智能计算(智能计算机在线)
人工智能驱动的第四次工业革命即将到来 。它需要计算力、算法和数据的共同驱动，其中计算力是AI的核心驱动力，是新一轮工业革命的“蒸汽机” 。
随着AI技术的快速发展和半导体摩尔定律的失效，人工智能计算能力不足的问题越来越突出 。目前人工智能只在互联网、公共安全等少数行业普及 。在去年9月的世界人工智能大会上 ， 研究机构Gartner发布的一份报告显示，只有4%的受访企业投资部署AI 。
实力不够怎么破局？
华为认为，在迎来下一次工业革命之前，用于部署AI计算能力的服务器需要一次大的变革，将原来的通用计算升级为智能计算 。智能计算不是一个全新的物种，它是一般计算的延续和升华，是应对AI发展趋势的一种新的计算形态 。
华为智能计算，基于芯片，致力于打造覆盖云边缘的全栈全场景智能解决方案，以算力加速传统数据中心的智能化升级，支撑AI应用 ， 实现传统行业的转型升级 。
去年12月 ， 华为召开首届华为智能计算大会，将服务器部门升级为智能计算事业部 。它将专注于计算能力、工程、云边缘协作和集成解决方案，推动各领域的智能升级 ， 这表明了其在新技术背景下布局工业革命的决心 。
华为希望基于“AI芯片+智能加速引擎+智能管理引擎”，构建智能世界的全栈、全场景智能解决方案 。
人工智能的供需矛盾
近年来，随着机器学习的兴起，国内外涌现出一大批AI创业公司，如商汤、旷视等AI独角兽 。传统IT领域的企业也在积极发展AI业务 。AI产业的蓬勃发展彻底改变了计算行业，但AI计算能力无法满足企业和消费者日益增长的需求 。AI行业面临这些普遍的痛点，亟待解决:
AI计算能力的供给严重失衡 ， 稀缺且昂贵 。AI计算需要大量GPU等硬件，导致成本高，神经网络训练时间长，计算单价高 。
传统行业大多对部署场景要求较高 ， 环境恶劣多变 。
云和边缘设备的计算数据不能相互通信 。
专业要求门槛高 ， 专业人才短缺 。从招聘网站上各大公司竞相高薪招聘AI人才和专家就可以看出这一点 。
以上几点都是部署AI时急需解决的问题，计算能力是最重要的 。
服务器的变更
要解决AI计算能力的问题 ， 首先要解决的是AI在服务器端的部署 。如果采用x86服务器，用户面临的是成本高的问题，而ARM服务器只能在某些场景下发挥其低功耗的优势和价值 。
近年来，主流服务器一直被x86架构占据 。因为x86架构没有授权给别人，所以Intel芯片一直是服务器市场的霸主 。
随着AI时代的到来 ， 这种垄断将注定被打破 。
一开始并不被看好的ARM芯片，其实有着不容忽视的优势:体积小，功耗低，性价比高 。重要的是ARM芯片对外授权 。中国企业在ARM芯片上的创新能力提供了比x86更多的选择 。
除了与英特尔合作推出更多智能x86服务器，华为智能计算还将重点打造基于ARM的泰山系列服务器和基于瑞星芯片的Atlas人工智能计算平台 。
【智能计算机在线 智能计算】在专业的智能医疗领域，华为的智能计算也能大显身手 。相比传统x86计算平台 ， Atlas加速云平台可以大大缩短基因测序时间，提高计算效率，降低端到端综合成本 。
ARM架构是华为智能计算的重要组成部分 。华为为什么看好ARM服务器的未来？
在移动终端等使用场景下，ARM服务器的效果比x86更好，更能发挥其低能耗的优势 。
对于处理多样化的计算任务，更重要的是找到合适的体系结构 。
比如手机常用的ARM芯片，当开发者在云端开发游戏应用时，ARM架构会比x86架构表现更好 。
随着应用场景的拓宽 ， 进一步推动了ARM服务器生态的良性循环 。华为智能计算业务部早前在接受媒体采访时表示 ， 亚马逊AWS已经在云上部署了ARM，这导致了大量的开源软件 。现在正在积极迁移ARM，ARM服务器的生态会越来越丰富 。
智能计算硬件升级
从2018年底至今，华为发布了从芯片到服务器的一系列产品，如鲲鹏芯片、泰山服务器等 ， 实现了智能计算硬件的全面升级 。
鲲鹏920是华为自主设计的芯片，采用7nm制造工艺，基于ARM架构 。与业界主流ARM处理器相比 ， 鲲鹏920内存带宽提升46% ， IO带宽提升66%，网络吞吐量是业界标准的4倍 。华为表示，这种高性能低功耗芯片的能效比行业标准高出25% 。
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