华为达芬奇计划曝光:自主研发AI芯片 彻底摆脱对美芯片依赖

根据The Information,华为已经开发了一个代号为“达芬奇项目”的项目,该项目也被一些华为高管称为“D计划”。

“D Plan”包括为数据中心开发新的华为AI芯片,可以支持云中的语音和图像识别等应用。这是华为进入竞争激烈的人工智能市场的第一步。

据知情人士透露,华为“达芬奇”的执行领导是华为副董事长徐志军,以及华为旗下的IC设计公司Hais董事长。

目前,华为高管已公开表达了对人工智能的兴趣,并且人工智能功能也被添加到华为智能手机等产品中。如果“D计划”是华为完全接受AI的第一级,那么华为在移动端进行了小型实验。

达芬奇项目:为所有产品和服务添加AI

根据The Information,每个月,华为高管都会与同事讨论如何将人工智能引入公司的所有产品和服务,包括电信基站和云数据中心,智能手机和监控摄像头。

通过达芬奇项目改造的华为业务之一是该公司的“安全城市”业务。通过“安全城市”业务,华为帮助当地政府收集和分析监控摄像头的数据。华为表示,它在欧洲,拉丁美洲,非洲和亚洲的90多个国家提供部分解决方案。

华为已生产连接监控摄像头,可捕获图像并将其发送到远程数据中心。未来,这些数据中心的服务器将由华为的人工智能芯片提供支持,该芯片可以分析大量信息并做出明智的决策。

例如,这种人工智能驱动的监控系统可以自动识别交通事故,盗窃和街头斗殴,并提醒警方。据“安全城市”业务部门的一名工作人员称,除了提供设备和云计算平台外,华为还可以开发自己的摄像头计算机视觉算法。

华为表示计划在全球电信网络中引入更多人工智能功能。华为的运营商客户正在升级其基础设施,为即将推出的更快的5G网络做好准备。华为正在开发新的设备和软件,利用电信基站创建智能的,支持AI的网络,可以自行检测和修复问题,同时通过预测无线数据流量的波动自动调整运营。

此外,华为的云计算业务规模虽小,但增长迅速。

华为云服务为企业客户提供服务器和其他数据中心设备,也可以从华为的新AI技术(包括芯片)中受益。这给NVIDIA带来了挑战。就在两年前,华为的一位高管郭平表示,该公司每年至少花费10亿美元用于数据中心相关投资的研发预算。

据知情人士透露,华为的执行领导项目达芬奇是徐志军,他还负责监督华为的业务战略和研发。在华为在深圳举行的月度会议上,负责研发的高管通常会讨论他们与人工智能相关的具体工作并报告他们的进展情况。华为公司高层已经公开表达了对人工智能的兴趣,并且已经在华为智能手机和其他产品中添加了AI功能。

“使用人工智能使我们的产品和解决方案更具竞争力是我的首要任务,”徐志军4月在深圳举行的公司行业分析师会议上说。

华为发言人拒绝对达芬奇发表评论。

开发数据中心AI芯片以挑战NVIDIA

目前,达芬奇项目从未公开披露过。鉴于华为全球无线运营商的广泛影响力,产品和服务,达芬奇项目的潜在影响将是巨大的。

它可能首先对Nvidia构成挑战。

AI芯片的开发是达芬奇项目的关键组成部分。一位熟悉华为的人士表示,华为半导体部门的海思工程师负责为数据中心的服务器设计华为自己的AI芯片。华为经理表示,虽然华为目前正在使用NVIDIA的芯片为其服务器增加人工智能功能,但华为希望逐步减少对美国公司的依赖。

该经理表示,当华为为其客户建立网络和数据中心时,“如果我们能够提供人工智能,那将是一个差异化因素。”

然而,创建NVIDIA的替代品将是一场艰苦的战斗。这家美国公司在加速深度学习算法芯片市场方面几乎处于垄断地位。许多公司严重依赖Nvidia将AI引入其产品中。

在芯片行业,该行业前20%的实力占据了其80%的利润。

包括华为在内,许多中国公司通过提供低价产品,占领低端市场,积累资金,然后逐步攀升来抢占市场。但是,这种方法在芯片行业并不起作用,因为每个人都会购买最好的技术产品。在过去的几十年里,在摩尔定律的推动下,升级最好的技术产品的速度也很快。

