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擎天神Atlas撑起智能计算风暴

发布时间:2019-07-26 13:13 来源:必赢亚洲

  我们知道,要让AI落地,算力、算法、数据三者缺一不可。但是事有轻重缓急,如果今天问AI服务提供商和应用企业,AI最迫切需要的当务之急是什么,我想答案应该是统一的:算力。

  去年,OpenAI发布了一份全球AI算力供需研究报告。报告显示,自2012年以来,人工智能行业的算力需求呈现出令人惊叹的增长趋势。需求量每三个半月就会翻一番。六年间,全球对AI算力的渴求增长了30万倍。

  而我们知道,摩尔定律增长周期是18个月翻一倍。事实上,全球提供的AI专项加速算力,远远跟不上需求的增长速度。

  毫无疑问,算力饥渴,是AI发展之路上的第一堵墙。而困难同时也是机会,在华为全面拥抱AI的技术与产品体系中,专门有一个部门和它的产品,就是针对AI专项加速算力的需求问题而生。

  去年12月,华为成立华为智能计算业务部,将面向华为AI体系和外界产业需求提供AI算力支撑方案。而在智能计算的产品体系中,与x86和ARM并列,Atlas人工智能计算平台是专门应AI算力需求而生的系列产品解决方案。

  Atlas这个名字,是古希腊神话中撑起宇宙的大力神。今天的故事,让我们进入产业AI和智能计算的世界,了解一下华为的Atlas,如何支撑起了AI算力这个一切故事的起源。

  我们知道,AI就像蒸汽机和内燃机一样,是一种通用技术,可以与各行各业的生产体系相结合,挖掘生产力和生产效率再提升的可能。那么AI算力,就是这一次生产力升级中的煤炭与石油——没有算力可“烧”,一切东西就都玩不转了。

  而算力瓶颈问题,其实又没有那么简单。不是只要有了芯片就能一切搞定。针对产业实践中的算力瓶颈,至少有三方面的实际问题需要解决:

  今天,企业需要充沛的AI算力。缺乏神经网络的专项加速算力作为支撑,企业应用AI时就会面临训练时间过长和能耗过大两方面的问题,造成很多产业实践根本无从开展。

  我们曾经采访过一位生物工程领域的博士,他构想的AI算法原本设计很好,但因为学校缺乏相关算力资源,训练一次需要几个月的时间,最终导致研究项目根本无法满足时间规定。这样的案例不胜枚举,如果AI想要在实践中跑起来,算力供给是先决条件。

  AI算力的另一个问题,是算力都通过云服务输送,导致所有任务必须回传云端。这带来的直接问题是很多要求低时延、小数据训练量的任务缺乏实操可能性。

  比如说智能交通中要用到大量智能摄像头,摄像头的数据如果全回传云端处理再进行决策,那么很有可能交通情况已经发生了变化:无法起到实时监控、实时分析的作用。

  还有一种情况,是具体到某一产业,需要的算力解决方案相对复杂。不是对基础AI能力的调用,而是与产业生产逻辑与已有技术体系相结合。那么这种情况就不能只是简单的引用算力,而是需要对算力进行改造和定制化,符合企业的最终需求。

  这样相对复杂的算力需求,在能源、汽车等行业尤为显著。算力提供者必须与行业垂直技术解决方案提供商、数据公司合作,构建完整的行业垂直计算解决方案。

  三者相结合,构成了今天对AI算力广泛缺乏且需求复杂的局面。而华为智能计算业务部面对这些问题的第一个答案,是派出了一名叫做Atlas的“战斗英雄”。

  Atlas这个名字,是希腊神话中伊阿珀托斯的儿子,盗火者普罗米修斯的哥哥,由于力大不穷,在世界西极托起了整个天空和宇宙。因此被称为大力神或者擎天神。

  而当这个名字作为智能计算平台出现在市场中,显然华为对它的希望,是能够撑起万物智能时代的一片天空。

  去年十月,华为发布了基于Ascend昇腾系列AI芯片,以及全栈全场景AI解决方案。

  这些能力与业界主流异构计算部件,集成在各种规格的计算加速产品力,就组成了华为今天带给产业世界的Atlas人工智能计算平台。

  目前,Atlas拥有提供云服务器AI算力升级的Atlas G系列产品,并且推出了面向端侧的Atlas 200 AI加速模块、支撑业界最高密度64路视频推理的Atlas 300 AI加速卡、面向边缘侧的Atlas 500智能小站,及定位于企业领域一站式AI平台的Atlas 800 AI一体机。

  这些产品就像乐高积木一样,从大到小,覆盖了云边端各种场景,并且能与华为云服务打通,基于多种排列组合,构建出完整的产业AI算力实践方案。

  ✦Atlas 200 AI加速模块,体积上只有两块硬币大小,可以灵巧地集成到各种终端设备当中,7倍提升大量终端设备的AI算力。比如在无人机、摄像头、服务机器人中。Atlas 200可以赋予这些设备自主完成人脸识别、体态识别等任务的能力,数据不必回传云端,即刻完成运算。同时也不惧设备离线的尴尬。

