首頁(yè) > 科技要聞 > 公司> 正文

華為兌現(xiàn)了六年前吹過的“�！�

鈦媒體 整合編輯：龔震 發(fā)布于：2024-06-14 18:16

安徽蕪湖，成了中國(guó)大模型行業(yè)乃至AI產(chǎn)業(yè)的關(guān)注焦點(diǎn)。

這里并非是數(shù)據(jù)中心傳統(tǒng)意義上的集聚地，如今成為全國(guó)十大數(shù)據(jù)中心集群之一和國(guó)家“東數(shù)西算”的重要節(jié)點(diǎn)，三大運(yùn)營(yíng)商、華為、中科曙光、字節(jié)跳動(dòng)等15個(gè)龍頭企業(yè)數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目落子集群起步區(qū)。

6月14日，華為云華東（蕪湖）數(shù)據(jù)中心成為該集群首個(gè)開服的項(xiàng)目，自然受到了額外的關(guān)注。

一方面，這是在東數(shù)西算和大模型背景下，觀測(cè)蕪湖乃至中國(guó)智算產(chǎn)業(yè)的一個(gè)絕佳窗口；另一方面，安徽蕪湖與貴州貴安、內(nèi)蒙古烏蘭察布三大數(shù)據(jù)中心，是華為最高規(guī)格、最大規(guī)模、最新技術(shù)的數(shù)據(jù)中心，構(gòu)成了華為云的算力“鐵三角”。

有心者可能還記得一個(gè)時(shí)間點(diǎn)，2018年，華為輪值董事長(zhǎng)徐直軍首次發(fā)布華為AI戰(zhàn)略與全棧全場(chǎng)景AI解決方案，其中包括全球首個(gè)覆蓋全場(chǎng)景人工智能的華為Ascend（昇騰）系列芯片以及基于華為Ascend（昇騰）系列芯片的產(chǎn)品和云服務(wù)。

當(dāng)時(shí)大模型還遙遙無(wú)期，華為的AI戰(zhàn)略不可謂不超前，而且華為沒有把人工智能定位為新業(yè)務(wù)，更多定位為一種使能技術(shù)，用全棧全場(chǎng)景的能力，支撐所有企業(yè)探索人工智能。

全場(chǎng)景，是指包括公有云、私有云、各種邊緣計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)終端以及消費(fèi)類終端等部署環(huán)境；全棧是技術(shù)功能視角，是指包括芯片、芯片使能、訓(xùn)練和推理框架和應(yīng)用使能在內(nèi)的全堆棧方案。

如果按照正常的產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向，華為本該早已完成AI全棧戰(zhàn)略布局。但是2019年的“制裁事件”，打亂了華為所有的節(jié)奏，也給國(guó)內(nèi)算力產(chǎn)業(yè)敲響了警鐘。

行業(yè)內(nèi)外一度懷疑，華為還能不能活下來(lái)，AI戰(zhàn)略似乎也難以實(shí)現(xiàn)。

華為云蕪湖數(shù)據(jù)中心開服的意義遠(yuǎn)超一個(gè)數(shù)據(jù)中心本身，它標(biāo)志著華為云全國(guó)存算網(wǎng)云核心樞紐布局全面完成，繼而成為華為AI全棧能力的錨點(diǎn)，也在宣告——華為六年前吹過的“�！保谝徊讲絻冬F(xiàn)。

通用目的技術(shù)，缺失的一環(huán)

技術(shù)進(jìn)步是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的源泉，而長(zhǎng)期的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是由少數(shù)幾種關(guān)鍵技術(shù)所推動(dòng)的，經(jīng)濟(jì)學(xué)家稱之為“通用目的技術(shù)” ，蒸汽機(jī)、電力、內(nèi)燃機(jī)和數(shù)字技術(shù)，就是四種最典型、最重要的通用目的技術(shù)。

不同于此前蒸汽機(jī)驅(qū)動(dòng)了第一次工業(yè)革命，單一技術(shù)的作用更大，有學(xué)者認(rèn)為，數(shù)字技術(shù)曾以計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)為典型代表，目前已從過去的單點(diǎn)突破進(jìn)入多技術(shù)協(xié)同推進(jìn)、群體性演變的爆發(fā)期，呈現(xiàn)出擴(kuò)散速度加快、迭代周期縮短的特點(diǎn)。

前幾年云計(jì)算和大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)如火如荼，在如今的人工智能面前卻遜色不少，說明即便同屬于通用目的技術(shù)，也有主次之分。

