伴随着2019年5G大幕的拉开,万物互联的时代也紧跟着到来。在此关键阶段,华为公司明确提出智能世界的两大关键技术是“联接”和“计算”,并力推智能计算业务,相继发布鲲鹏和昇腾两大系列芯片。近日,《环球时报》记者采访了华为公司智能计算Marketing部部长师斌,针对为何要大力推动智能计算的问题,师斌作出了详细介绍。
师斌说,如今新闻里常说的5G时代带来万物互联,将极大改变未来人们的生活。但在业内人士看来,万物互联带来的全新挑战是会产生超大规模的数据量。师斌表示,据估算,5年后全球每年将产生超过180ZB的数据量。这是什么概念呢?相当于18万亿部高清电影,按照光盘厚度1.2mm计算,刻录成光盘的厚度将达到2160万公里,绕地球540圈。
师斌介绍说,以往企业要处理数据时,通常会利用大型数据中心进行集中式运算。但这种做法显然无法应对信息爆炸时代的需求。例如在万物互联时代,工厂里的机器人在不断生成数据,路边的智能红绿灯在不断生成数据,家里的智能电器在不断生成数据,手上的智能手表也在不断生成数据……由于数以万亿计的智能终端会源源不断地产生海量数据,如果它们全部需要通过网络回传到数据中心再进行处理,将对数据中心的处理能力,乃至传输带宽、时延等提出根本无法达到的技术要求。相关统计显示,仅华为今年出货手机的算力之和,就相当于2019年全球数据中心新增算力的两倍。也就是说,单靠传统的数据中心,根本无法解决算力不足的问题。
在智能终端采集到的海量数据面前,算力不足是当前5G应用面临的最大挑战之一。要解决这个问题,理想的解决方案之一就是将采集到的数据先经过筛查和处理,只把最核心的数据回传到数据中心。例如在未来的智慧城市,各类智能传感器、智能摄像机、智能机器人等终端,并不是把所有采集的数据都直接传回数据中心,而是先由小型的边缘计算设备对这些数据进行处理,这样不但减轻了数据中心的负担,而且可以缩短设备响应时间,给用户更好的体验。
同时在实际应用中,当前智能终端需要处理的数据不再是以前那些由文本、数字组成的结构化数据,而是图像识别、语音识别、自动驾驶等全新应用带来的大量语音、视频和图像。例如当今时髦的“刷脸支付”,智能终端需要通过摄像头采集人脸信息,同时利用人工智能芯片和算法高效地完成比对和识别。而传统的通用芯片在处理图像、音频等数据时效率并不高,需要专用人工智能(AI)芯片来应对这些新出现的应用场景。按照华为的预计,5年后,AI计算所消耗的算力,将占到算力消耗总量的80%以上。
为解决围绕算力产生的一系列问题,去年12月华为专门成立了智能计算业务部。师斌表示,计算进入智能时代,将具备三大重要特征:暴力计算、计算无处不在、端边云协同。智能计算的目标,不但要满足“数据在哪里,计算就在哪里”的需求,也要实现“云(数据中心)、边(边缘服务器)、端(手机等智能终端)场景全覆盖”,同时因为科学研究、天文探索、自动驾驶等应用场景对算力的高度依赖性,智能计算还得具备“暴力计算”的能力,可以在很短时间内把海量数据处理完。
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