2022年5月31日，AI行业盛会2022北京智源大会正式拉开帷幕，大会现场举行了北京升腾人工智能计算中心暨北京升腾人工智能生态创新中心揭牌仪式以及2022升腾AI创新大赛北京赛区启动仪式，旨在汇聚智慧星火，构建AI新生态。[1]
2020年正式开启，回首云计算市场，充满了变化与挑战。2019年是5G商用元年，也是云计算提速发展的关键之年，从云计算到5G+云计算，再到5G+AI+云，变的只是技术的优化升级，不变的是云计算将始终作为基础设施赋能各行各业的初心。
11月7日，IDC发布的《中国公有云服务市场(2019上半年)跟踪》报告显示，2019上半年中国公有云服务整体市场规模(IaaS/PaaS/SaaS)达到542亿美元。可见云市场的蛋糕在不断扩大，因此，各大互联网巨头都在加码云市场，以期在5G规模部署前占据市场优势。
云计算下半场已启，5G+AI+云成重要引擎
10月12日，国务院发展研究中心发布了《中国云计算产业发展白皮书》)，《白皮书》显示，2018年中国云计算产业规模达到9628亿元，较2017年增长392%，2019年产业规模预计超过千亿，达到12907亿元，到2021年，产业规模将破2000亿元。国务院发展研究中心认为，以“5G+云+AI”等新一代信息技术，以及它们的交叉融合，正在成为数字经济时代的新基础设施，也成为推动企业数字化、智能化升级的重要引擎。
借助云计算，企业可以更为轻松地解决流量的突发问题。比如说在2019年的天猫双11狂欢节中，云计算就起到了关键性的作用，它能够成功的帮助平台抗下544万笔/秒的流量洪峰。
除了可以抗住巨大的流量外，云计算也在将触角运用到众多5G业务场景中，比如5G自动驾驶，通过车联网，车与车间可以通信，AI对实时场景和周围图像进行处理和分析，边缘终端再通过车联网与云端连接，实现数据传输与回传，最终为驾驶员提供建议甚至是自动驾驶。又如5G智能医疗，此前的远程医疗手术充满了不确定性，原因在于4G网络承载的图像传输和时延无法满足手术要求，然而5G具备的eMBB、mMTC还是URLLC等特性都大幅改善了行业的底层连接环境，AI和云则聚焦行业提供具备智能化的高效处理能力。
毫不夸张的说，云计算领域会因为“5G+AI”的双重组合之下，迸发出更大的活力。当前，云计算下半场已经全面开启，一方面，云+5G可为企业智能累积战略性数据资源;另一方面，AI的发展和普及亦需要云+5G搭桥铺路。如此看来，5G+云+AI已然成为了信息通信产业实现升级的“固定搭配”，也是实现数字化创新的融合驱动力。
机遇与挑战往往是共存的，众所周知，5G已经进入到了快速发展时期，而5G的规模化运用会对云平台造成较大的冲击，不过只有云厂商跨越了这一规模门槛之后，才能够实现技术的全面创新。但不管怎样，“5G+AI+云”的发展战略始终是未来的云计算行业中的另一个潜在的需求。
互联网巨头纷纷加码，运营商开启“逆战”模式
有专家表示，我国云计算市场尚处于产业导入期，对标全球云计算发展史，未来国内云市场也会走向寡头垄断的竞争格局，阿里云、腾讯云、金山云、华为云有望四分天下。
阿里云在国内具备先发优势，同时在PAAS层进行了大量技术研发与创新，具备高客户粘性，叠加国内政策导致国外云计算厂商入华面临较高壁垒，未来阿里云在国内公有云市场龙头地位有望持续强化;腾讯云厚积薄发，借助其在云游戏和云视频方面的优势，以及微信、小程序等强大的生态转化能力，结合自有生态打造差异化竞争;金山云背靠WPS在政企市场发力，同时拥有西山居游戏和小米生态等，持续为IAAS导流;华为于2018年底重组了“Cloud&AI产品与服务”，2019年一季度又将IoT、私有云团队合入CloudBU，在2019年华为全联接大会上，华为发布了Atlas900(全球最快AI训练集群)和基于升腾的华为云EI集群服务，大力发展AI+云，未来将以打造混合云为核心战略。
