人工智能(AI)的說法由來已久，但是最近幾年才突然爆發(fā)，變得炙手可熱。最為常見的就是人臉識別、機(jī)器人、自動(dòng)駕駛等應(yīng)用。而要實(shí)現(xiàn)諸多應(yīng)用，最重要的硬件就是AI芯片。而英偉達(dá)(NVIDA)，正是AI芯片行業(yè)的第一大供應(yīng)商。

據(jù)外媒the information報(bào)道，華為目前正在開展一個(gè)代號為達(dá)芬奇計(jì)劃“Project Da Vinci”的新項(xiàng)目，將自主研發(fā)AI芯片，挑戰(zhàn)英偉達(dá)的領(lǐng)先地位。

“達(dá)芬奇計(jì)劃”做了什么?將AI添加到一切產(chǎn)品和服務(wù)中

華為目前致力于將AI引入公司一切產(chǎn)品和服務(wù)中，包括電信基站和云數(shù)據(jù)中心、智能手機(jī)和監(jiān)控?cái)z像頭等設(shè)備。而“達(dá)芬奇計(jì)劃”就是這一系列想法的嘗試。

通過“達(dá)芬奇計(jì)劃”得到改造的業(yè)務(wù)之一是華為的“安全城市”業(yè)務(wù)。華為目前可通過AI驅(qū)動(dòng)的監(jiān)控?cái)z像機(jī)，捕獲圖像并發(fā)送到遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心，實(shí)現(xiàn)地方政府監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的收集和分析，并向警方發(fā)出警報(bào)，如自動(dòng)識別交通事故、盜竊事件和街頭斗毆等。

另一方面，華為正計(jì)劃將更多的AI能力引入全球電信網(wǎng)絡(luò)。為保證其運(yùn)營商客戶的基礎(chǔ)設(shè)施升級、迎接5G網(wǎng)絡(luò)，華為正開發(fā)新的設(shè)備和軟件，利用電信基站創(chuàng)建更智能、支持AI的網(wǎng)絡(luò)。據(jù)了解，這些基站可以自行檢測和修復(fù)問題，同時(shí)通過預(yù)測無線數(shù)據(jù)流量波動(dòng)，自動(dòng)調(diào)整其運(yùn)營。

此外，華為的云計(jì)算業(yè)務(wù)也在迅速發(fā)展，華為云業(yè)務(wù)正為企業(yè)客戶提供服務(wù)器和其他數(shù)據(jù)中心設(shè)備(包括芯片)。而芯片方面的研發(fā)，則意味著將給英偉達(dá)帶來挑戰(zhàn)。

在目前的GPU芯片市場上，英偉達(dá)市場占有率高達(dá)70%，是當(dāng)之無愧的芯片領(lǐng)域霸主。

我們可以看到，芯片巨頭Nvidia(英偉達(dá))已經(jīng)牢牢占據(jù)AI芯片榜首，由于CUDA開發(fā)平臺的普及，英偉達(dá)的GPU是目前應(yīng)用最廣的通用AI硬件計(jì)算平臺。除了有實(shí)力自研芯片的企業(yè)(全世界也沒幾家)，如果需要做AI相關(guān)的工作，必定需要用到Nvidia的芯片。Nvidia的芯片應(yīng)用普遍，現(xiàn)在所有的AI軟件庫都支持使用CUDA加速，包括谷歌的Tensorflow，F(xiàn)acebook的Caffe，亞馬遜的MXNet等。

在今年的電腦展上，英偉達(dá)主要發(fā)布了兩款新品：HGX-2、Jetson Xavier。前者其實(shí)比較簡單，就是今年CES上NVIDIA發(fā)布的那款DGX-2超級計(jì)算機(jī)的“拆解版”，目標(biāo)就是讓用戶能夠更加靈活地組裝GPU加速節(jié)點(diǎn)。所以，其實(shí)也只能算半個(gè)“新品”。這也讓另外一個(gè)新品——Jetson Xavier，顯得更加重要。

我們來簡單看看參數(shù)就知道了：

SoC整體大小為350 平方毫米，采用12nm FFN制程，整體功耗僅為30W;

CPU部分采用定制架構(gòu)8核規(guī)格，10路超標(biāo)量，支持雙執(zhí)行模式;

GPU采用最新Volta架構(gòu)，含有512個(gè)CUDA核心，浮點(diǎn)運(yùn)算能力高達(dá)1.3TFlops，人 工智能需求處理能力高達(dá)20 Tensor Core TOPS;

自帶ISP，處理能力高達(dá)1.5GPIX/s，原生支持全幅HDR處理;

自帶DLA(深度學(xué)習(xí)加速器)，提供5T FLOPS FP16運(yùn)算能力，10 TOPS INT8運(yùn)算能力;

自帶PVA，處理高達(dá)1.6 TOPS，能夠?qū)饬骱蛨D像處理進(jìn)行加速;

自帶視頻編碼解碼處理器，編碼解碼速度性能分別達(dá)到1.2、1.8GPIX/s。

這些參數(shù)或許你還是看不懂，但隱隱透露了英偉達(dá)這個(gè)人工智能領(lǐng)域開拓者的一個(gè)關(guān)鍵看法——對于人工智能來說，全通用性、全專用性處理器都不太適合，還是用多個(gè)處理器模塊結(jié)合的SoC效率最高;

另外一個(gè)重要的結(jié)果是，Xavier既然能夠橫跨自動(dòng)駕駛、機(jī)器人兩個(gè)平臺使用，那么未來英偉達(dá)也可以繼續(xù)通過不斷更新這樣的SoC產(chǎn)品來推進(jìn)這兩個(gè)領(lǐng)域的市場。這實(shí)際上也就變成了一個(gè)關(guān)鍵性的簡化。

從整體來看，SoC產(chǎn)品線的出現(xiàn)標(biāo)志著英偉達(dá)的產(chǎn)品愈發(fā)成熟，同時(shí)這些SoC內(nèi)部的GPU模塊依舊使用了和NVIDIA所有GPU相同的微架構(gòu)，以及對人工智能、圖形加速等技術(shù)的支持。

在這樣一個(gè)生態(tài)已經(jīng)固化的環(huán)境中，華為達(dá)芬奇計(jì)劃“Project Da Vinci”能否成功尚不可知。但是，希望華為公司能夠在人工智能發(fā)揚(yáng)光大，并帶領(lǐng)中國AI芯走向世界。