如果你制造的芯片技术或性能不是很好,你就无法占领市场,自然也无法进行迭代。

“英伟达之所以占据主导地位,不仅是因为它的芯片,还因为它主宰了软件框架和工具。”etu科技公司的人工智能研究员吴爽(音译)说:“英伟达现在的市场地位相当好。”一家总部位于上海的图像识别初创公司已经筹集了超过$2亿美元的资金。

然而,华为拥有庞大的研发资源,在发展新业务方面保持着良好的业绩记录。该公司已经超越了许多全球电信设备和智能手机竞争对手,最初提供了更便宜的替代品,后来加强了技术,以攀登价值链。

在华为18万名员工中,有8万多人参与研发。华为在中国、美国、加拿大、德国、瑞典、俄罗斯和印度设有研究中心。去年,华为在研发方面的支出超过130亿美元。

最新发布的欧盟《2017欧盟产业研发投入排行榜》,华为的研发投资在全球排名第六

出色的表现和略显尴尬的美国局势

尽管华为不太可能取代英伟达,但它此前曾向美国其他大型技术供应商提出挑战。华为几乎所有的华为手机都使用高通芯片。然而,在过去的七年里,它通过开发自己的移动芯片,积累了越来越多与无线技术相关的重要专利,已经成为高通公司强有力的竞争对手。华为去年发布的旗舰智能手机配备了自己的芯片组,具有人工智能功能。

为数据中心开发新的人工智能芯片是一场艰难的战斗。与英伟达一样,除了纯粹的核心建设外,更重要的是建立一个庞大的软硬件生态系统和开发者生态系统。目前,华为已经开始在消费者方面崭露头角。第一步是“训练士兵”。

这个先锋是海。

HIAI包括“核心端云”三层,芯片层包括NPU加速、丰富的运营商和芯片级的安全保护;终端层包括终端端的全场景用户感知和交互体验,这赋予了应用更强大的人工智能能力。云通过华为移动服务(HMS)、AppGallery等满足消费者个性化使用。

这是华为在基于npu的移动端构建生态圈的尝试。现在这个生态圈有45万开发商,堪称“达芬奇工程”的缩影。

华为在美国市场的地位与其辉煌业绩并存。

在美国,华为推广人工智能技术的野心可能面临最大阻力。2012年,美国众议院情报委员会发表报告,指责华为和中兴通讯对美国构成国家安全威胁。因此,华为的电信部门实际上被禁止进入美国。

今年早些时候,华为的手机业务也遇到了类似的障碍。华为与AT&T达成了在美国销售华为智能手机的协议,但由于立法者的反对,协议在最后一刻破裂。

数据中心的争论仍处于初级阶段。最后谁会死?

今年,“中兴事件”给国内企业敲响了警钟。此时此刻,华为的核心建设计划越来越有必要,它已经成为中国整个行业发展的关键。

市场观察人士林利集团首席分析师林利格温纳普在林利处理器会议的主题演讲前接受《EE Times》采访时表示,芯片行业目前的竞争形势表明,机器学习芯片的许多举措开始转向低功耗客户端。然而,高性能的数据中心芯片之间,竞争还处于初级阶段。

Gwennap说:“Arm主导了CPU的IP领域并接管了GPU,但AI引擎为核心芯片创造了一个全新的市场,让其他公司得到了良好的开端。”

Gwennap表示,根据其统计数据,多达40家公司正在设计定制的AI芯片,其中许多都锁定在数据中心应用中。但在这一领域,NVIDIA的Volta GPU目前已经稳固建立,并已成为亚马逊等巨头的首选培训引擎。

现在,谷歌开发了自己的TPU,已经是第三代,微软也在开发基于FPGA的Brainwave。百度在刚刚结束的AI Creat会议上宣布了自主研发的芯片昆仑,但没有更详细的数据。

英特尔的Nervana最近明确表示它将在2019年之前投入生产.Shincore创业公司Graphcore声称将在今年晚些时候发布新芯片,而比特币ASIC制造商比特币宣布计划在去年年底为数据中心开发AI芯片。

最终,在这个新战场上取胜的芯片将是性能,功耗和芯片尺寸的最佳组合。