除了具有互联网“基因”的云厂商纷纷加码外，国内三大运营商在今年的云市场动作颇多。
11月15日，中国移动云能力中心在2019中国移动全球合作伙伴大会上重磅推出全新品牌——移动云，致力打造“5G时代，你身边的云”。这意味着移动云已升级为中国移动在公有云、私有云、混合云等各领域对外云服务的统一品牌，也标志着中国移动将在5G时代正式发力云计算。中国移动苏州研发中心副总经理吴世俊表示，移动云的目标是在三年内进入国内云服务商第一阵营，未来三年内云投资总规模在千亿元以上。
中国电信天翼云在技术上借助合作伙伴力量，助力政府及工业客户进行数字化转型，打造云、5G、边缘计算等典型场景。经过十年深耕发展的天翼云已形成2+31+X全国资源布局，致力于打造了一朵无处不在的云。据IDC及信通院数据显示：天翼云公有云市场份额全球第七、全国排名第二，已成为国内第一阵营的云服务商。
中国联通是边缘计算试点方面的“先行兵”，在上海2019MWC展会期间，中国联通——正式揭牌“5G+边缘云业务运营中心”，以期通过MEC边缘云“1个业务运营中心、10个孵化基地、100个行业应用、1000个边缘节点”赋能5G千行百业。当前，联通MEC边缘云聚集了产业链上诸多优秀的合作伙伴，已在国内20余个地市开展试点，陆续打造了智能场馆、智慧安防、智慧港口、智慧水利、智慧校园、云游戏云VR等应用示范标杆，为5G规模商用铺垫了应用之路。
云业务的不断发展会是运营商未来一段时期内所倚重的重要增收来源，但却要面对巨大的挑战和竞争，不过运营商可以利用自身网络资源优势在5G时代勇立潮头，“逆战”云市场。中国信息通信研究院石立峰表示，运营商可以通过“云网一体化”解决方案将应用、云计算、管道和客户连接起来，提供端到端、完整、灵活、可扩展的方案。通过构建“云管端”协同的“网络+云”基础设施，将网络作为一种可配置、按需调用的服务给客户。
云计算驱动产业升级，云游戏迎来爆发点
游戏产业的变迁本质上是信息产业的缩影，背后的逻辑在于从软件业到网络服务业，再到云化，是不断进化的过程
今年6月中国5G牌照的正式发布，对于国内的游戏产业而言不亚于是一场地震。伴随5G+AI等创新技术的强势驱动，游戏行业也将迎来一场全所未有的发展机遇与市场潜力。当下，不少游戏厂商正在将5G+AI视为游戏产业升级的新引擎，成为在游戏红海竞争中突出重围的杀手锏。
比如今年风头正劲的腾讯即玩、咪咕、达龙云、小沃科技等云游戏平台服务商，以及腾讯游戏、网易游戏、完美世界以及三七互娱等新一代的游戏开发商都在积极布局5G云游戏产业。国际市场上的参与者也是有增无减，包括以微软、索尼为代表的云游戏平台，Amazon、IBM在内的云服务平台，AT&T、T-Mobile为代表的网络运营商已经率先抢滩云游戏产业，并占据生态系统的关键一环。
为何如此多企业聚焦于云游戏，未来市场规模有多大我们恐怕需要从三个维度去思考：首先，云游戏极大降低了对硬件的要求，因此会衍生出一个硬件替代的市场规模，业界预计这一市场规模将是170亿元;其次，云游戏将重构游戏产业链，导致应用商店被弱化，市场蛋糕由此发生转移而带来近500亿元的市场规模;最后，游戏门槛极大降低，用户增量和ARPU值降大幅提升，这将是360亿元的市场规模。综上，有分析机构表示云游戏产业将是千亿级的市场规模。
