八月初秋，天氣一如既往的火熱。南國深圳，華為坂田基地更是一番熱火朝天的景象。三天前，華為輪值主席徐直軍在這里推出華為高端 AI 芯片昇騰 910 ，開啟華為在先進技術領域挑戰硅谷的最新嘗試。

一直以來，華為自研芯片都是人們關注的焦點。，正是因為有了自主研發的海思麒麟系列手機芯片，華為才能快速搶占手機市場，一路“攻城略地”，躋身中國智能手機行業第一寶座。當然，作為目前全球體量最大的通信設備商、全球坐三望二的智能手機廠商，華為自研芯片不止于此。巴龍、鯤鵬、凌霄還有這次發布會重點推出的昇騰，華為自研芯片已經覆蓋手機、服務器、路由器，電視、AI 等多個領域。自研芯片已然成為華為的核心競爭力，一個其他競爭對手所不具備的獨特優勢。

昇騰系列芯片主打人工智能領域，用于處理構建人工智能算法的海量數據。華為的這次公布，讓不少人沸騰了，網上的言論越傳越神，被稱作“攻破了又一個讓國人蒙羞的城池”，“實現了彎道超車”，甚至出現了華為將在云端 AI 芯片領域干掉英偉達、谷歌的論斷。這些評價是否正確？華為昇騰芯片真的有那么大影響力嗎？

江湖霸主英偉達

AI 芯片是什么，半導體業界并沒有嚴格的界定。一般來說，AI 芯片被稱為 AI 加速器或計算卡，也就是 AI 應用中的大量計算任務的模塊，目前主要有 GPU、FPGA 和 ASIC 三種技術路線。其中 GPU 在 AI 訓練方面已經發展到較為成熟的階段，谷歌、臉書、微軟、 推特和百度等公司都在使用 GPU 分析圖片、視頻和音頻文件，以實現深度學習等功能。

看到這里，很多人心里納悶， GPU 不是顯示芯片么，怎么用來搞 AI 。其實這個道理很簡單，GPU 負責處理圖形數據處理，擁有大體量的邏輯運算單元用于數據處理，對于密集型數據可以進行并行處理。人工智能的神經網絡架構有個特征，剛算出來的數往往再投入結算，一輪輪迭代以凸顯關鍵細節，這種計算不需要太多數據緩存單元，不需要復雜的邏輯控制，只要計算單元夠多就行。相比注重邏輯判斷的 CPU ，GPU 芯片顯然更加適用于人工智能深度計算。

在 GPU 芯片領域，英偉達是當之無愧的龍頭老大。在人工智能興起之初，由于 GPU 芯片在深度學習領域的優勢，英偉達與斯坦福大學的吳恩達合作開發了一種使用大規模GPU計算系統訓練網絡的方法。與此同時，英偉達與谷歌的人工智能團隊合作，建造了當時最大的人工神經網絡。之后，各深度學習團隊開始廣泛大批量使用英偉達的顯卡。

如今，全球估計有 3000 家 AI 創業公司，其中一半以上都是在英偉達的平臺上構建的?？萍季揞^也不例外，谷歌、微軟、臉書、亞馬遜都在購買英偉達芯片，用于構建自己的數據中心。數據研究公司 Gartner 顯示，英偉達擁有 AI 芯片市場約四分之三的份額。上一財年，英偉達從用于數據中心的 AI 芯片銷售中獲得將近 30 億美元收入。在人工智能芯片領域，英偉達已經是當之無愧的江湖霸主。

挑戰者昇騰 910

AI 芯片這個江湖兇險異常，英偉達目前是霸主，可誰也不敢保證未來會發生什么。深度學習算法分為訓練和推斷兩部分，所謂訓練，就是給不斷計算大數據，讓它慢慢學會識別和區分對象；所謂推理，就是讓訓練好的機器干活。GPU 芯片在算法訓練上非常高效，可在推斷中對于單項輸入進行處理的時候，并行計算的優勢不能完全發揮出來。

因為 GPU 芯片 在人工智能深度學習上的天生劣勢，一些企業將目光投向專用處理芯片，采用 FPGA／ASIC 技術路線設計專業 AI 芯片。FPGA 的前期啟動成本低，后期可以進行再編程，可以采用 OpenCL等更高效的編程語言，降低硬件編程的難度，還可以整合系統模塊，提高應用的靈活性，與GPU相比，FPGA 具備更強的平均計算能力和更低的功耗。

ASIC 運行速度比 FPGA 更快，是一種為專用目的設計的，面向特定用戶需求的定制芯片。在大規模量產的情況下具備性能更強、體積更小、功耗更低、成本更低、可靠性更髙等優點。華為昇騰 910 就是 ASIC 芯片，它采用 7nm＋ EUV 制程工藝，達芬奇架構，計算力可達到 256TFOPS，比英偉達最新的 V100 還要高出一倍。值得注意的是，昇騰 910 達到規格算力所需功耗僅 310W，明顯低于設計規格的 350W。

江山代有人才出，各領風騷數百年，而在日新月異的科技領域，數百年的跨度會縮減為三五年。強如英偉達，在稱雄 AI 芯片領域六七年之后，也開始顯露頹勢。人工智能領域有三要素：數據、算法和算力。數據為芯片處理的對象，算法即計算的邊界，而算力則直接決定了計算效率。對于華為來說，芯片是它們的硬實力，算力即它在 AI 領域的競爭力。有了最強算力加持，昇騰 910 這個氣勢洶洶的挑戰者，擁有足夠的實力與底氣挑戰江湖霸主英偉達。

達芬奇 AI 架構

昇騰 910 的誕生，使得華為在 AI 芯片領域地位大幅上升，不過這遠遠不夠。英偉達技術雄厚，有針對各種場景的優化，華為僅靠一款芯片，打敗英偉達無從說起。在深度神經網絡的訓練方面，英偉達現在擁有一個由軟件、大學、初創企業和合作伙伴組成的強大和自我維持的生態系統，這些伙伴讓英偉達很難被擊敗。

同時，AI 芯片不是個特別大的行業，AI 芯片在整個芯片領域占比不到 1％。華為進軍人工智能領域，追求的是全棧。所謂全棧，是指在芯片設計、訓練推理計算框架 MindSpore 、全流程服務（ModelArts）一體到位。在全棧理念基礎上 華為宣布“達芬奇”架構，提出 MindSpore 計算框架，一舉橫跨公有云、私有云端、邊緣等，實現全棧全場景 AI 解決。

達芬奇是歐洲文藝復興時期最完美的代表，他是科學家、發明家、建筑

工程師，也是畫家。華為使用達芬奇這個名字，透露出其 AI 戰略布局的光芒與野心。數據預測，到 2025 年全球智能終端數量將會達到 400 億臺，智能助理的普及率將達到 90％，企業數據的使用率將達到 86％。

人工智能將會改變所有行業，華為的理想是將 AI 技術融于產品，在達芬奇 AI 架構基礎上構建一個萬物智能的世界。昇騰 910 AI 芯片是達芬奇架構的排頭兵，在不久的將來，華為勢必會研發更多的 ASIC 專用 AI 芯片，挑戰英偉達的 AI 生態系統！