我們知道，要讓AI落地，算力、算法、數(shù)據(jù)三者缺一不可。但是事有輕重緩急，如果今天問AI服務(wù)提供商和應(yīng)用企業(yè)，AI最迫切需要的當(dāng)務(wù)之急是什么，我想答案應(yīng)該是統(tǒng)一的：算力。
去年，OpenAI發(fā)布了一份全球AI算力供需研究報告。報告顯示，自2012年以來，人工智能行業(yè)的算力需求呈現(xiàn)出令人驚嘆的增長趨勢。需求量每三個半月就會翻一番。六年間，全球?qū)I算力的渴求增長了30萬倍。
而我們知道，摩爾定律增長周期是18個月翻一倍。事實(shí)上，全球提供的AI專項加速算力，遠(yuǎn)遠(yuǎn)跟不上需求的增長速度。
毫無疑問，算力饑渴，是AI發(fā)展之路上的第一堵墻。而困難同時也是機(jī)會，在華為全面擁抱AI的技術(shù)與產(chǎn)品體系中，專門有一個部門和它的產(chǎn)品，就是針對AI專項加速算力的需求問題而生。
去年12月，華為成立智能計算業(yè)務(wù)部，將面向華為AI體系和外界產(chǎn)業(yè)需求提供AI算力支撐方案。而在智能計算的產(chǎn)品體系中，與x86和ARM并列，Atlas人工智能計算平臺是專門應(yīng)AI算力需求而生的系列產(chǎn)品解決方案。
Atlas這個名字，是古希臘神話中撐起宇宙的大力神。今天的故事，讓我們進(jìn)入產(chǎn)業(yè)AI和智能計算的世界，了解一下華為的Atlas，如何支撐起了AI算力這個一切故事的起源。
算力瓶頸：AI之路上的第一堵墻
我們知道，AI就像蒸汽機(jī)和內(nèi)燃機(jī)一樣，是一種通用技術(shù)，可以與各行各業(yè)的生產(chǎn)體系相結(jié)合，挖掘生產(chǎn)力和生產(chǎn)效率再提升的可能。那么AI算力，就是這一次生產(chǎn)力升級中的煤炭與石油——沒有算力可“燒”，一切東西就都玩不轉(zhuǎn)了。
而算力瓶頸問題，其實(shí)又沒有那么簡單。不是只要有了芯片就能一切搞定。針對產(chǎn)業(yè)實(shí)踐中的算力瓶頸，至少有三方面的實(shí)際問題需要解決：
1、算力不足，企業(yè)AI業(yè)務(wù)根本無法啟動
今天，企業(yè)需要充沛的AI算力。缺乏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專項加速算力作為支撐，企業(yè)應(yīng)用AI時就會面臨訓(xùn)練時間過長和能耗過大兩方面的問題，造成很多產(chǎn)業(yè)實(shí)踐根本無從開展。
我們曾經(jīng)采訪過一位生物工程領(lǐng)域的博士，他構(gòu)想的AI算法原本設(shè)計很好，但因?yàn)閷W(xué)校缺乏相關(guān)算力資源，訓(xùn)練一次需要幾個月的時間，最終導(dǎo)致研究項目根本無法滿足時間規(guī)定。這樣的案例不勝枚舉，如果AI想要在實(shí)踐中跑起來，算力供給是先決條件。
2、邊端場景無法滲透，AI缺乏實(shí)際操作性
AI算力的另一個問題，是算力都通過云服務(wù)輸送，導(dǎo)致所有任務(wù)必須回傳云端。這帶來的直接問題是很多要求低時延、小數(shù)據(jù)訓(xùn)練量的任務(wù)缺乏實(shí)操可能性。
比如說智能交通中要用到大量智能攝像頭，攝像頭的數(shù)據(jù)如果全回傳云端處理再進(jìn)行決策，那么很有可能交通情況已經(jīng)發(fā)生了變化：無法起到實(shí)時監(jiān)控、實(shí)時分析的作用。
3、缺乏垂直解決方案，行業(yè)不知道如何應(yīng)用AI
還有一種情況，是具體到某一產(chǎn)業(yè)，需要的算力解決方案相對復(fù)雜。不是對基礎(chǔ)AI能力的調(diào)用，而是與產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)邏輯與已有技術(shù)體系相結(jié)合。那么這種情況就不能只是簡單的引用算力，而是需要對算力進(jìn)行改造和定制化，符合企業(yè)的最終需求。
這樣相對復(fù)雜的算力需求，在能源、汽車等行業(yè)尤為顯著。算力提供者必須與行業(yè)垂直技術(shù)解決方案提供商、數(shù)據(jù)公司合作，構(gòu)建完整的行業(yè)垂直計算解決方案。
三者相結(jié)合，構(gòu)成了今天對AI算力廣泛缺乏且需求復(fù)雜的局面。而華為智能計算業(yè)務(wù)部面對這些問題的第一個答案，是派出了一名叫做Atlas的“戰(zhàn)斗英雄”。
