太平有象，AI昇腾：解锁新基建的算力密码-创新互联

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。