经过近几年时间的发展,或许你还未察觉,但人工智能已经渗透到工作生活的方方面面。人工智能重要组成部分计算与数据依赖于GPU,其强大的并行处理能力可以渲染图像,这也使得GPU自AI诞生以来就实现惊人增长。

除AI领域外,GPU的应用几乎包罗万象,从Adobe Prime和数据库到高性能计算(HPC)等。几乎所有OEM大厂和外包供应商的服务器上都有GPU,但它们并非用于图形加速。这是因为GPU本质上是一个巨大的数学协处理器,现在被用来执行从3D仿真到医疗成像,直至金融建模等计算量非常大的工作。

因此,GPU市场的竞争一直很激烈。而一直以来,GPU领域都处于英伟达、AMD、英特尔三家混战的局面,其中英特尔一直处于该领域的主导地位。此外,华为也一直在加码该领域。

在韩设立事业群,进军GPU市场

在集团层面将“云与计算”(Cloud & AI)升级为第四大BG(Business Group)后,华为“云与计算”开始海外扩军。

近日据报道,华为今年将在韩国设立“云与计算BG”,旨在推动人工智能和云计算领域的创新,希望进军目前由英伟达(NVIDIA)主导的图形处理单元(GPU)服务器市场。

华为韩国公司由三个不同的部门组成,运营商 BG、企业 BG 和消费者 BG,新成立的Cloud&AI BG 将归入企业 BG。该事业群后期可能会被分拆出来,以进一步发展。

目前,华为正在为这个新部门招兵买马,其中就包括来自英伟达的前任员工和现任员工以及高管。虽然华为方面还未正式回应,但从华为的一系列动作和之前的研发速度来看,华为入局是板上钉钉的事。

觊觎云端服务器市场已久

华为进军GPU市场针对的是云端的服务器市场,而不终端的个人电脑或手机等设备。其实在云服务器GPU领域,华为早已布局,其产品参数也频频向英伟达挑衅。

2019年8月,华为发布商用的 AI 芯片昇腾 910(Ascend 910),称其是当时全球算力最强、训练速度最快的AI处理器,与英伟达展开竞争。其算力达到 256 TeraFLOPS,大约是英伟达 GPU Tesla V100 的两倍,其对标意味十分明显。昇腾 910 采用 7nm 制程,而 Tesla V100 为 12nm。

此外,该芯片整数精度(INT8)512TOPS,支持 128 通道全高清视频解码(H.264/265),设计功耗 350W(实测达到规格算力仅 310W)。

2019年9月,华为又发布了由数千颗昇腾910 AI处理器互联构成Atlas 900 AI训练集群。华为将其称为全球最快的AI训练集群,总算力达到256P~1024P FLOPS @FP16,相当于50万台PC的计算能力。

2020年1月,华为又发布了服务器芯片鲲鹏 920 和三款服务器产品泰山系列,称其为最强 ARM 服务器芯片。

鲲鹏920是一款用于大数据计算和分散存储的服务器CPU,采用7纳米工艺制造,由华为内部设计,能效比优于业界标杆30%。

该处理器基于ARMv8架构,拥有64个2.6GHz核心。支持8通道DDR4、PCIe 4.0和CCIX互联芯片。鲲鹏920处理器将被率先用于华为ARM服务器产品线。华为旗下的华为云产品则将会利用泰山服务器作为基础设施,提供相应的云服务。

华为自研芯片:从终端到云端

近年来,华为一直在急速向前,自研芯片的脚步不断从终端伸向云端,从手机扩大到 AI、数据中心。

事实上,华为的2012 实验室研发在华为过去十年的芯片研发过程中提供了举足轻重的作用,其海思半导体就属于该实验室下属二级部门,GPU Turbo 方案也出自该实验室。

GPU Turbo 是华为在软件层面尝试挑战传统 GPU 性能的折中方案,通过软硬协同的图形处理加速技术,通过在 EMUI 底层对传统图形处理框架进行重构,大幅提升了 GPU 的整体运算效率,从而提升手机的画质和性能,同时还能让手机能耗有所下降。

其实从华为近年来的自研决心和速度来看,以华为的研发能力,我们相信一定会有不错的结果。GPU的替代或许就在本年度。

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