事实上，云游戏本质上是基于云计算的交互型在线视频流，所有游戏将在服务器端运行，用户通过鼠标、键盘、手柄输入的信息直接传送到服务器端，服务器将渲染完毕后的游戏画面通过网络传送给用户，实现用户与服务器端游戏的交互。
由此带来的好处是： 一，门槛降低，尤其是硬件设备方面;二，跨平台，突破时空限制，比如以前玩某一种游戏形态，只能特定场景，云游戏随时随地突破时间空间;第三，防黑产，可以杜绝外挂和盗版，这对游戏产业是很大的进步。不过，前景尚好，挑战犹存。结合当下阶段，云游戏的挑战主要聚焦于三个方面。首先，网络要求，云游戏普及关键在于时延，其次，额外带宽，甚至是云资源成本;第三，消费习惯改变，对于玩家还有市场而言都需要培育。
鲲鹏升腾伙伴数再扩，将与欧拉共筑数字经济底座
鲲鹏升腾伙伴数再扩，将与欧拉共筑数字经济底座，鲲鹏携手合作伙伴，已经全面进入各省市政务云、金融核心交易系统、运营商三朵云和电力调度等行业核心场景。鲲鹏升腾伙伴数再扩，将与欧拉共筑数字经济底座。
鲲鹏升腾伙伴数再扩，将与欧拉共筑数字经济底座16月15日，在华为伙伴暨开发者大会2022上，华为公司副总裁、计算产品线总裁邓泰华表示，华为始终坚持“硬件开放、软件开源、使能伙伴、发展人才”的生态策略，与伙伴合作共赢、共建生态。
他透露，目前，鲲鹏、升腾伙伴已经超过4500家，推出超过12000个行业解决方案，鲲鹏、升腾开发者数量超过200万，“智能基座”产教融合协同育人基地项目已经赋能了3000名教师，开设了1500门课程，覆盖30多万学生。
在硬件方面，邓泰华指出，今年华为伙伴出货占比已经超过90%。在基础软件方面，欧拉首个数字基础设施全场景版本今年3月已经发布；openGauss（开源高斯）数据库30版本也已上线并支持多场景；同时，鲲鹏两大开发套件实现升级，使能开发者高效原生开发。
鲲鹏携手合作伙伴，已经全面进入各省市政务云、金融核心交易系统、运营商三朵云和电力调度等行业核心场景。鲲鹏行业技术生态满足度稳步提升，今年预计达到75%，主流场景已经支持，软件生态兼容性的瓶颈已经消除。
邓泰华表示，欧拉开源两年以来，产业共建成果显著，发展超越预期。欧拉社区已经汇聚340多家全球企业，覆盖芯片、部件、整机等产业链成员；吸引近万名开源贡献者，参与社区技术创新和版本开发；全球120多个国家、1500多个城市用户累计下载量超过54万次。
目前，整个欧拉系统的装机量累计超过170万套，新增市场份额达到19%，预计年底将达到25%，明年将做到中国新增市场份额第一。
本次大会上，麒麟软件、统信软件、麒麟信安、SUSE、普华基础软件、拓林思、中科创达（300496）、科东软件、中科院软件所9家伙伴正式发布基于欧拉首个数字基础设施全场景版本的 *** 作系统商业发行版，将社区创新成果应用于千行百业。
鲲鹏升腾伙伴数再扩，将与欧拉共筑数字经济底座2在华为伙伴暨开发者大会2022上，华为公司副总裁、计算产品线总裁邓泰华发表“共建计算产业，共创数智未来”主题演讲，分享了鲲鹏、升腾、欧拉在商业、生态、技术方面的最新进展。本次大会，“中国算力网——智算网络”也正式上线。
据悉，鲲鹏、升腾伙伴目前已经超过4500家，推出超过12000个行业解决方案，鲲鹏、升腾开发者数量超过200万，“智能基座”产教融合协同育人基地项目已经赋能了3000名教师，开设了1500门课程，覆盖30多万学生。
