华为发布两款AI芯片,寒武纪的NPU尴尬了

Aki 天天IC 2018-10-10

  

全文字数:2500   阅读时间:6分钟


在今天举行的华为全联接大会2018上,华为发布了两款AI芯片和全栈全场景AI解决方案,正式打响了进攻人工智能的号角。但是对于采用其NPU的寒武纪来说,未来将如何走下去呢?



文|Aki

校对|叨叨
图源|网络


集微网消息,华为什么时候开始做人工智能的?


还记得去年在德国柏林的IFA展上,华为正式发布了麒麟970芯片,该芯片中首次内置了神经元网络单元(NPU)以完成人工智能计算。


这也可以说是华为首次推出含有人工智能功能的芯片,不过其中的NPU却是采用寒武纪的IP来设计的,算不算是华为自己的芯片很难界定。



覆盖全场景的AI芯片系列


在今天举行的华为全联接大会2018上,华为副董事长、轮值董事长徐直军正式宣布华为的全栈全场景AI解决方案,同时发布两款AI芯片,华为昇腾910和昇腾310,均采用华为自研的达芬奇AI架构,属于全球第一个覆盖全场景的人工智能IP和芯片系列。


据了解,该系列芯片具备横跨云、边缘、端全场景的最优能效比,无论在极致低功耗的场景,还是极致算力的数据中心场景,昇腾系列都将提供出色的性能和能效比。


同时,昇腾基于统一架构的全场景覆盖能力,将大大便利AI应用在不同场景的部署、迁移、协同。


不难发现,这一系列产品与麒麟970中采用的NPU有着很大的不同。


对于NPU而言,我们可以简单理解为专门进行高效人工智能计算的定制化处理器,就像用GPU来进行计算机的图像处理一样。


具体到应用当中,NPU主要应用在手机当中,比如能够帮助手机更精准、更快速的识别拍摄场景,让手机选择最合适的图像处理算法,在双摄背景虚化时,让手机对边缘虚化的处理更准确。


而华为此次发布的昇腾则是一个覆盖全场景的人工智能IP和芯片系列,未来将不单只覆盖一种应用和一种场景,也进一步表明,华为将坚定的走自研芯片的道路,在人工智能领域也是如此。



芯片为战略而服务


其实从华为开始在芯片中加入NPU开始,对于华为是否会自己开发人工智能芯片的猜想就从来没有断过。


毕竟依靠自主研发的麒麟芯片,华为可以说是在智能手机市场尝到了甜头,华为手机能够取得今天的成绩,麒麟芯片也可以说是功不可没。


那么对于当今最为火热的人工智能领域来说,华为又怎么会错过这一市场。


从植入NPU开始,华为都在一步步的扩大人工智能战略。2017年9月,华为发布了面向企业、政府的人工智能服务平台华为云EI。今年4月,华为发布了面向智能终端的人工智能引擎HiAI。


现在随着覆盖全场景的人工智能芯片系列的发布,华为在人工智能领域的战略也愈加清晰。


在现场,徐直军首次公布了华为的AI战略:投资基础研究;打造全栈方案;投资开放生态和人才培养;解决方案增强;内部效率提升。


其中最为重要的一点就是华为全栈全场景AI解决方案。简单来说,这一方案将数据获取、训练、部署等各个环节囊括在自己的框架之内,主要目的是提升效率,让AI应用开发更加容易和便捷。


而为了实现这一目标,该系列产品包含5个子系列:Max、Lite、Mini、Tiny、Nano。其中,已公布的昇腾910属于Max系列,是目前单芯片计算密度最大的芯片,计算力远超谷歌及英伟达。昇腾310属于Mini系列,最大功耗仅8W,是极致高效计算低功耗AI芯片。


既然,华为将坚定的在自研人工智能芯片的道路上走下去,那么在麒麟芯片中使用的NPU在未来将会是怎样的处境呢?要知道,在前不久发布的麒麟980中依旧集成了寒武纪的人工智能IP模块NPU。



