2016年,如果你问一个人,人工智能是什么?他多半会回答——这题我会,阿尔法狗,打败人类棋圣的那个怪兽。

而2020年,当你在街边拉过一个人,问他AI是什么,他很可能开始跟你列数:孩子每天都要聊天的智能音箱、远程监护老人状况的AI摄像头、手机里AI美颜的自拍、以及汽车里语音调出的车载机器人;资讯平台无时无刻推送的算法、总是被电商猜中的好物推荐、展示给门卫的健康码,还有似乎不那么堵了的通勤路……

读到这里,你有没有发现,AI似乎就像是一头巨象。当它刚刚走进人类社会时,就像一头象走进卧室,人们要么认为大象是假的,要么觉得卧室是假的,仿佛发生了一件不可能发生的事情。

当它真正成为支撑社会运转的底座,无处不在的时候,大家似乎又如同《大般涅盘经》中尔时大王询问的众人,身处房间的众人,觉得它是大萝卜、大蒲扇、大柱子、小草绳……

对于普通人来说,或许没有必要、也没有可能看清整只AI大象的全貌,但我们触摸到的地方、流动着的血液、跳动的脉搏,或许就是智能时代最亲近的温度。

那么,支撑起这只庞大物体的血液,究竟是什么呢?我想大多数人会和我得出同一个答案,就是如同电力之于工业时代一样,涌动在智能穹顶之下的算力。

当然,今天再提计算的价值,早已是老生常谈了。但AI从一个虚无缥缈的未来技术,变成了托举起千行万业、紧贴普通人日常生活肌理的存在,自然也让算力本身经历着新的锻造与锤炼。

当人类理解AI、释放AI、应用AI的方式开始发生变化,计算这件事也在悄然被改变着。

万象更新:新基建需要怎样的计算能力

有人会说,是超大数据中心,永不宕机的那种;也有人会说,是高性能的终端处理器,让IoT们变得智能,又不需要频繁维护的那种……这些都摸到了“智能计算”这只大象的粗腿。而围观整个“巨象”的全貌,恐怕还要从与“巨象”共生的受众说起。

首先,AI从阿尔法狗变成了人人身边看不见的“巨象”,使用和应用它的对象都发生了变化。从DeepMind这样的实验室和互联网公司,变成了城市管理、超市零售、制造工厂、金融保险、安防教育等等“传统”的重工行业。这意味着,支撑AI的算力也必须从满足学术级模型训练,变成帮助千行万业实现提质增效的生产力工具。

这自然给计算产业带来了新的挑战,除了高并发、高吞吐必然带来计算性能的大幅度升级,另一个不容忽视的就是异构数据增长对异构计算的渴求。

我们知道,云+AI+5G的组合,催生了智能物联网的爆发式增长,云端边软硬结合是AI的宿命,而五花八门、多元复杂的端侧硬件也要求计算系统能够处理各个来源、各种结构的数据。举个例子,要想搞定指挥交通,就需要对路面传感器、智能红绿灯、专用摄像头等等各类数据统一应用,才能有效治好城市的“交通病”。

另外,AI应用场景和任务的增多,以及终端非结构化数据的膨胀,在要求算力继续升级的基础上,还必须具备高度的灵活性。简单来说,目前有95%的数据都是非结构化数据,其中有语音、图像、视频、文档……如果全部使用通用计算来处理,无疑会给处理器带来超强的负荷。等于让一所小学里的各个年级都混在一起上课,估计学校的管理者和老师会率先崩溃。所以,能够在不同任务场景、针对不同数据和业务流程,有效匹配不同的算力集群,这样的计算架构自然也就更加科学。

尽管今天AI似乎已经渗透进了诸多生活肌理之中,成为通用目的技术(GPT),即作为生产力资源广泛部署,推动新产业、新组织的全面崛起。在这一背景下,AI与行业的结合还只是刚刚开始。

举个最直观的例子,在疫情期间,远程办公、远程医疗、全民守候火神山雷神山直播、智能小程序防疫、智能测温以及各类消洒机器人的出现,都在不断刷新着大众对AI温度的全新认知。

