華為每年至少拿出10億美元的研發(fā)預(yù)算，用于與數(shù)據(jù)中心相關(guān)的投入。

2017年9月，華為發(fā)布了面向企業(yè)、政府的人工智能服務(wù)平臺(tái)華為云EI。今年4月，華為又發(fā)布了面向智能終端的人工智能引擎HiAI。

AI再次進(jìn)入了“收獲”的季節(jié)。這是60年來全球ICT學(xué)術(shù)界和工業(yè)界長(zhǎng)期耕耘，相互合作的成果。如同公元前的輪子和鐵，19世紀(jì)的鐵路和電力，以及20世紀(jì)的汽車、電腦、互聯(lián)網(wǎng)一樣，華為認(rèn)同：人工智能是一組技術(shù)集合，是一種新的通用目的技術(shù)（GPT）。

華為在AI上的全新戰(zhàn)略，包括人工智能芯片、基于芯片賦予技術(shù)框架的CANN和訓(xùn)練框架MindSpore、以及ModelArts，華為將其稱之為“全棧全場(chǎng)景AI解決方案”。

“之前一直傳華為要做AI芯片，這確實(shí)是真的。”華為輪值董事長(zhǎng)徐直軍在今天上海舉行的第三屆HUAWEI CONNECT 2018（華為全聯(lián)接大會(huì)）上如是說。

徐直軍提出了10個(gè)人工智能的重要改變方向：模型訓(xùn)練、算力、AI部署、算法、AI自動(dòng)化、實(shí)際應(yīng)用、模型更新、多技術(shù)協(xié)同、平臺(tái)支持、人才獲得。這十個(gè)改變不是人工智能的全部，但是基礎(chǔ)。

基于這十個(gè)改變，華為制定了人工智能發(fā)展戰(zhàn)略：投資基礎(chǔ)研究、打造全棧方案、投資開放生態(tài)和人才培養(yǎng)、解決方案增強(qiáng)、內(nèi)部效率提升。

今天發(fā)布的華為昇騰910（Ascend 910），是目前全球已發(fā)布的單芯片計(jì)算密度最大的AI芯片，還有Ascend 310，是目前面向計(jì)算場(chǎng)景最強(qiáng)算力的AI SoC。”

具體來看，華為所說的“全棧”包含四個(gè)部分：

一是Ascend （昇騰） ，AI IP和芯片，皆是基于達(dá)芬奇架構(gòu)。芯片分為5個(gè)系列，Max、Lite、Mini、Tiny、Nano。

二是CANN，全稱為Compute Architecture for Neural Networks （為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定制的計(jì)算架構(gòu)） ，是高度自動(dòng)化的算子開發(fā)工具。根據(jù)官方數(shù)據(jù)，CANN可以3倍提升開發(fā)效率。除了效率之外，也兼顧算子性能，以適應(yīng)學(xué)術(shù)和行業(yè)應(yīng)用的迅猛發(fā)展。

三是MindSpore架構(gòu)，友好地將訓(xùn)練和推理統(tǒng)一起來，集成了各類主流框架 （獨(dú)立的和協(xié)同的） ：包括TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle、Keras、ONNX、Caffe、Caffe 2、MXNet等等。這一架構(gòu)全面適應(yīng)了端、邊、云場(chǎng)景。

四是ModelArts，這是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)PaaS （平臺(tái)即服務(wù)） ，提供全流程服務(wù)、分層分級(jí)API，以及預(yù)集成方案。用于滿足不同開發(fā)者的不同需求，促進(jìn)AI的應(yīng)用。

此外，徐直軍在現(xiàn)場(chǎng)透露，華為昇騰910將在2019年2季度上市。

根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)的介紹，這款屬于Max系列的昇騰910，采用7nm工藝制程，最大功耗為350W。在現(xiàn)場(chǎng)的PPT中，華為將其和谷歌TPU v2、谷歌TPU v3、英偉達(dá) V100進(jìn)行了對(duì)比。“可以達(dá)到256個(gè)T，比英偉達(dá) V100還要高出1倍！”徐直軍說。

