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云腦3期,空狗們,顫抖吧!
2023-05-07 10:08:49 來源:每日經濟新聞 編輯:news2020

鯤鵬、昇騰作為華為計算業務的核心旗艦,其生態發展一直備受關注。5月6日,華為在鯤鵬昇騰開發者峰會上展示了最新的生態進展。

據華為5月6日消息,華為表示,目前鯤鵬和昇騰AI開發者已經超過350萬,合作伙伴超過5600家,解決方案認證超過15500個,其中openEuler(歐拉操作系統)的商業裝機量實現指數級增長,跨越生態拐點。


【資料圖】

為何華為要發力鯤鵬昇騰?多年前華為就認為隨著摩爾定律放緩,傳統計算模式已無法滿足所有應用場景的需求,世界需要異構、云邊端協同且無處不在的多樣性計算,當前正處于計算架構創新的黃金十年。

據悉,2022年,華為在運營商業務領域實現銷售收入2,840億人民幣,華為企業業務實現銷售收入1,332億人民幣,終端業務實現銷售收入2,145億人民幣。重點業務中,數字能源營收508億,云計算業務453元,智能汽車解決方案部件業務21億。

鯤鵬合作伙伴已超4500家

會上,華為發布了一系列軟硬件產品和解決方案,包括鯤鵬開發套件DevKit 23.0、基于鯤鵬的一體化解決方案、基于openGauss 5.0的發行版、昇思MindSpore 2.0、昇騰Ascend C編程語言、昇騰AI開發者套件Atlas 200I DK A2等。同時,華為還啟動了今年的鯤鵬應用創新大賽、昇騰AI創新大賽,來招攬更多的優秀開發者。

自2019年華為首次發布計算戰略以來已近四年,鯤鵬和昇騰持續成長,在不少領域落地。

從鯤鵬生態看,華為副總裁、ICT產品組合管理與解決方案部總裁馬海旭介紹道,鯤鵬合作伙伴超過4500家,目前鯤鵬已經在政府、金融、電力、運營商等多個國計民生領域得到規模應用,逐步成為數字基礎設施算力底座的首選。

他進一步表示:“鯤鵬本身是生態性的產業,在四年前基于鯤鵬的軟件應用是非常少的,我們做的是鯤鵬計算,其實做的是鯤鵬的軟件生態,從軟件生態的遷移開始,當前有許多新應用已經是基于鯤鵬原生的。鯤鵬正在從‘遷移’走向‘原生’,從‘可用’走向‘好用’。”

對于華為而言,發展計算生態不僅要面對半導體大廠的競爭,還要面臨供應鏈的挑戰。馬海旭談道:“產品要從最原始的底層操作系統、內核和上面的數據庫全棧實現國產化,才能實現我們產品的競爭力,所以我們需要向下技術扎到根。”

如何做到根植于根技術?馬海旭表示,一方面從硬件的創新走向基礎軟硬件的協同創新,實現全棧創新,包括持續投入openEuler開源操作系統、在openGauss開源數據庫和畢昇C++編譯器等基礎軟件上強調多樣性算力的協同。

另一方面,華為已經從單點創新走向系統級架構創新,即從計算、存儲、交換一體化的設計。比如構建了全液冷多樣式算力平臺,相比傳統機柜實現4-8倍的算力密度提升,但機房面積節省超過70%。

“昇騰AI”基礎軟硬件平臺已孵化和適配超過30個大模型

會上,華為昇騰計算業務總裁張迪煊表示:“昇騰AI”基礎軟硬件平臺已孵化和適配了30多個主流大模型,我國一半以上的原生大模型是基于“昇騰AI”基礎軟硬件平臺打造,包括鵬程系列、紫東系列、華為云盤古系列等。

目前,鵬城云腦、“紫東太初”大模型等均是基于昇騰生態打造。中國工程院院士、鵬城實驗室主任高文在會上表示,今年下半年將啟動鵬城云腦III的建設,原型機將在2023年建成,鵬城云腦III預計2025年底前建成。鵬城云腦III將是面向6G超寬帶通信的云網合一智能化工具平臺,提供預訓練大模型底座。

“紫東太初”大模型也有新進展。據中國科學院自動化研究所“紫東太初”大模型研究中心常務副主任、武漢人工智能研究院院長王金橋介紹,基于華為全棧國產化軟硬件平臺昇騰AI,中國科學院自動化研究所和武漢人工智能研究院正在聯合打造“紫東太初”2.0全模態大模型,可實現文本、圖片、語音、視頻、3D點云、傳感信號等不同模態的統一表征和學習,助推通用人工智能時代加速到來。

基于昇騰AI基礎軟硬件平臺,華為聯合各界伙伴一同打造了昇騰AI產業。截至目前,昇騰AI產業擁有20多家硬件伙伴,1100多家軟件伙伴,并聯合推出2000多個行業AI解決方案,開發者數量突破150萬。

華為指出,大模型已經成為產業發展的趨勢,但由于模型結構復雜,參數量大,數據量大以及需要持續迭代,面臨平臺建設、模型訓練、模型推理等三大挑戰,是一個復雜的系統工程。

據張迪煊介紹,面向模型開發場景,昇思MindSporeAI框架提供系列工具及套件,支撐模型高效原生開發;兼容第三方AI框架生態,支持業界主流社區模型套件,可快速實現模型原生及遷移開發。其中面向大模型場景,昇騰發揮軟硬件綜合優勢,從訓練開發到推理部署全流程加速大模型創新。硬件層面提供極致性能的集群能力,在算力密度、組網能力、存儲優化以及能效比均實現業界領先;昇騰基礎軟件提供多維度混合并行、模型策略自動生成與調優、斷點續訓等能力,讓大模型訓練更高效。

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