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華為在人工智能行業的發展

根據人工智能非營利組織(OpenAI)數據顯示, 對計算機能力的需求在2012之后的6年里增長了超30萬倍。華為作為人工智能的后起之秀,大膽提出為各行業提供易用、實惠、可訪問的計算能力,以滿足對AI計算呈指數級增長的需求。

AI是一種新的通用技術,涵蓋自然語言處理,圖像識別和視頻分析等。AI正在將信息化推向新的高度。信息技術提高了效率,人工智能降低了生產成本。整合到眾多行業中的AI將影響每個人,家庭,組織,職業和行業。

華為認為,人工智能行業發展的關鍵是可訪問性,可負擔性和易用性。

華為從事信息通信基礎設施的開發和部署已有數十年,對運營商和企業用戶的應用場景有深入的了解。這使華為能夠以全棧,全場景的AI產品組合進入AI領域,從而提供包容和強大的計算能力。

華為Ascend AI處理器采用面向張量計算的達芬奇3D多維數據集架構(Da Vinci 3D Cube architecture)。該架構是AI的全新設計,能為Ascend AI處理器注入強大的AI計算能力。這些芯片擁有強大的計算能力,能效和可擴展性。

基于統一的達芬奇架構,華為提供多種Ascend模型,包括Ascend-Nano,Ascend-Tiny,Ascend-Lite,Ascend-Mini和Ascend-Max。從數十毫瓦的IP模塊到數百瓦的芯片,華為產品涵蓋了從設備到網絡連接再到云端的所有部署方案!斑_芬奇架構具有很高的靈活性。它的應用范圍從Nano到Max,從可穿戴設備到云技術,涵蓋了幾乎所有場景。我們推出的MindSpore框架將與達芬奇架構配合使用,以滿足所有場景的需求。換句話說,AI培訓和推理可以在設備,網絡連接和云技術之間協作實現,這在任何其他計算框架上都是不可能的,”華為輪值董事長徐直軍在接受媒體采訪時說。

AI培訓所需的時間與模型復雜性,數據集和硬件資源配置密切相關。硬件資源在大規模AI培訓中尤其重要,例如天文研究培訓,自動駕駛,天氣預報和石油勘探等。AI的飛速發展得益于硬件和云計算技術的進步,更重要的是,各個行業的數字化轉型所產生的大量數據可用于模型訓練。云技術,人工智能和物聯網可以共同創造一個藍海市場。在諸如智能家居,物聯網和車聯網(IoV)的場景中,可以制定整體的云技術,人工智能和車聯網解決方案來打入新的AI市場。

華為全球行業愿景(GIV)預測,全球數據量將從2018年的32.5 ZB增加到2025年的180 ZB。企業對AI計算能力的需求每季度翻一番,到2025年AI的使用率將上升到80%。這對華為來說是最好的時機,因為它在計算能力領域取得了重大突破。

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