鲲鹏深耕行业数字化 全面进入核心场景
鲲鹏持续升级基础软硬件平台，赋能伙伴和开发者，生态快速发展。在硬件方面，坚持伙伴优先，今年伙伴出货占比已经超过90%。在基础软件方面，欧拉首个数字基础设施全场景版本openEuler 2203 LTS于今年3月发布；openGauss数据库30版本也已上线并支持多场景；同时，鲲鹏DevKit和鲲鹏BoostKit两大套件升级，使能开发者高效原生开发。
鲲鹏携手合作伙伴，已经全面进入各省市政务云、金融核心交易系统、运营商三朵云和电力调度等行业核心场景。鲲鹏行业技术生态满足度稳步提升，今年预计达到75%，主流场景已经支持，软件生态兼容性的瓶颈已经消除。
9家伙伴同期发布欧拉 *** 作系统商业发行版
作为数字基础设施的开源 *** 作系统，欧拉持续丰富南向和北向的生态支持。欧拉南向支持多样性设备，已经实现主流计算架构100%全覆盖，包括ARM、x86、RISC-V等全部主流CPU指令集，同时支持NPU、GPU和DPU等多种异构算力。
欧拉北向使能IT、CT和OT全场景应用，与伙伴协作，适配一万多款应用，主流应用场景100%支持。同时，通过共享分布式套件，进一步实现与鸿蒙互通，共同服务数字全场景。
欧拉开源两年以来，产业共建成果显著，发展超越预期。欧拉社区已经汇聚340多家全球企业，覆盖芯片、部件、整机、OSV、ISV等产业链成员；吸引近万名开源贡献者，参与社区技术创新和版本开发；全球120多个国家、1500多个城市用户累计下载量超过54万次。
目前，整个欧拉系的装机量累计超过170万套，新增市场份额达到19%，预计年底将达到25%，明年将做到中国新增市场份额第一。
本次大会上，麒麟软件、统信软件、麒麟信安、SUSE、普华基础软件、拓林思、中科创达、科东软件、中科院软件所9家伙伴正式发布基于openEuler2203 LTS的 *** 作系统商业发行版，将社区创新成果应用于千行百业。
升腾构建AI新生态 加速行业智能升级
人工智能加速行业落地，升腾AI发展恰逢其时。全国20多个城市规划和建设人工智能计算中心，其中，深圳、武汉、西安、成都、南京、杭州等多地的人工智能计算中心已相继上线，全部实现上线即饱和运营。AI算力，像水和电一样，成为城市数字基础设施公共资源，赋能数字经济发展。
本次大会，“中国算力网——智算网络”正式上线。智算网络是“中国算力网”一期工程的核心板块之一，标志着中国算力网计划的全面展开，是中国算力网络建设迈出的关键一步。未来，各地智算中心、超算中心、“东数西算”枢纽节点等，都可以并入中国算力网，形成支撑数字经济发展的统一算力大市场。
通过智算网络的建设，以东数西存、东数西算、东数西训为牵引，将逐步形成绿色集约的算力布局；未来还将汇聚多种社会算力，形成更加泛在的算力协同，并通过全网的算力交易流通，d性满足全网范围内的算力需求，从科研创新、应用孵化、产业汇聚、人才发展等多方面助力人工智能产业高质量发展。
大模型全流程使能体系发布，共筑中国大模型生态
当前AI正在走向领域大模型，发展大模型已成为产业界共识，智算网络也为其发展带来新的机遇。为了更好地使能大模型发展，华为发布从规划、开发到产业化的大模型全流程使能体系，与产业界共筑中国大模型生态。该大模型全流程使能体系包括以下几方面：