香象渡河:昇腾计算的AI产业穿透

前面我们提到,AI与行业的渗透率,仅仅4%。而新基建浪潮下,AI几乎是与5G、新能源、自动驾驶、云计算等技术命题被牢牢锁在一起的必解之题。

在复杂的产业环境之中,究竟如何才能将AI渗透到产业的每个毛细血管之中?我想《优婆塞戒经》中三兽渡河的故事,或许能代表今天计算领域所需要具备的能力——兔子只在表层,浮水而过;马可能达到河底也可能不到,说不准;而大象则一定能脚踏河底,将AI的力量透彻地灌输进产业深处。

2019年,华为启动了“一云两翼双引擎”的计算产业布局,其中昇腾就成为产业与AI连接的核心。时至今日,在华为分析师大会上,一只名为昇腾的计算巨象就开始逐步清晰。

首先,以昇腾处理器为基础锻造的超强性能计算集群,构成了“计算巨象”的庞大身躯。

基于昇腾系列AI处理器,华为打造的Atlas计算集群,通过板卡、服务器、集群等的组合,实现了可扩展的澎湃算力支持。比如Atlas 200,半张信用卡大小的体积,能够实现16 TOPS INT8算力,单帧画面物体识别 200张,算力升级有哪些意义呢?

比如此次新冠疫情期间,原本需要医生花费需要10-15分钟进行图像分析的病情诊断,借助AI识别仅需10~20s,诊断精度高达99%,大大减轻了医护人员的工作负担。

体现出了极高性价比,也让“僧多粥少”的算力紧张局面得到缓解。这是众多普通产业得以迈进智能时代的基本门槛。

其次,华为Atlas计算解决方案,以及背后高效编程与执行框架CANN,一站式AI开发与管理平台ModelArts,机器视觉 AI开发套件HiLens,这些构成了昇腾计算这座巨象稳固支撑起产业智能化需求的四肢。

AI要在产业端落地,显然不能自己封装一堆处理器就大功告成了。可靠的技术方案、易用的技术工具、配套的场景适配等,唯有把这些都交付给产业,才有可能完成一场产业形态的AI革命。

所以我们看到,昇腾的全栈全场景AI中,就通过Atlas这个产业枢纽的两大方案,让数据中心解决方案打造云场景下的AI基础设施,满足高并行、高通量、大规模的计算需求,助力智慧城市、智慧医疗、天文探索这样的硬核行业;而智能边缘解决方案面向端侧和边缘侧,通过摄像头、无人机、智能小站等,让大众日常接触到的园区、交通、超市、监控等等,都能够以更简易的方式触碰AI。

而为了让各行各业能够更高效、轻松地应用技术本身,华为选择将复杂的问题留给自己,通过各种一致性的开发端口,以及高性能SDK、文档和行业Demo,将AI的开发部署变得更加简单,让客户的AI业务得以快速上线。比如借助MindStudio开发平台,开发者可以快速实现软件迁移和性能调优,节省大量时间成本。

至此,云边端一体化AI注入智能社会的四肢百骸,不断供能产业转型,也就成为了可能。

最后,借助全场景AI计算框架MindSpore的开源,昇腾以“授人以渔”的方式,将AI的钥匙交到了广大的开发者手中,催化AI生态的创新大爆炸。

华为昇腾并不只局限于将自己打造成智能计算产业的“金饽饽”,对于AI普惠的社会价值也不遗余力。

前不久,昇腾全栈全场景AI开发框架MindSpore就实现了开源,将昇腾体系中高效开发、强大算力、全场景部署等基础能力,交付给千行百业。

由此带来的结果是,让原本受限于高昂算力、高难门槛、人才稀缺等问题的企业与个人开发者,得以被充分激活,在昇腾生态中,释放自己的奇思妙想,创造出更具产业细粒度、垂直可用性的AI应用,进一步拉开中国产业AI的全球竞争优势。

使能生态,固然是一件“慢工才能出细活”的水磨工夫,但也映射着智能时代的更大潜力与可能。而唯有整个社会都参与其中,AI的价值才会被持续放大,最终转变为时代给所有人的馈赠。昇腾的这份礼物,意义指向远方。

算力、工程、生态,构成了昇腾这个“AI巨象”的产业穿透力。此时,或许可以来回答一个问题——香象渡河,彼岸在哪里?