華為早有預(yù)判：人工智能是一組技術(shù)集合，是一種新的通用目的技術(shù)，不僅可以使我們以更高的效率解決已解決的問題，也可以解決很多沒有解決的問題。

其中值得思考的是，華為并沒有將云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)視作通用目的技術(shù)，而是置于人工智能的技術(shù)集合中。

圖片系A(chǔ)I生成

根據(jù)技術(shù)代差遞補(bǔ)性（Technical Generation Complementary）理論，當(dāng)一項(xiàng)具有代差的全新技術(shù)出現(xiàn)時(shí)，由于它自身的不完備性，往往需要現(xiàn)有技術(shù)作為其補(bǔ)充，與之形成在技術(shù)上的“高低搭配”，因此新技術(shù)并不能夠完全取代現(xiàn)有技術(shù)而主宰整個(gè)市場(chǎng)。

比如，固定電話的出現(xiàn)并沒有立刻導(dǎo)致電報(bào)的出局，但移動(dòng)電話的出現(xiàn)卻直接將電報(bào)三振出局；再如五代戰(zhàn)機(jī)與四代戰(zhàn)機(jī)形成高低搭配，淘汰三代機(jī)等。

這也就啟示我們，人工智能是新的代差技術(shù)，云計(jì)算等則是承載人工智能的底座，當(dāng)人工智能與現(xiàn)有技術(shù)形成高低搭配的全棧組合，它的價(jià)值才能徹底釋放。

雖然如何供應(yīng)大模型算力，業(yè)界目前尚未統(tǒng)一，有私有云、公有云等多種方式，但最終都在走向云計(jì)算的技術(shù)架構(gòu)，例如全球多地、多活、多架構(gòu)，離線在線混布、容器化部署等。

海外公有云和AI也在趨近，典型如OpenAI和微軟，AWS和一眾大模型創(chuàng)企，都說明了云計(jì)算成為補(bǔ)足AI技術(shù)代差的關(guān)鍵，中國(guó)市場(chǎng)的特殊之處，就是缺失了芯片層。

每一次通用目的技術(shù)的發(fā)展，舊有巨頭總會(huì)面臨淘汰危局，新的明星企業(yè)總會(huì)異軍突起，越早轉(zhuǎn)身，越早抓住機(jī)會(huì)的企業(yè)，才能收集到盡可能多的籌碼。然而，當(dāng)這些企業(yè)準(zhǔn)備轟轟烈烈擁抱新時(shí)代時(shí)，有一重問題難以避開，和華為6年前AI戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型相似，在人工智能的技術(shù)集合中，由于海外封鎖原因，導(dǎo)致中國(guó)企業(yè)更難獲得底層關(guān)鍵的算力。

科大訊飛董事長(zhǎng)劉慶峰就提到，關(guān)鍵問題是算力能不能頂上，我們特別需要更大規(guī)模的國(guó)產(chǎn)算力支撐，還好有華為公司，能夠在真正的硬科技算力層面上解決給世界第二種選擇�，F(xiàn)在業(yè)界能夠量產(chǎn)做大模型訓(xùn)練除了英偉達(dá)只有華為一家，在推理上已經(jīng)做到完全對(duì)標(biāo)英偉達(dá)。

云和AI的關(guān)系近似電和電機(jī)、魚和水，水大魚大，更大的發(fā)電廠才有豐富多樣的電器。與此同時(shí)，云計(jì)算從定義IaaS往下已經(jīng)延伸到了芯片指令集，如果哪家公有云巨頭沒有深入到芯片側(cè)，則意味著在智能時(shí)代即將出局。

沒有算力根技術(shù)的基礎(chǔ)設(shè)施，智能便無(wú)法發(fā)展起來(lái)。由此云計(jì)算被硬生生劃分為兩個(gè)階段，以x86為主的通算云，和以NPU、GPU為主的智算云，所有的一切都在被重構(gòu)。

重新定義大模型時(shí)代的數(shù)據(jù)中心

數(shù)據(jù)中心是AI全棧技術(shù)的重要一環(huán)，自然也處于重構(gòu)當(dāng)中。數(shù)據(jù)中心向下納管數(shù)以十萬(wàn)計(jì)的服務(wù)器，計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)共同構(gòu)成龐大的計(jì)算集群，支撐AI大模型的訓(xùn)練等任務(wù)；

向上將算力服務(wù)化，以云計(jì)算的形式對(duì)外輸出給千行百業(yè)，讓企業(yè)不必?fù)?dān)心基礎(chǔ)設(shè)施底座，只需要專注于自己的核心業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)AI戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。