规划升腾大模型沙盘，构筑中国大模型创新高地。过去的一年，产业界基于升腾AI先后推出鹏程盘古、鹏程神农、紫东太初、武汉LuoJia、华为云盘古系列等有影响力的大模型。今年，华为发布升腾科研创新使能计划，鼓励高校和科研机构开展大模型的研究与创新，在每个领域和行业打造出世界级领先的大模型。
打造大模型开发使能平台，让大模型易开发、易适配、易部署。针对基础模型开发，华为推出升思MindSpore和ModelArts结合的大模型开发套件，通过算法开发、并行计算、存储优化、断点续训，实现大模型的高效开发。
为快速适配行业应用，推出基于MindX的`大模型微调组件，实现一键式微调和低参数调优。在模型推理部署方面，推出基于MindStudio的大模型部署套件，实现分布式推理服务化、模型轻量化和动态加密部署。
从科研创新到行业落地，开创大模型产业化新模式。去年，全球首个智能遥感框架武汉LuoJia和全球首个三模态大模型紫东太初，成立了智能遥感开源生态联盟和多模态人工智能产业联盟，已有60余家伙伴加入，陆续孵化出多个行业解决方案。今年，华为还将与伙伴一起，共同成立AI流体力学、AI生物医药、以及智慧育种等产业联盟，助力相关领域的大模型创新和产业化发展。
鲲鹏升腾伙伴数再扩，将与欧拉共筑数字经济底座32022年6月15日，在华为伙伴暨开发者大会2022上，华为公司副总裁、计算产品线总裁邓泰华公布了欧拉、鲲鹏、升腾在商业、生态、技术方面的最新进展及带来一系列最新发布：
中国算力网——智算网络正式上线；大模型全流程使能体系发布，共筑中国大模型生态；从科研创新到行业落地，开创AI大模型产业化新模式；发布行业数智化转型新架构，加速行业数字化转型和智能升级。
值得注意的是，此次，麒麟软件、统信软件等9家华为合作伙伴也正式发布了欧拉 *** 作系统商业发行版。
邓泰华表示，截至目前，欧拉商业装机量累计超过170万套，新增市场份额达到19%，预计到今年底将达25%，明年的目标是做到中国新增市场份额第一。
据介绍，欧拉开源在金融、政府、交通等多个行业都得到了规模应用。
“市场的快速增长源于生态的繁荣。”邓泰华称，目前，欧拉社区已经融合全球340多家企业成员，覆盖全产业链；吸引了近万名开源贡献者参与社区技术创新和版本开发；来自全球120多个国家/地区1500多个城市的用户，累计下载量超过50万次。
除了欧拉之外，目前华为鲲鹏、升腾伙伴已经超过4500家，推出超过12000个行业解决方案，鲲鹏、升腾开发者数量超过200万。
欧拉、鲲鹏、升腾分别横跨了华为面向B端的计算业务、企业业务、云业务三大业务板块。
华为内部人士向《证券日报》记者透露，三大生态一下步将持续融合扩容，加速向B端市场发力。
当前，各行各业对适配AI模型的训练需求呈爆发式增长，而一个高质量的AI模型是通过训练和持续迭代优化而来的。当大模型、多模态算法模型训练逐渐成为主流，人工智能算力需求每35个月就翻一番，企业在AI研发中进行模型训练的算力成本居高不下。因此，能否为企业和科研机构提供可持续、高适配、高d性的训练算力成为衡量各地人工智能计算中心“含金量”的核心指标。如果没有技术足够成熟的训练芯片来提供训练算力保障，就难以保障平台产出算法模型的效率，那么以亿为成本而建设的人工智能计算中心也就成了“雷声大雨点小”的空壳工程。
训练芯片和推理芯片之别
在实际的人工智能计算中心硬件布局中，芯片主要适配于推理和训练两大场景。训练芯片和推理芯片之间的逻辑差别可以理解为：训练芯片像老师，一遍一遍教一个完全不认字的小孩从零开始识字，一遍不会就再教一遍，直到教会为止；而推理芯片则是已经学会识字的小孩，阅读不同的书本时，可以识别出书本中的字。