万物生太平,只因昇腾有象

简单总结一下,昇腾建构的“AI巨象”,至少缔造了三重动能:

1.更低的开发门槛。无论是算力成本、开发难度、人员投入、社区资源获取等等,昇腾的全栈全场景AI几乎完成了一次面向全社会、全业界的能力输出。如果说渴望引入AI、掘金AI的企业和开发者在组队打怪的话,昇腾几乎派出了一支集坦克、输出、辅助、医疗等的整编部队,从AI处理器、开发框架、开发工具、开源平台等各个环节全副武装。说躺赢有些夸张,但绝对给予了产业界更充分、舒适的空间去规划、部署与创造,在这场智能化升级战中更加游刃有余地讲述属于自己的故事。

2.更广的AI能力。昇腾的全场景体系,让AI在云边端场景的综合适配成为产业界的升级套餐。一方面,得以让一些空白的领域获得AI的滋养,比如因规模化成本、计算功耗等顾虑而迟迟无法智能化的传统工厂,借助昇腾的边缘计算方案,能够以更良性的成本模式,来推进AI在硬件终端的适配。

比如在与南方电网的合作中,路线巡检很容易出现意外或遮挡,需要实时监控、实时上报、实时分析,因此对算力的要求也非常高,而Atlas 200这款产品,可以灵活安放在一些机器人和摄像头上,算力可以达到16TOPS,平均工作功耗却只有1瓦,抹去了能效的后顾之忧,就得以被大量采购,替代人工巡检方案,保障产业工人的人身安全。

此外,云边端也让AI的适应范围得以扩展,借助昇腾的统一架构,开发者可以通过一次开发、多端部署,将云端训练好的模型,应用在摄像头、智能小站、边缘服务器等各种场景的智能终端上,一个远超于移动互联网时代的数字富矿正在等待酝酿和竞逐。

3.更绿的社会福祉。要想生活过得去,总得带点绿。这句调侃之语,放在计算产业,却是实实在在的全社会福祉。数字化进程带来了大规模数据中心建设,而权威机构调查显示,我国每年用于服务器的电源和冷却的总开支超过了20亿美元。绿色环保、电能利用率(PUE)、可再生能源利用等,将成为AI应用的必备指标之一。毕竟就算再智能,也没人愿意生活在一个环境糟糕的城市里。

所以在昇腾计算生态中,一边在边缘侧对供电的功耗实施控制,实现毫秒级唤醒和毫瓦级休眠;还在数据中心通过技术迭代,减低数字化带来的环境压力,最新的Atlas 900集群,就成为业界首个全液冷AI集 群,占地面积节省80%,电费节省60%,PUE小于1.1,比业内平均1.5%的标准更低。在节能减排的同时,也降低了运营商机房运维的直接成本。

既要AI的金山银山,也要全人类的绿水青山。未来我们还将看到数据的爆发式增长,无处不在的计算也意味着指数级的能源消耗。而从昇腾的技术取向之中读到人文情怀,或许这样智慧彼岸才是我们真正想要的。

在这次华为分析师大会上,有一句关于昇腾的话特别打动我——被最终用户忘了的技术,就是最好的技术。在科技史上,有无数伟大的成果,比如交流电、通讯、互联网,这些今天我们早已习以为常的事物,支撑起了此时此刻最好的时光。未来我们也将见证AI以润物无声的方式,流淌在现代生活的血脉之中。在触手可及的地方,供我们随时取用。

届时,大家已不在乎这头名为AI的大象到底是何模样,只记得太平岁月,昇腾有象。