求。”徐直军说。

  进军全栈全场景方案,一定程度上可以被看作是HUAWEI在人工智能方向对于现有业务的一种延续。这是HUAWEI集成自身包括芯片制造、计算协同、数据服务等技术能力,并将之应用到人工智能领域的一个业务延伸过程。最终,HUAWEI在2017年6月拍板敲定了达芬奇项目的开展。

  HUAWEI的这次布局,也结合了此前一直对外宣传的发展原则:对于HUAWEI云来说,它们“上不做应用,下不碰数据,不做股权投资”。在这次发布的全栈全场景方案中,HUAWEI仅仅走到了PaaS层这一步,并没有向具体的应用发展。

  “解决各行各业的各种用途,不是HUAWEI做的,HUAWEI做不过具体的行业企业,所以只负责提供平台,提供框架等技术支撑。”徐直军告诉界面资讯记者,HUAWEI选择做什么,不做什么,都会根据自身的能力来思考决策,战略的形成就是在有限资源情况下的选择。

  然而,在AI方面,HUAWEI的新战略并不仅仅是打造全栈技术方案那么简单。

  在大会上,徐直军表示,为了应对AI技术和发展环境的整体变化,HUAWEI制定了涵盖五方面的AI整体发展战略,其中包括投资基础研究、打造全栈全场景方案、投资开放生态和人才培养、解决方案增强、内部效率提升。打造全栈全场景方案仅仅是HUAWEIAI发展计划中的一部分。他告诉界面资讯记者,对于HUAWEI来说,五个战略之间也并没有明显的先后之分。但可以肯定的是,HUAWEI仍然需要补一些课。

  徐直军认为,在全栈全场景的解决方案之中,HUAWEI面对的最大挑战,在于是否能够通过计算和推理框架来形成一个自身的生态,从而吸引足够的开发者使用HUAWEI的技术方案。

  这并非是杞人忧天。目前在行业中,更受开发者欢迎的深度学习框架包括GOOGLE的TensorFlow、脸书的PyTorch、加州大学伯克利分校的Caffe等等。随着AlphaGo的名声大震,其背后的TensorFlow也已成为了人工智能开发者群体中最为流行的深度学习框架之一。

  竞争也在所难免。徐直军强调,HUAWEI提供的是硬件和云服务,“我想所有市场还是希翼有竞争的,竞争可以促进大家进步,没有竞争不叫市场。”

  HUAWEI发起挑战的底气,源于现有框架很难适应全场景的人工智能需求。现阶段,包括GOOGLE在内,大部分的技术提供方都是在云端进行数据的训练和推理。如果要在终端进行推理,要求框架要小,架构要灵活,现有的TensorFlow并不能满足这一需求。

  HUAWEI正在做这方面的功课。徐直军透露,HUAWEI明年会推出一个终端设备上的计算框架。至于未来的网络里面,学习和推理同步进行,这同样需要相对应的计算框架。

  HUAWEI希翼借此来显示自身人工智能技术方案的便捷性,吸引更多的用户使用,从而通过开发者的应用来打造一个技术生态。当然,对于依然选择TensorFlow框架的开发者,HUAWEI的芯片上还提供了转换工具,让这一框架能够在芯片上运行。

  除了推出不同的计算框架之外,HUAWEI还在通过其他措施加大对于开发者的吸引力。比如说,HUAWEI的PaaS ModelArts将会支撑全流程模型生产,同时还支撑人工智能条件下的开发流程。

  在生态建设上,培养自身的人工智能人才也相当重要。在这方面,HUAWEI的着眼点放在技术自动化之后对于开发者培育门槛的降低。

  “技术自动化之后,开发可以更简单、更敏捷,更多的人可以加入到AI开发者的队伍来。”在徐直军看来,目前国内的大学都在研究人工智能,但计算能力的不足使得数据模型难以被训练完成,因而成绩都只能够停留在纸面上,而无法为实际应用带来效率的提升。

  在HUAWEI的构想中,计算能力的提升是解决这一问题的关键。长达几周的模型训练随着计算能力增加,会缩短到几分钟之内即可完成,这会极大地推动研究成果的落地。背后,包括HUAWEI在内的人工智能服务提供方都需要提供更有力的支撑。

  无论是吸引外来开发者,还是培养自己的人才,都是一个降低人工智能技术使用门槛的过程。在 2018 中国数博会上,HUAWEI云BU总裁郑叶来提出了“普惠 AI”的概念。在这个概念下,人工智能技术将会是一种通用的技术,因此它也应该是所有人都用得起的。

  “就像通讯一样,把人工智能技术的门槛降低是大家努力的目标。”徐直军说。现在来看,“达芬奇”项目算是实现这个目标的第一步。




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