大力神托起天幕：Atlas帶來的智算風(fēng)暴
Atlas這個名字，是希臘神話中伊阿珀托斯的兒子，盜火者普羅米修斯的哥哥，由于力大不窮，在世界西極托起了整個天空和宇宙。因此被稱為大力神或者擎天神。
而當(dāng)這個名字作為智能計算平臺出現(xiàn)在市場中，顯然華為對它的希望，是能夠撐起萬物智能時代的一片天空。
Atlas到底是什么？
去年十月，華為發(fā)布了基于Ascend昇騰系列AI芯片，以及全棧全場景AI解決方案。
（華為全棧全場景AI架構(gòu)）
這些能力與業(yè)界主流異構(gòu)計算部件，集成在各種規(guī)格的計算加速產(chǎn)品力，就組成了華為今天帶給產(chǎn)業(yè)世界的Atlas人工智能計算平臺。
目前，Atlas擁有提供云服務(wù)器AI算力升級的Atlas G系列產(chǎn)品，并且推出了面向端側(cè)的Atlas 200 AI加速模塊、支撐業(yè)界最高密度64路視頻推理的Atlas 300 AI加速卡、面向邊緣側(cè)的Atlas 500智能小站，及定位于企業(yè)領(lǐng)域一站式AI平臺的Atlas 800 AI一體機(jī)。
這些產(chǎn)品就像樂高積木一樣，從大到小，覆蓋了云邊端各種場景，并且能與華為云服務(wù)打通，基于多種排列組合，構(gòu)建出完整的產(chǎn)業(yè)AI算力實(shí)踐方案。
讓我們來看看，大力神Atlas家族的每一名成員都能做什么。
Atlas 200 AI加速模塊，體積上只有兩塊硬幣大小，可以靈巧地集成到各種終端設(shè)備當(dāng)中，7倍提升大量終端設(shè)備的AI算力。比如在無人機(jī)、攝像頭、服務(wù)機(jī)器人中。Atlas 200可以賦予這些設(shè)備自主完成人臉識別、體態(tài)識別等任務(wù)的能力，數(shù)據(jù)不必回傳云端，即刻完成運(yùn)算。同時也不懼設(shè)備離線的尷尬。
（Atlas 200）
Atlas 300 AI加速卡，是面向數(shù)據(jù)中心和邊緣側(cè)服務(wù)器場景的機(jī)器視覺任務(wù)加速裝置。支持多種數(shù)據(jù)精度，單卡即可提供64TOPS INT8計算性能。通過Atlas 300的賦能，攝像頭、人臉識別等機(jī)器視覺裝備，可以快速準(zhǔn)確支持多路人臉視頻流和圖片流的接入和轉(zhuǎn)發(fā)，以及人像綜合服務(wù)。只需要使用一張符合條件的人臉圖片，就可以完成目標(biāo)身份信息的查找計算，讓人臉識別等場景變得快速、準(zhǔn)確、穩(wěn)定。
（Atlas 300）
Atlas 500智能小站，是業(yè)界領(lǐng)先集成AI處理能力的邊緣產(chǎn)品，只有一個機(jī)頂盒大小，卻可以實(shí)現(xiàn)16路高清視頻處理能力，并且支持-40℃至70℃的室外環(huán)境。用Atlas 500搭配攝像頭，可以輕松完成單個場景，比如醫(yī)院、學(xué)校、敬老院的智能監(jiān)控。
（Atlas 500）
Atlas 800 AI一體機(jī)，是用于搭建電信業(yè)務(wù)AI模型訓(xùn)練平臺的一體化算力提供設(shè)備，以全模塊化設(shè)計，最大支持32張 Atlas AI加速卡。通過它，企業(yè)可以輕松完成AI任務(wù)訓(xùn)練和部署，極大提升AI業(yè)務(wù)理解與應(yīng)用能力。
（Atlas 800）
可以看到，Atlas完整的產(chǎn)品體系，特點(diǎn)在于能夠?qū)I算力普及到各個場景中。無論是室外、離線，還是與舊有技術(shù)體系結(jié)合，都可以利用Atlas的排列組合輕松搞定。把復(fù)雜的事情集成在自身體系中，把簡單留給應(yīng)用場景，Atlas可謂對AI的普及至關(guān)重要。
這樣的體系化智能計算系列產(chǎn)品，以及背后的平臺化服務(wù)，讓Atlas已經(jīng)可以廣泛應(yīng)用于智慧城市、智慧交通、智慧醫(yī)療、企業(yè)級AI推理等多種領(lǐng)域。
可以說，一場關(guān)于智能計算的風(fēng)暴，正在Atlas徐徐打開的新機(jī)遇中醞釀。
萬業(yè)AI的應(yīng)用鑰匙：從Atlas平臺到智能計算生態(tài)
回到我們開始討論的AI算力瓶頸問題中，可以發(fā)現(xiàn)Atlas的市場化和產(chǎn)品化，首先解決了企業(yè)AI算力不足，只能單純依靠進(jìn)口AI算力產(chǎn)品的尷尬。繼而通過靈活多變，變現(xiàn)端邊云多種場景的產(chǎn)品形態(tài)，解決了端側(cè)、邊緣側(cè)的AI算力需求。