根據(jù)Scaling Law原理，隨著模型規(guī)模的增加，包括參數(shù)數(shù)量、數(shù)據(jù)規(guī)模和計(jì)算資源，模型的性能也會(huì)相應(yīng)提高，這也是為何單體數(shù)據(jù)中心的規(guī)模越做越大，企業(yè)需要的單一算力集群規(guī)模也越來(lái)越大。

因此，具備更大規(guī)模效應(yīng)的公共算力中心，才是解決算力緊缺問題的最佳方案，“算力的盡頭是上云”，而具備自主可控芯片的昇騰云服務(wù)，則是企業(yè)所需云算力的最佳方案。

如果說此前的數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)格局，更多是政府規(guī)范下的市場(chǎng)自然演進(jìn)，先有需求再有建設(shè)，那么，“東數(shù)西算”就是在國(guó)家頂層規(guī)劃下，算力產(chǎn)業(yè)資源和生態(tài)的協(xié)調(diào)再分配。不僅要解決當(dāng)下的算力需求，也要考慮未來(lái)產(chǎn)業(yè)如何發(fā)展。

2022年2月，“東數(shù)西算”工程正式全面啟動(dòng)，如今火熱的大模型，在2022年底才掀起了新一輪的算力熱潮，東數(shù)西算工程適度超前建設(shè)的思路，在大模型領(lǐng)域有了直觀的效果。

面向大模型時(shí)代的數(shù)據(jù)中心，也要遵循Scaling Law的指引，華為云華東（蕪湖）數(shù)據(jù)中心率先打了個(gè)樣。

華為云華東（蕪湖）數(shù)據(jù)中心的建設(shè)規(guī)格與以往有很大不同，按照Uptime Tier3、國(guó)標(biāo)A級(jí)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)，每個(gè)園區(qū)總體規(guī)劃多棟DC+1棟綜合樓+變電站，江北、三山、職教園三個(gè)園區(qū)，總占地6000畝，規(guī)劃了300萬(wàn)臺(tái)服務(wù)器，園區(qū)之間通過光纖網(wǎng)進(jìn)行連接，對(duì)外是TB級(jí)互聯(lián)網(wǎng)出口帶寬。

規(guī)格高、規(guī)模大只是一方面，華為云還在數(shù)據(jù)中心引入了多種首創(chuàng)技術(shù)。例如AI技術(shù)精準(zhǔn)控制溫度，采集了數(shù)據(jù)中心、IT基礎(chǔ)設(shè)施、云服務(wù)的全棧數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，首創(chuàng)了云服務(wù)感知能效調(diào)優(yōu)技術(shù)，AI智能調(diào)優(yōu)精度高達(dá)99.5%，可使PUE降低8%至15%，液冷數(shù)據(jù)中心PUE低至1.1，華東區(qū)域能效最優(yōu)，每100萬(wàn)臺(tái)服務(wù)器每年可以節(jié)省10億度電。

此外，華為云蕪湖數(shù)據(jù)中心也是業(yè)界首個(gè)全棧使用IPv6的云數(shù)據(jù)中心，同時(shí)首創(chuàng)機(jī)房產(chǎn)品化，交付過程中的質(zhì)量問題降低了90%，在運(yùn)維層面首次引入IOT技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了告警秒級(jí)上報(bào)，故障分鐘級(jí)定位。

數(shù)據(jù)中心內(nèi)，服務(wù)器一刻不停地計(jì)算、存儲(chǔ)、傳輸，但是作為AI基礎(chǔ)設(shè)施底座，用戶對(duì)數(shù)據(jù)中心的感知并不明顯，他們也不必關(guān)心數(shù)據(jù)中心的建設(shè)，更不必提“風(fēng)火水電”等數(shù)據(jù)中心的基本要素。

他們關(guān)心的是，數(shù)據(jù)中心如何直接作用于大模型等人工智能業(yè)務(wù)換句話說，數(shù)據(jù)中心只是表象，內(nèi)里的AI全棧能力，是華為更值得關(guān)注的部分。

主權(quán)AI，如何建設(shè)？

在AI熱潮下，全球范圍內(nèi)主要國(guó)家均大力投資AI基礎(chǔ)設(shè)施，“主權(quán)AI”的概念隨之興起，指的是單個(gè)國(guó)家或地區(qū)通過建立AI基礎(chǔ)設(shè)施、提高AI能力來(lái)滿足自身發(fā)展需求，這也是國(guó)家層面希望人工智能作為通用目的技術(shù)起到的效果，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)革新。

