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你怎么看待华为的达芬奇计划？

华为,芯片,英伟你怎么看待华为的达芬奇计划？

发布时间：2020-12-06加入收藏来源：互联网点击：

问题补充： 华为内部已经制定了代号“达芬奇”(Project Da Vinci)的项目，也被一些华为高管称为“D计划”。“D计划”的内容包括为数据中心开发新的华为AI芯片，能够支持云中的语音和图像识别等应用，这是华为涉足竞争激烈的人工智能市场的第一关。

回答于 2019-09-11 08:43:50

回答于 2019-09-11 08:43:50

在智能手机AI方面，华为是国内外手机厂商中最早投入AI怀抱的公司之一，他们在麒麟970上集成了NPU单元专门负责AI运算，在这一点上比高通的骁龙处理器还要领先。华为处理器现在使用的AI核心来自寒武纪公司，不过华为被爆已经启动“达芬奇计划”，将研制自己的AI芯片，不只是用于智能手机，还会用于数据中心、服务器等行业，减少对NVIDIA等美国公司的依赖。

麒麟970是华为在AI领域的一小步，未来还将研发自己的AI芯片

在AI芯片方面，麒麟970是第一个集成硬件NPU单元的移动SoC芯片，它使用的是国内初创公司寒武纪的寒武纪1A核心，浮点性能可达1.92TFLOPS，而今年底即将发布的麒麟980处理器被爆将集成更强大的寒武纪1M核心，8位运算运算能效可达5Tops/W（每瓦特5万亿次），号称性能是前代水平的10倍以上。

只不过从长远来看，华为是不会依赖外部的AI核心授权的，走上自研AI芯片只是迟早的事。Theinformation网站昨天爆料称华为内部有个名为Project Da Vinci（达芬奇计划）的项目，目标是研发自己的AI芯片，而且这个项目的级别很高，因为负责管理项目的是华为轮值CEO徐直军，他是华为最高级别的管理层之一，负责公司战略及研发工作，所以这个项目不是海思或者华为终端部门的，而是整个华为公司的战略。

从爆料来看，华为研发的AI芯片不只是用于智能手机，更重要的还是数据中心、服务器等市场，许多人不知道的是华为已经是全球第五大服务器供应商，2017年Q2季度全球份额6.2%，虽然距离第一梯队的惠普企业、Dell/EMC还有较大距离，但是距离份额6.9%、6.2%的的IBM、思科并不远，而且华为还在保持高速增长，未来进入全球服务器市场TOP3并不意外。

在服务器、数据中心AI市场上，现在位居领先地位的是NVIDIA公司，原文就认为华为进军AI芯片市场将对NVIDIA等公司构成激烈竞争，虽然在美国市场上不太可能对NVIDIA产生重大影响，但在中国等市场上，华为的战略有可能对NVIDIA构成重大挑战，而NVIDIA来自中国市场的营收占比达到了23.5%。

回答于 2019-09-11 08:43:50

华为的达芬奇计划说白了就是发展自己的Al芯片，减少对英伟达的依赖。



实际上，这是一件很正常的事。我不知道大家怎么看，反正我认为华为的做法在巨头中非常普遍，甚至说已经有些晚了。很早的时候，谷歌就推出了TPU，与此同时，包括微软，IBM，亚马逊河Facebook等公司也在研制Al芯片，英特尔则大举收购强势进入FPGA领域。

这些公司有一个相同点，那就是他们都有云服务和大量的用户。在未来，Al芯片是处理信息的重要部件，但每个公司所需要处理的信息是不一样的，所以他们需要的Al芯片也是不一样的，如果他们只用英伟达，AMD的芯片来处理这些信息就显得费时费力。他们还不如自己设计适合自己的Al芯片。当然，这并不意味着英伟达一点机会也没有，因为在通用领域，英伟达的竞争力是无人能敌的。

我认为用不了多久我们就能看到华为自己的Al芯片。

回答于 2019-09-11 08:43:50

在今年7月和9月，外媒TheInformation曾经爆料过华为秘密打造的“达芬奇项目（也称D计划）”，涉及华为自研云端AI芯片、以及将AI引入华为的手机、芯片、云服务等产品线当中。之后又曝出微软将与华为进行AI芯片合作的计划。

华为“达芬奇计划”的野心可能是绝不仅仅只是推出几块AI芯片而已，更重要的是，它想要打造一套从训练到应用、从芯片到设备到云端的统一AI底层开发架构，适用于所有行业、所有AI应用。据称，这是华为最近10年以来人力物力投入规模最大的新项目。

对于使用AI的企业与开发者而言，这是国内少有的跨场景（公有云、私有云、终端）AI开发环境，能够降低部署内耗，优化并提升AI开发效率。

据了解，这也是华为“普惠”AI计划的一部分，这个计划由华为云BU总裁郑叶来在前不久刚闭幕的数博会上提出，致力于让AI“平民化、普惠化”，让所有企业、所有行业、所有开发者都能够用上AI。

这个计划里包括几个重要节点，其中一个就是华为的云端AI芯片将在今年10月10日的华为全联接大会上推出。

今年8月31日，华为的第二代具备AI计算模块NPU的手机终端芯片麒麟980已经在德国IFA展上发布。

现在，华为同样推出了云端AI芯片，具备云、端两侧的AI能力。那么理论上一个AI应用可以在华为云芯片上训练，然后部署到端AI芯片上应用，其迁移部署成本将会很低。

华为下一步甚至可以将AI触手往边缘和更多的终端芯片上延伸，比如现在华为海思占据主导地位的安防监控芯片，就可以往安防监控AI芯片方面发展，做到全场景协同。

华为“达芬奇计划”的第二个关键节点是可能在10月的全联接大会上推出一套跨平台（终端、私有云、公有云等）的AI算法模型的部署方案。

▲英伟达TensorRT 4可编程应用平台

这一方案与英伟达的TensorRT或者英特尔的nGraph类似，是一个能将用不同框架打造的AI模型（比如TensorFlow、Caffe、PaddlePaddle等）更简单地部署到不同平台（比如CPU、GPU、FPGA等）上的编译器。

对于越来越多的AI开发者而言，这可能是一个比云端AI芯片更重要的发布。

目前大部分AI算法都需要在云端训练，进而在终端部署。但大部分云服务厂商都不提供终端芯片售卖，芯片厂商也不提供云计算服务（顺便再次替老黄澄清，英伟达的GPU云并不是云计算服务，而是基于其他云服务的一个云上应用）。

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