传华为建议微软资料中心使用其 AI 晶片,华为 GPU 是否能走出中国?

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传华为建议微软资料中心使用其 AI 晶片,华为 GPU 是否能走出中国?

7 月华为达芬奇计画曝光之后,The Information 近日又报导,据知情人士透露,微软和华为正在讨论将华为自主研发云端 AI 晶片用于微软云的中国资料中心。消息人士同时透露,华为已生产新自研 AI 晶片样品,且新晶片能扮演与辉达晶片类似的角色。

消息人士透露,过去几个月,华为高层一直向微软负责人工智慧战略和研究的微软执行副总裁沈向洋(Harry Shum)建议华为的人工智慧晶片和其他产品。沈向洋也将在华为下个月的 HC(Huawei Connect)大会担任主题发言人。HC 是华为年度重磅活动,预计在业务合作伙伴、供应商、产业分析师和记者面前讨论华为的人工智慧战略。

为了说服微软使用华为 AI 晶片,必须满足微软严格的效能要求。据悉,一些华为工程师正为晶片自订软体,以达到微软的标準。工程师还在新晶片执行微软演算法,如 Bing 搜索引擎的语音辨识软体测试。

达芬奇计画与云端 AI 晶片

其实,关于华为云端 AI 晶片之前在 The Information 曝光华为达芬奇计画(Project Da Vinci)时已经提到,华为内部也称之为 D 计画,负责人是华为副董事长、华为旗下 IC 设计公司海思董事长徐直军。达芬奇计画的主要内容包括:一,将 AI 引入华为所有产品和服务,包括电信基地台、云端资料中心、智慧手机、监控镜头等;二,为资料中心开发新 AI 晶片,使语音辨识、影像辨识等应用可在云端使用。

达芬奇计画第一部分内容也是很多厂商在努力的方向。但为资料中心开发 AI 晶片,本质上是在挑战辉达的地位。目前,无论 AWS、微软云、Google 云还是中国阿里云、腾讯云、华为云都使用辉达 GPU,且包括华为云等云服务厂商都使用辉达 GPU 为云服务添加 AI 功能。

目前辉达已垄断 GPU 市场 90% 市占率,随着资料中心需求的发展,辉达业绩也持续看好,2019 财年第二季财报指出,资料中心收入与同期相比增长 83% 至 7.60 亿美元。因此,想在计算密集型训练 AI 演算法提供动力的晶片市场,打破辉达的垄断地位并不容易。而根据华为 2017 年报,去年华为研发费用达 897 亿人民币,与同期相比增长 17.4%,近十年投入研发费用超过 3,940 亿元。持续研发投入下,华为海思麒麟 970 被称为全球首款手机 AI 处理器,刚发表的麒麟 980 还首次搭载了双 NPU。

一位不愿透露姓名的华为经理向 The Information 表示:「(AI 晶片)市场够大,完全能容纳不止一个玩家。我们正为用户提供另一种选择。」这或许就是华为要进入云端 AI 晶片市场的重要原因。

此时,如果微软同意在中国资料中心採用华为 AI 晶片,即便微软云在中国市场的市占率可能对华为商业影响有限,但与微软合作,无疑可提升华为在 AI 投入产出急需的信誉。

更进一步,华为的云端 AI 晶片是 GPU 吗?

华为自研 GPU

前面都说华为会推出云端 AI 晶片,如今大部分 AI 晶片都是基于 CPU、GPU、FPGA 和 ASIC。从消息看,华为新 AI 晶片作用与辉达类似,看来更大的可能性就是 GPU。消息称华为从 2014 年开始就筹划自研 GPU,经过 5 年準备和研发,将在 2018 年底面市。2016 年,招聘网站的资讯显示,华为招聘 GPU 架构师、併列计算 GPU 程式库设计师。

不过想自主研发 GPU 难度不小,先不说对效能要求更高的资料中心,就是在行动处理器,华为提升麒麟 GPU 表现时是採用软硬结合的解决方案 GPU Turbo,而非使用自研 GPU。当然也需要认识行动 GPU 与高效能 GPU 之间的差距,如果以行动端效能强大且受欢迎程度很高的高通 Adreno 为例,对比 GPU 驱动的完备性及图形驱动资料传送时的 Merge 最佳化等特徴,Adreno 也被辉达辗压。

因此,华为想要成功研发自主 GPU 难点包括图形驱动 BUG、相容性等难题。当然,华为自主研发 GPU 也有好的一面,就是在各国政府越来越关注资讯安全的背景下,身为电信装置提供商的华为在美国发展遇到阻碍,相反,中国的国外的云端服务提供商如要在中国市场更加发展,将资料中心建在中国及採购中国厂商提供的装置都是不错的选择,这在一定程度支援华为研发云端 AI 晶片。

所以,华为下个月的 HC 大会,我们可能会看到重量级消息。