换句话说，训练是从现有的数据中学习新的能力，而推理则是将已经训练好的能力运用到实际场景中。离开了训练的推理，就相当于空中楼阁。所以，相较于推理芯片，训练芯片是人工智能不断进化的基础，也是众多AI芯片厂商需要着力攻克的研发高地。
训练芯片有哪些特点
那么，与推理芯片相比，训练芯片在技术上具有哪些特点？
首先，训练芯片具备浮点运算能力。复杂模型的训练过程中，需通过精细的浮点表达能力对上千亿个浮点参数进行微调数十万步。无浮点运算能力的芯片如用于训练将增加约40%的额外 *** 作，以及至少4倍的内存读写次数。
其次，训练芯片具有专用AI加速单元，并具有高能效比的特点。当前有个别厂商采用2016年国外品牌GPU架构，缺少AI加速单元，导致其AI训练能效比差，且能耗剧增。与之相比，配置矩阵加速单元的训练芯片可使AI训练效率提升10倍。
为AI产业提供充沛算力，需要在AI处理器硬件上有扎实的技术积累。据了解，目前许多人工智能计算中心使用的由升腾910AI训练处理器，原生具备训练能力，集群性能业界领先。目前，该集群可以在28秒完成基于Resnet-50模型训练（持续保持业界第一），并且性能还将持续提升。同样，基于升腾AI基础软硬件平台的“鹏城云脑II”荣获AIPerf（世界人工智能算力）第一名，并再次刷新IO500（高性能计算存储系统性能排行榜－全系统输入输出和10节点系统）两项世界冠军。
训练芯片市场前景广阔
随着自动驾驶、生物信息识别、机器人、自动巡检等人工智能终端产品和应用越来越普遍化，人工智能产业集群的价值不可估量。在从理论走向应用的产业化过程中，训练芯片作为算力平台的“心脏”，其市场也持续蓬勃发展。
研究机构赛迪顾问发布的报告显示，从2019年到2021年，中国云端训练AI芯片市场累计增长了约127%。2021年，云端训练芯片市场规模将达到1393亿元。据预测，从2019年到2024年，云端训练芯片的年复合增长率或达到32%。
以全国第一个人工智能计算中心——武汉人工智能计算中心为例，其一期建设规模为100P FLOPS AI算力，今年5月31投运当天算力负载便达到了90%，投运之后持续满负荷运行。如今，武汉人工智能计算中心仍在持续扩容中。9月初正式上线的西安未来人工智能计算中心一期规划300PFLOPSFP16（每秒30亿亿次半精度浮点计算）计算能力。作为西北地区首个大规模人工智能算力集群，其算力平台承载力达到了当下我国同类平台中的领先的水平。
市场的高速增长预示着，当人工智能发展到深水区阶段，各行各业对AI训练算力的需求将长期保持几何级增长。而训练芯片作为训练算力的引擎，也是人工智能模型训练的“基础中的基础”，也将作为人工智能计算中心的灵魂得到更广泛的重视。相信，在我国极为丰富的AI应用生态优势引领下，无论是训练芯片还是推理芯片，都将得到更为长足的快速发展。
人工智能计算中心是智慧城市建设、企业智能化升级、人工智能企业集约集聚的核心，我们这边就是处于智慧城市的建设中，用的是华为这边提供的解决方案，他们的人工智能计算中心要更加稳定靠谱，提供的服务也要好很多。
我觉得这个芯片对阿里的影响是巨大的，有着非常关键的作用。
9 月 25 日，平头哥拿出了第一款 AI 芯片含光 800。酷爱花式起名的阿里没有错过这个机会——“含光”为上古三大神剑之一，与 2 个月前发布的嵌入式 CPU“玄铁”和 1 个月前发布的系统芯片平台“无剑”遥相呼应，武侠兵器阵营又添一员。