華為昇騰芯片910和310都是基于“達(dá)芬奇架構(gòu)”，是一個(gè)全新的AI架構(gòu)。

之前有媒體寫到華為有個(gè)“達(dá)芬奇計(jì)劃”，是近十年來最重要的一個(gè)計(jì)劃，也是徐直軍負(fù)責(zé)的項(xiàng)目。此次，徐直軍做了澄清，他說確實(shí)有“達(dá)芬奇項(xiàng)目”但沒有“達(dá)芬奇計(jì)劃”，除此之外，其他信息外界傳遞的信息都不是真的。

徐直軍表示，自己會(huì)關(guān)心每個(gè)項(xiàng)目，而達(dá)芬奇項(xiàng)目是其中之一。

“為什么要構(gòu)建新架構(gòu)來支持人工智能芯片，是因?yàn)檫@是基于華為對(duì)人工智能的理解，基于端管云對(duì)對(duì)人工智能的需求自然產(chǎn)生的。”徐直軍表示，“寒武紀(jì)也很好，但無法支持我們的全場(chǎng)景。”

其表示，華為需要覆蓋從云、到邊緣、到端到物聯(lián)網(wǎng)端，需要全新的架構(gòu)，創(chuàng)造力的架構(gòu)。

“現(xiàn)在，我們找到了這個(gè)架構(gòu)。我們開創(chuàng)性的達(dá)芬奇架構(gòu)，滿足了極致的算力需求和極致的功耗需求，目前我們還沒看到市場(chǎng)上有何架構(gòu)可以實(shí)現(xiàn)全覆蓋。”徐直軍表示。

臺(tái)積電7nm EUV芯片首次流片成功

全球一號(hào)代工廠臺(tái)積電宣布了有關(guān)極紫外光刻（EUV）技術(shù)的兩項(xiàng)重磅突破，一是首次使用7nm EUV工藝完成了客戶芯片的流片工作，二是5nm工藝將在2019年4月開始試產(chǎn)。

今年4月開始，臺(tái)積電第一代7nm工藝（CLN7FF/N7）投入量產(chǎn)，蘋果A12、華為麒麟980、高通“驍龍855”、AMD下代銳龍/霄龍等處理器都正在或?qū)?huì)使用它制造，但仍在使用傳統(tǒng)的深紫外光刻（DUV）技術(shù)。

而接下來的第二代7nm工藝（CLNFF+/N7+），臺(tái)積電將首次應(yīng)用EUV，不過僅限四個(gè)非關(guān)鍵層，以降低風(fēng)險(xiǎn)、加速投產(chǎn)，也借此熟練掌握ASML的新式光刻機(jī)Twinscan NXE。

7nm EVU相比于7nm DUV的具體改進(jìn)公布得還不多，臺(tái)積電只說能將晶體管密度提升20％，同等頻率下功耗可降低6-12％。

如今在7nm EUV工藝上成功完成流片，證明了新工藝新技術(shù)的可靠和成熟，為后續(xù)量產(chǎn)打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

臺(tái)積電沒有透露這次流片成功的芯片來自哪家客戶，但是想想各家和臺(tái)積電的合作關(guān)系，其實(shí)不難猜測(cè)。

7nm之后，臺(tái)積電下一站將是5nm（CLN5FF/N5），將在多達(dá)14個(gè)層上應(yīng)用EUV，首次全面普及，號(hào)稱可比初代7nm工藝晶體管密度提升80％從而將芯片面積縮小45％，還可以同功耗頻率提升15％，同頻功耗降低20％。

2019年4月，臺(tái)積電的5nm EUV工藝將開始風(fēng)險(xiǎn)性試產(chǎn)，量產(chǎn)則有望在2020年第二季度開始，正好滿足后年底各家旗艦新平臺(tái)。

臺(tái)積電5nm工藝的EDA設(shè)計(jì)工具將在今年11月提供，因此部分客戶應(yīng)該已經(jīng)開始基于新工藝開發(fā)芯片了。

隨著半導(dǎo)體工藝的急劇復(fù)雜化，不僅開發(fā)量產(chǎn)新工藝的成本大幅增加，開發(fā)相應(yīng)芯片也越來越費(fèi)錢，目前估計(jì)平均得花費(fèi)1.5億美元，5nm時(shí)代可能要2-2.5億美元。

PS：Intel剛發(fā)布的秋季桌面平臺(tái)仍然都是14nm，而拖延已久的10nm要到明年才能量產(chǎn)，7nm則是遙遙無期，5nm就更別提了。