华为与寒武纪貌合神离


一直以来,华为在芯片方面采取的商业模式就是不会对外出售芯片产品。


此次公布的昇腾芯片系列也不例外,徐直军表示,华为的AI芯片不会单独销售,而是会以加速模组、加速卡、服务器集成、自动驾驶模块等形式交付。其中,昇腾910主要用在云端,昇腾310主要用在边缘,昇腾Lite、Tiny、Nano主要用在物联网等消费设备,突出低功耗、实时在线。


寒武纪的商业模式则是,针对终端产品,将复制与华为的合作,依靠IP授权的方式扩张,而针对服务器端,寒武纪则计划推广自有品牌芯片。


可以说,在商业模式上,华为和寒武纪就有着很大的不同。华为倾向于采用自研芯片服务于自身产品,通过构建产品差异化功能,塑造产品竞争力,在通过产品建立生态体系;而寒武纪则是主要通过IP授权的模式与更多厂商进行合作,从而实现云端协同的目的。


其实,早在麒麟970,关于NPU就曾经有过一个小插曲。


当时,在麒麟970的发布会上,华为消费者业务CEO余承东提及NPU时,用词是“华为NPU”,而PPT里也写着“Kirin NPU”,丝毫没有提及寒武纪的意思。


为此,寒武纪背后的中科院洋洋洒洒写了一封“外柔内刚”的“祝贺信”,并指出该“深度学习处理器”是“我所企业寒武纪公司(Cambricon Technologies)研制并具有自主知识产权的‘寒武纪1A深度学习处理器’(Cambricon-1A Processor)”。



后来,有消息指出,寒武纪此举是因为和华为之间只是IP授权的关系,后者并没有买断产权。


而在今年寒武纪的发布会上,也许是和华为的小摩擦提醒了寒武纪,“Cambricon MLU”被打上了注册商标“®”和商标“TM”的烙印,产权不容置疑。


殊途同归的目标


在人工智能芯片发展的道路上,我们已经见到了太多不同的发展方式。


英特尔的CPU、FPGA,英伟达的GPU、谷歌的TPU以及层出不穷、五花八门的ASIC芯片,每一个厂商对于人工智能都有着自己独特的认识,也有着自己完全不同的发展思路与策略。


华为与寒武纪的合作是基于IP授权,至于以后是否会继续下去,我们很难去猜测,毕竟,商场上,没有永恒的敌人,也没有永恒的朋友。


至少从目前来看,华为已经选择了一条与寒武纪完全不同的道路。


华为把人工智能定位为一个通用技术,希望把人工智能和华为的产品和解决方案融合起来,构建全栈、全场景的人工智能解决方案。


华为也希望提供覆盖从云到端的各种场景,并且积极推出商用解决方案,面向开发者、消费者、电信运营商和企业、政府,提供公有云、私有云、AI加速卡、AI服务器、一体机等各种产品、服务。


对于寒武纪而言,IP授权的方式确实能够帮助其获得更多的客户,实现其战略构想。毕竟对于中国手机厂商和芯片设计公司而言,并不是每一家都能够花精力,能够投入资金来进行人工智能芯片结构的研究。


正如清华大学微电子研究所所长魏少军教授所说,我们目前要实现人工智能,别无选择,只能靠芯片;但是现有 CPU、GPU、FPGA 等芯片的基本架构早在这次人工智能突破之前就已经存在了,并不是为人工智能而专门设计的,因此不能完美地承担实现人工智能的任务。而现在,华为和寒武纪都选择了自研架构的方式来构建自己的人工智能芯片,虽然策略不同,但对于发展中国的人工智能产业来说未尝不是一件好事。


毕竟,人工智能芯片作为一个新兴领域,中外研究的差距还不是很大,中国完全有领先的可能!








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