根据张建锋的介绍，在业界标准的 ResNet-50 测试中，含光 800 推理性能达到 78563 IPS，比目前业界最好的 AI 芯片性能高 4 倍；能效比 500 IPS/W，是第二名的 33 倍，是“全球最高性能的 AI 推理芯片”。
含光不是今年 9 月进入媒体视野的唯一一款芯片，同月，华为发布了 AI 芯片升腾 910，也号称“全球算力最强”。一个月出现两个“最强”，但并不是一回事。“芯片的概念和互联网一样大。互联网上有多少应用就有多少芯片。很多芯片比青菜还便宜。”张建锋说。
但实际上升腾 910 与含光 800 还是相同性大于相异性。都是 AI 芯片，都部署在云端，只不过前者是“训练”芯片，后者是“推理”芯片，分属深度学习的两个阶段。训练芯片注重绝对的计算能力，而推断芯片更注重单位能耗算力、时延、成本等综合指标。
云计算厂商自主造芯是近两年才有的一个新趋势。这背后是整个行业成本的上涨。本月，华为 Cloud & AI 产品与服务总裁侯金龙称，华为云数据中心的服务器成本占比已超过 60%，未来依靠从外界买服务器提供云很难盈利。
英特尔、英伟达、AMD 等公司长期垄断着云服务器的芯片制造。根据 DRAMeXchange 的数据，目前全球 90% 以上的服务器都在使用英特尔主导的 x86 架构。
“在芯片领域阿里巴巴是一个新人。玄铁和含光 800 是平头哥的万里长征第一步，我们还有很长的路要走。”张建锋说。
华为的思路与阿里不太一样。虽然也是不单独卖芯片，但不同于阿里“芯片搭着云卖”的思路，华为的做法是“芯片搭着服务器”卖。
对于阿里与华为来说，自研芯片开发成本高，周期长，先放入自家产品中使用是一个能保证研发成本不会竹篮打水一场空的快捷方式，至少两家云厂自己的需求就能消耗掉大半芯片。另外，华为的模式对于笼络硬件厂商、构建华为生态有长远意义。
日前，在华为全联接2019大会上，华为副董事长胡厚昆发布了Atlas 900 AI训练集群。
此次发布的Atlas 900 AI训练集群由数千颗升腾910 AI处理器互联构成，每颗升腾910 AI处理器内置32个达芬奇AI Core，单芯片提供比业界高一倍的算力。集群总算力达到256P～1024P FLOPS @FP16，相当于50万台PC的计算能力。
华为已在华为云上部署了一个Atlas 900 AI训练集群，集群规模为1024颗升腾910 AI处理器。华为以极优惠的价格，面向全球科研机构和大学，即刻开放申请使用。
传统上，我们对华为的认知是一个做基站的通讯业厂商，后来华为开始做手机，是一个手机厂商，而事实上，华为还有一个企业业务BG，为企业服务也是华为的重要业务。
那么，华为搞这个Atlas 900 AI训练集群的目的是什么这个东西到底有多先进其意义何在呢
一、 升腾910的实力
最近几年，随着深度学习算法的突破，人工智能开始热了起来。但是人工智能的计算模式与传统的CPU计算不太一样，这让算力成了瓶颈。
一开始，人们用很多CPU组成传统的超级计算机，做AI计算。
后来，人们用GPU并行计算的优势，把GPU做人工智能计算。我们熟悉的AlphaGO，就是在nVIDIA的GPU上训练的。
但是，从理论角度，GPU设计出来是跑 游戏 ，跑设计的，而不是为了计算的。后来nVIDIA的黄老板发现，这么强大的计算能力只用来玩 游戏 太浪费，搞出来通用计算，GPU才能跑计算。
而那个时候，深度学习还没突破，人工智能还没热闹起来，所以GPU跑AI计算其实也是兼职，不是专职。
