发布时间：2022-6-21 分类： 行业资讯
超级计算和AI一直是齐头并进的两条赛道。超级计算一直重视硬件计算能力，一般用于国防、仿真、生物、天文等科研领域，如中国的天河、神威，美国的阿贡国家实验室，劳伦斯利弗莫国家实验的米拉、泰坦等。
在AI领域，早期各个团队在算法和参数调整上都强调持续优化，当时的计算机架构并不适合训练卷积神经网络。在CpU上训练一个模型可能需要几年的时间。
直到深度学习的先驱GeoffHinton的学生AlexKrizhevsky在GpU上成功训练出突破性的深度神经网络，致力于AI硬件的概念才受到各界的重视。
对于AI来说，计算能力和硬件架构一样重要，也就是在这个概念的指导下，超算能力在AI的应用中显得尤为重要。
无论从目前的国际产业竞争形势还是行业自身的创新来看，AI超级计算背后的硬件和框架如何发展，都将是中国下一轮AI爆发的关键基础。在国内的AI赛道上，华为，作为全球顶尖的ICT基础设施和智能终端提供商，已经提供了一套完整的采用“瑞星”处理器的AI超级计算解决方案。
这对国内AI R&D和应用效率的提升无疑是一场及时雨。
近日，华为出席ISC(高性能计算大会)后，全球AI赛道产业链上下游对其高度关注。
关键领域多年不静，超算融合AI风起云涌
国家竞争的核心是产业实力的综合竞争，AI已经成为国家竞争的一个环节。
中国改革开放30年的安静红利已经到了战略博弈的临界点，AI这样的前沿产业正在成为大国博弈的桥头堡。
硬件是AI算法迭代的基础。没有技术之上的硬件自主，就如同只有施工图没有钢筋混凝土，难以摆脱被控制的窒息。
2018年，美国宣布了超级计算机“Summit”，它是由IBM在英伟达的帮助下开发的，其峰值计算能力可以达到每秒20亿次。
更重要的是，Summit是历史上第一台同时支持传统计算和人工智能应用的超级计算机。机器学习和神经网络可以在上面实现。
今年6月23日，全球超级计算机500强名单更新。中国以部署的226支部队排名第一，美国以114支部队排名第二，日本以30支部队排名第三。然而，在500强榜单系统中，使用英伟达技术的有333台。
在华为达芬奇架构公布之前，中国的AI超级计算解决方案不会有系统的解决方案。中国AI超级计算的研发和应用仍需点燃和加强。
框架和硬件是“两朵花”，R&D标准的统一是“战斗力”
2018年7月，华为创新性地推出了AI计算的达芬奇架构，并在该项目下宣布了“MindSpore”，这是一个面向“崛起”AI处理器的AI开源计算框架。
因为华为给出了一整套从硬件到框架的解决方案，特别适合AI超级计算硬件成为新基础设施的共同特点。
这将在AI产业渗透、开发效率提升、降低算力成本三个方面对AI业态产生重大积极影响。
1.全栈高计算平台推动AI在整个行业的渗透
在过去的AI开发中，架构、ApI、生态和运维都需要专业人才进行支撑和管理。发展环境复杂，人才少。全球AI人才供需比只有1%，核心专家只有3万人。从行业来看，中国市场只有10%的应用包含AI，AI在整个行业的渗透率只有4%。
国内对人工智能的研究非常火热。根据2019年斯坦福人工智能指数报告，h
华为AI超级计算解决方案从硬件标准、计算集群、运维管理等方面为用户提供统一的解决方案。
在硬件标准上，“上升式”达芬奇架构包含三个计算单元：Cube、Vector和Scalar，平均计算能力是行业的两倍。
基于“阿森松岛”处理器的Atlas集群在全球最快的AI训练集群的基础上，部署了包容性的AI开发平台ModelArts和CANN开发工具。
特别是ModelArts作为“一站式”开发平台，允许AI开发的各个方面，包括数据处理、算法开发、模型训练和模型部署，都在ModelArts上完成。
这大大降低了AI发展的门槛。这样一个专门为AI设计的基础商业超级计算系统已经成型。
基于该系统，用户可以大大降低资源调度成本，降低开发成本，最重要的是降低计算能力成本。
随着AI正在成为通用技术，使用场景将越来越广泛，这也意味着将AI引入后期行业的入场费将越来越高。华为超算架构降低了更多场景与AI融合的门槛，推动AI向全行业渗透。
2.MindSpore是一个独立的框架，它在开发和运行上都加快了速度
由于“瑞星”处理器的自主计算框架华为和MindSpore的全场景特性，无论是“开发状态”还是“运行状态”都有优势。
所谓“开发状态”，就是计算框架非常友好，显著降低了模型训练的时间和成本。而且可以适应不同的场景，包括端、边、云。
“运行状态”是友好的，意味着整个模型可以用最少的资源产生最高的效率。
MindSpore自然匹配全场景系列产品，让不同类型的算法都可以轻松访问，这无疑降低了R&D人员的调试成本和代码适配场景的成本。
此外，该计算框架可以实现自动并行，这对模型的效率有很大影响。开发人员不需要花太多时间修改并行代码，可以更好地关注模型质量。
以上两点是计算框架开发和运行的优势。
更重要的是，因为该框架是专门为华为“瑞星”处理器优化的，所以应用效率可以更高。
AI超级计算处于爆发前夕，行业的转折点也如期而至
国内很多企业都在探索超级计算与AI的融合，但大多力不从心。
为什么是华为带头？我认为有以下三个因素：
1.华为有技术实力。2019年，R&D在华为投资1317亿元，占比15.3%，授权专利8.5万件。
2.华为已经被用户接受。华为拥有170多个客户国家，122多个国家备件中心和3900多个服务合作伙伴。
3.华为的工业水平很高。华为已经成为民族企业的代表，在AI超级计算领域构建基础框架不仅具有商业价值，也符合国内新基建下的AI战略。
凭借在硬件领域的多年积累和行业前瞻，华为以创新的达芬奇架构起家，填补了中国AI超级计算关键领域的空白。
综上所述，阿森松岛就是SOC、计算平台和产业生态。目前国内已经有很多基于华为“升天”处理器的成功项目，如鹏城实验室、上海天文台等。项目内容方面，不仅有国家重大项目，还有天文学等先进学科的应用。
本次全球超级计算大会结束后，“瑞星”引起了社会各界的广泛关注。在新基建的热潮中，将为整个行业的AI化提供算力加持。
更重要的是，我们很可能看到中国各行各业全面拥抱AI超级计算，同时拥抱华为崛起的AI。
这将成为中国AI转型的关键节点。
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来源|智能相对论