實(shí)際上，不僅國(guó)家需要主權(quán)AI，產(chǎn)業(yè)、企業(yè)和個(gè)人都需要自己的主權(quán)AI，這就涉及到從智算中心到云計(jì)算，從芯片到大模型平臺(tái)的全棧AI體系。華為云昇騰AI云服務(wù)不僅包括云化算力，也提供了AI開發(fā)生產(chǎn)線ModelArts和AI開發(fā)者生態(tài)AI Gallery。

首先，昇騰云服務(wù)可提供“6A”級(jí)算力，故障恢復(fù)快 、資源獲取快，模型遷移快、 云上推理投資優(yōu)、就近服務(wù)時(shí)延優(yōu) 、云上性能優(yōu)，滿足自研大模型、增量訓(xùn)練大模型、智能應(yīng)用開發(fā)等；

昇騰云服務(wù)可提供多樣化算力的使用、管理和部署模式，獨(dú)有的多級(jí)恢復(fù)機(jī)制和完備的工具鏈可實(shí)現(xiàn)千卡訓(xùn)練連續(xù)30天不中斷，任務(wù)恢復(fù)時(shí)長(zhǎng)小于30分鐘，為大模型和AI應(yīng)用的開發(fā)、運(yùn)行、運(yùn)維提供最佳算力云底座。

其次，昇騰云服務(wù)提供了AI開發(fā)生產(chǎn)線ModelArts，其是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺(tái)，提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成及端 - 邊 - 云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。

同時(shí)，昇騰云服務(wù)還可以滿足多樣化算力部署模式，除了支持華為全場(chǎng)景AI框架昇思MindSpore外，還支持Pytorch、Tensorflow等主流AI框架。這些框架中90%的算子，都可以通過華為端到端的遷移工具平滑遷移到昇騰平臺(tái)。

最后是AI開發(fā)者生態(tài)AI Gallery，基于昇騰云服務(wù)算力底座，構(gòu)建一站式AI社區(qū)服務(wù)平臺(tái)，包含豐富AI資產(chǎn)、服務(wù)、解決方案。適配業(yè)界主流開源大模型，易用開發(fā)工具和超強(qiáng)算力，助力企業(yè)和開發(fā)者快速創(chuàng)建模型應(yīng)用，在大模型時(shí)代快人一步。

縱觀全球大模型產(chǎn)業(yè)，中國(guó)大模型產(chǎn)業(yè)缺失關(guān)鍵一環(huán)，因此遭受了最嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，如今這些難題正在被包括華為在內(nèi)的產(chǎn)業(yè)各方逐步解決。

徐直軍此前曾表示，任何技術(shù)只有準(zhǔn)確的定位，才會(huì)充分發(fā)揮其價(jià)值，給人工智能技術(shù)進(jìn)行合理的定位，是理解和應(yīng)用此技術(shù)的基礎(chǔ)。

當(dāng)華為確立了人工智能的定位，也找到了自己在AI產(chǎn)業(yè)中的定位。華為是國(guó)內(nèi)最早布局AI的廠商之一，且攻取的都是AI的根技術(shù)，算力、大模型、開發(fā)平臺(tái)等，根深葉茂，本固枝榮，中國(guó)大模型產(chǎn)業(yè)的天花板可能不在于大模型本身，而在于算力根柢。

回到云計(jì)算的視角，中國(guó)云計(jì)算產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)，也不只關(guān)乎云平臺(tái)本身，更與如何滿足企業(yè)的AI需求息息相關(guān)。表面上，云仍然是最重要的基礎(chǔ)設(shè)施，企業(yè)上云和深度用云的進(jìn)程仍在進(jìn)行中；而實(shí)質(zhì)上，從云時(shí)代到智能時(shí)代，企業(yè)對(duì)于AI的訴求將決定云計(jì)算行業(yè)的未來(lái)格局，華為云正憑借全棧AI能力，試圖描摹出這個(gè)新時(shí)代的清晰輪廓。

如同互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的繁榮，離不開通信基礎(chǔ)設(shè)施的完善，華為一以貫之做“黑土地”，無(wú)論在哪個(gè)時(shí)代，都去做孕育應(yīng)用誕生的tech of tech。

江湖多風(fēng)波，何妨且徐行。華為用了六年，兌現(xiàn)了此前的承諾。

文章來(lái)源：鈦媒體

網(wǎng)友評(píng)論

聚超值•精選

推薦 手機(jī) 筆記本 影像 硬件 家居 商用 企業(yè) 出行 未來(lái)
    • 二維碼 回到頂部