最后，人们干脆搞专门的芯片用来做AI计算，谷歌在搞，百度在搞，中科院投资的寒武纪在搞。
华为一开始是买的寒武纪的IP，用在自己的麒麟970上面，但是很快华为发现这个东西自己也可以来，于是就开发出达芬奇架构，搞出来升腾910。
按照华为的数据，在7nm工艺上，升腾910相比Nvidia 12nm下的Tesla V100要快一倍。
因为Tesla V100不仅算AI，也要当超算的加速用，阉割一下还得当显卡用，所以晶体管不能全部用在算AI上。
而升腾910是专用的，这个差别，类似于CPU挖矿，GPU挖矿和矿机芯片挖矿的区别。
从专用芯片比较，百度的昆仑，寒武纪公布的芯片算力效率也很强大。但是它们相比华为的硬件实力有很大差距。
所以，华为的产品已经流片上线，它们的产品还在PPT和流片实验阶段。
目前，你能用上的AI计算，华为的方案是最强的。
二、 华为的意图
目前，华为的升腾910和Atlas 900 AI训练集群对外不销售，而是通过网络提供廉价的算力。
从成本上看，Atlas 900 AI训练集群采用“HCCS、 PCIe 40、100G以太”三类高速互联方式，高速低延迟互联的另外一个涵义就是“贵!”。
而升腾910用7nm流片，7nm本身就很贵，nVIDIA还用便宜的12nm，华为用昂贵的7nm加上昂贵的高速互联，成本应该高很多。
但是，华为偏偏不高价卖。
nVIDIA的Tesla V100一个卖1万美元。谷歌对外租，但是你要租一个32核的算力一个小时24美元，租一年优惠价是37842美元。
华为的价格还没出来，但是华为说了会以极优惠的价格，面向全球科研机构和大学。
华为高成本搭建算力平台，低价出租，这是做慈善吗
当然不是，华为的意图也很有意思。
现在人工智能热，相当于淘金。而华为，nVIDIA和谷歌(未来也许有百度、寒武纪)是卖水的。
在通讯行业，电信运营商是淘金的，华为、诺基亚，爱立信是卖水的。
华为知道卖水能发财，目前这个布局期，我卖便宜点，尽量让淘金者喝我的水，然后习惯用我的杯子，我的水桶(AI配套的软件框架)，等你习惯了，整个AI业界都用我的算力。我再舒舒服服的收费，淘金者就只能从我这买水了。
这个策略，和当年微软纵容盗版Windows一样，你习惯用Windows不是个系统问题，而是整个生态都在Windows下没法换了。X86处理器也没法换。
这是华为的意图。
三、 华为的AI大局缺一个百度
我们知道，当年在桌面计算上。是Wintel联盟，英特尔出硬件，微软出软件，搭建生态系统。
后来移动领域，是AA，ARM和安卓，ARM和苹果。
华为要搞这个，不仅是开放算力的问题，还需要有一个搞软件，搞应用的把算力需求放到华为平台上来。
这个人是谁呢百度最合适 。
百度深耕AI的年头很长，布局时间和谷歌差不多，其他家的AI还在概念的时候，百度的AI已经落地到工业企业，用于质检，物流，客服很多领域了。
百度的做法是，前台服务结合行业，后台算力在百度的AI云上，百度提供软件框架，落地到解决方案。百度云端相当于AI的大系统。
华为的AI卖水要成功，需要和百度结合起来，华为AI提供算力，百度把华为的AI算力，做成AI云平台，让应用端直接调用，应用端解决实际问题。
最后是任何行业需要AI提高效率，那么它就用百度AI云平台的方案，直接调动功能。而百度AI再使用华为的AI计算硬件的算力。
华为与百度联手，或者能够变成AI时代的Wintel。
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