华为智能计算Marketing部部长师斌：华为为何全力推动智能计算

伴随着2019年5G大幕的拉开，万物互联的时代也紧跟着到来，华为明确提出智能世界的两大关键技术是“联接”和“计算”，并力推智能计算业务，相继发布鲲鹏和昇腾两大系列芯片。5G时代与智能计算到底有什么关系？华为智能计算Mar⁃keting部部长师斌进行了解读。

为何要大力推动智能计算

业内人士看来，万物互联带来的全新挑战是会产生超大规模的数据量。师斌表示，据估算，5年后全球每年将产生超过180ZB的数据量。这是什么概念呢？相当于18万亿部高清电影，按照光盘厚度1.2mm计算，刻录成光盘的厚度将达到2160万公里，绕地球540圈。

师斌介绍说，以往企业要处理数据时，通常会利用大型数据中心进行集中式运算。但这种做法显然无法应对信息爆炸时代的需求。例如在万物互联时代，工厂里的机器人在不断生成数据，家里的智能电器在不断生成数据，手上的智能手表也在不断生成数据……由于数以万亿计的智能终端会源源不断地产生海量数据，如果它们全部需要通过网络回传到数据中心再进行处理，将对数据中心的处理能力，乃至传输带宽、时延等提出根本无法达到的技术要求。相关统计显示，仅华为今年出货手机的算力之和，就相当于2019年全球数据中心新增算力的两倍。

在智能终端采集到的海量数据面前，算力不足是当前5G应用面临的最大挑战之一。要解决这个问题，理想的解决方案之一就是将采集到的数据先经过筛查和处理，只把最核心的数据回传到数据中心。例如在未来的智慧城市，各类智能传感器、智能摄像机、智能机器人等终端，并不是把所有采集的数据都直接传回数据中心，而是先由小型的边缘计算设备对这些数据进行处理，这样不但减轻了数据中心的负担，而且可以缩短设备响应时间，给用户更好的体验。

同时在实际应用中，当前智能终端需要处理的数据不再是以前那些由文本、数字组成的结构化数据，而是图像识别、语音识别、自动驾驶等全新应用带来的大量语音、视频和图像。而传统的通用芯片在处理图像、音频等数据时效率并不高，需要专用人工智能（AI）芯片来应对这些新出现的应用场景。按照华为的预计，5年后，AI计算所消耗的算力，将占到算力消耗总量的80%以上。

为解决围绕算力产生的一系列问题，去年12月华为专门成立了智能计算业务部。师斌表示，计算进入智能时代，将具备三大重要特征：暴力计算、计算无处不在、端边云协同。智能计算的目标，不但要满足“数据在哪里，计算就在哪里”的需求，也要实现“云（数据中心）、边（边缘服务器）、端（手机等智能终端）场景全覆盖”，同时因为科学研究、天文探索、自动驾驶等应用场景对算力的高度依赖性，智能计算还得具备“暴力计算”的能力，可以在很短时间内把海量数据处理完。

围绕鲲鹏处理器和昇腾AI处理器，构建计算生态联盟

为应对算力问题带来的各种挑战，华为同时提出全“芯”布局，围绕鲲鹏和昇腾两颗处理器芯片，构建全场景智能计算解决方案。其中鲲鹏系列芯片偏重通用计算能力，可以满足企业办公系统、数据库、银行交易系统等传统行业的通用计算需求，今年发布基于鲲鹏920的TaiShan系列服务器产品和鲲鹏主板，可以发挥ARM架构在多核、高能效等方面的优势，为企业构建高性能、低功耗的新计算平台；而昇腾910是当前全球算力最强、训练速度最快的AI处理器芯片，基于昇腾处理器的Atlas计算平台系列产品可满足云、边、端全景需求及加速全行业的智能化转型。

师斌强调，只有硬件设备还远远不够，需要有配套的软件应用才能发挥作用，这就涉及到业内常说的应用生态问题。此前企业的应用都基于Windows、Linux、安卓等操作系统，已经积累了上百万个APP，可以满足几十亿用户需求，形成百万规模的生态系统。作为后来者，如今华为想让鲲鹏和昇腾得到广泛应用，需要重新打造一个完整生态，这不可能单靠华为一家企业就可以完成的。因此华为正在基于鲲鹏和昇腾的计算生态联盟，计划持续投入15亿美金，在全球发展500万开发者，切实落实沃土计划2.0，并通过软件开源，让合作伙伴基于鲲鹏和昇腾算力平台开发出面向行业场景的操作系统和各种应用软件，逐步把生态完善起来。

自主研发和技术创新

华为大力发展计算产业的原因也有当前中国企业面临的特殊压力有关。之前全世界的计算行业都依托于美国硅谷高科技公司提供的解决方案，但如今美国政府对华为的打压，让各国看到了“把鸡蛋放在一个篮子里”的危险性，想要不在技术上被卡脖子，华为必须要持续投入研发和技术创新，靠自己把算力支撑起来。

师斌透露，随着鲲鹏计算架构和生态的逐步成熟和完善，华为让客户有了更多的算力选择。目前国内不少电信运营商、政府、金融的系统应用已经成功迁移至基于鲲鹏处理器的华为TaiShan服务器并稳定运行。其中浙江移动IT云的业务系统已经逐渐迁移到基于鲲鹏处理器的TaiShan服务器上，已稳定运行超过120天。