  ✦ Atlas 300 AI加速卡,是面向数据中心和边缘侧服务器场景的机器视觉任务加速装置。支持多种数据精度,单卡即可提供64TOPS INT8计算性能。通过Atlas 300的赋能,摄像头、人脸识别等机器视觉装备,可以快速准确支持多路人脸视频流和图片流的接入和转发,以及人像综合服务。只需要使用一张符合条件的人脸图片,就可以完成目标身份信息的查找计算,让人脸识别等场景变得快速、准确、稳定。

  ✦ Atlas 500智能小站,是业界领先集成AI处理能力的边缘产品,只有一个机顶盒大小,却可以实现16路高清视频处理能力,并且支持-40℃至70℃的室外环境。用Atlas 500搭配摄像头,可以轻松完成单个场景,比如医院、学校、敬老院的智能监控。

  ✦ Atlas 800 AI一体机,是用于搭建电信业务AI模型训练平台的一体化算力提供设备,以全模块化设计,最大支持32张 Atlas AI加速卡。通过它,企业可以轻松完成AI任务训练和部署,极大提升AI业务理解与应用能力。

  可以看到,Atlas完整的产品体系,特点在于能够将AI算力普及到各个场景中。无论是室外、离线,还是与旧有技术体系结合,都可以利用Atlas的排列组合轻松搞定。把复杂的事情集成在自身体系中,把简单留给应用场景,Atlas可谓对AI的普及至关重要。

  这样的体系化智能计算系列产品,以及背后的平台化服务,让Atlas已经可以广泛应用于智慧城市、智慧交通、智慧医疗、企业级AI推理等多种领域。

  回到我们开始讨论的AI算力瓶颈问题中,可以发现Atlas的市场化和产品化,首先解决了企业AI算力不足,只能单纯依靠进口AI算力产品的尴尬。继而通过灵活多变,变现端边云多种场景的产品形态,解决了端侧、边缘侧的AI算力需求。

  那么下一步的能力补完,重点就在于Atlas生态的构建。只有搭建了生态和产业联盟,让行业AI解决方案提供商,和Atlas提供的底层AI算力结合起来,AI进入千行万业才有了真正意义上的应用钥匙。

  为此,在今年3月的华为中国生态伙伴大会2019当中,举行了华为智能计算产业峰会,会上华为智能计算与产业技术专家,金融、互联网、电信运营商等行业客户、依图、以萨、华宇、格灵深瞳等产业合作伙伴,共同成立了华为智能计算生态联盟。

  这样一个联盟的重要任务,就是完善和发展Atlas产业生态,一方面让合作伙伴利用Atlas可以完成自身的AI技术创新和产业AI解决方案实现,另一方面可以让客户在Atlas生态中准确寻找到定制与升级AI解决方案,从而负责行业特性与产业升级需求。

  Atlas的产业价值,在于把AI算力的特性做到了IT基础设施上。Atlas构筑了生态,从底层算力、中间件到上层应用的整个框架结构。用好这样新的基础设施,AI公司与产业客户可以找到新的对接舞台,并且让很多无法落地的想法真正成为现实。

  生态的聚合,下一步就是行业应用的不断拓展,伴随技术解决方案的的进一步迭代。

  根据目前案例资料,Atlas人工智能计算平台已经在多个行业完成了场景落地应用,并且能够渗透到云边端不同的场景组合当中:

  ▶ 比如在某银行的案例中,使用Atlas加持边缘计算,让银行场景中快速完成了人脸识别代替刷卡的迭代,身份识别准确率大于95%,并可以达成无停顿通行。

  ▶ 而在南方某城市的交通案例中,Atlas被广泛应用到了智能交通监控设备与智能大脑的方方面面,从而让复杂高流通性的交通场景获得了充沛体系化的AI算力加持。实现广泛采集人、车、证多种数据,并达成了数据碰撞、多轨合一、多维布控等功能。在应用区域,通过智能交通体系根据拥堵情况调节红绿灯,道路通行速度提高9%, 高峰时期的拥堵时间减少15%。

  ▶ 而在云侧计算场景,Atlas的效果也很明显。比如某基因生物企业,利用基于Atlas的加速云服务,大幅缩短了基因测序时间。相比传统基于x86的云服务平台,Atlas帮助企业提高了5倍的计算效率,端到端综合成本下降了30%。

  可以看出,随着对AI通用化进程的理解加深,Atlas的产业基础和应用实践也在一步步叠加。通过构建云边端多场景应用的渗透,以及对视觉、语音、数据智能等多种AI任务的有效加速,配合产业生态的构建,Atlas事实上已经成为业界唯一能提供全场景AI方案的硬件平台产品。

  或许今天,还是擎天神刚刚开始工作的时候。然而可以预见的是,华为希望能够开创全栈全场景的AI行业生态体系的目标已经十分明确。而云边端一体化的智能计算布局,以及各行业基于华为智能计算完成的AI进化,都需要Atlas这根擎天柱作为基础。

  天长日远,AI与所有技术大厦一样都不是一天建成的。而Atlas,是一项今天无法绕开的、关于未来的基础工程。

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