那么下一步的能力補(bǔ)完，重點(diǎn)就在于Atlas生態(tài)的構(gòu)建。只有搭建了生態(tài)和產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，讓行業(yè)AI解決方案提供商，和Atlas提供的底層AI算力結(jié)合起來，AI進(jìn)入千行萬業(yè)才有了真正意義上的應(yīng)用鑰匙。
為此，在剛剛過去的華為中國生態(tài)伙伴大會2019當(dāng)中，舉行了華為智能計算產(chǎn)業(yè)峰會，會上華為智能計算與產(chǎn)業(yè)技術(shù)專家,金融、互聯(lián)網(wǎng)、電信運(yùn)營商等行業(yè)客戶、依圖、以薩、華宇、格靈深瞳等產(chǎn)業(yè)合作伙伴，共同成立了華為智能計算生態(tài)聯(lián)盟。
這樣一個聯(lián)盟的重要任務(wù)，就是完善和發(fā)展Atlas產(chǎn)業(yè)生態(tài)，一方面讓合作伙伴利用Atlas可以完成自身的AI技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)AI解決方案實(shí)現(xiàn)，另一方面可以讓客戶在Atlas生態(tài)中準(zhǔn)確尋找到定制與升級AI解決方案，從而負(fù)責(zé)行業(yè)特性與產(chǎn)業(yè)升級需求。
Atlas的產(chǎn)業(yè)價值，在于把AI算力的特性做到了IT基礎(chǔ)設(shè)施上。Atlas構(gòu)筑了生態(tài)，從底層算力、中間件到上層應(yīng)用的整個框架結(jié)構(gòu)。用好這樣新的基礎(chǔ)設(shè)施，AI公司與產(chǎn)業(yè)客戶可以找到新的對接舞臺，并且讓很多無法落地的想法真正成為現(xiàn)實(shí)。
生態(tài)的聚合，下一步就是行業(yè)應(yīng)用的不斷拓展，伴隨技術(shù)解決方案的的進(jìn)一步迭代。
根據(jù)目前案例資料，Atlas人工智能計算平臺已經(jīng)在多個行業(yè)完成了場景落地應(yīng)用，并且能夠滲透到云邊端不同的場景組合當(dāng)中：
比如在某銀行的案例中，使用Atlas加持邊緣計算，讓銀行場景中快速完成了人臉識別代替刷卡的迭代，身份識別準(zhǔn)確率大于95%，并可以達(dá)成無停頓通行。
而在南方某城市的交通案例中，Atlas被廣泛應(yīng)用到了智能交通監(jiān)控設(shè)備與智能大腦的方方面面，從而讓復(fù)雜高流通性的交通場景獲得了充沛體系化的AI算力加持。實(shí)現(xiàn)廣泛采集人、車、證多種數(shù)據(jù)，并達(dá)成了數(shù)據(jù)碰撞、多軌合一、多維布控等功能。在應(yīng)用區(qū)域，通過智能交通體系根據(jù)擁堵情況調(diào)節(jié)紅綠燈，道路通行速度提高9%， 高峰時期的擁堵時間減少15%。
而在云側(cè)計算場景，Atlas的效果也很明顯。比如某基因生物企業(yè)，利用基于Atlas的加速云服務(wù)，大幅縮短了基因測序時間。相比傳統(tǒng)基于x86的云服務(wù)平臺，Atlas幫助企業(yè)提高了5倍的計算效率，端到端綜合成本下降了30%。
可以看出，隨著對AI通用化進(jìn)程的理解加深，Atlas的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和應(yīng)用實(shí)踐也在一步步疊加。通過構(gòu)建云邊端多場景應(yīng)用的滲透，以及對視覺、語音、數(shù)據(jù)智能等多種AI任務(wù)的有效加速，配合產(chǎn)業(yè)生態(tài)的構(gòu)建，Atlas事實(shí)上已經(jīng)成為業(yè)界唯一能提供全場景AI方案的硬件平臺產(chǎn)品。
或許今天，還是擎天神剛剛開始工作的時候。然而可以預(yù)見的是，華為希望能夠開創(chuàng)全棧全場景的AI行業(yè)生態(tài)體系的目標(biāo)已經(jīng)十分明確。而云邊端一體化的智能計算布局，以及各行業(yè)基于華為智能計算完成的AI進(jìn)化，都需要Atlas這根擎天柱作為基礎(chǔ)。
天長日遠(yuǎn)，AI與所有技術(shù)大廈一樣都不是一天建成的。而Atlas，是一項今天無法繞開的、關(guān)于未來的基礎(chǔ)工程。
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