2024华为AI芯片生态全栈深度分析
分享
输入“/”快速插入内容
2024华为AI芯片生态全栈深度分析
2024年4月24日修改
🦄
作者：Alsoar
一、引言
1.1 华为AI芯片发展背景：
华为，作为全球通信设备与消费电子行业的领军企业，始终致力于技术创新与前瞻布局。早在2013年，华为便敏锐洞察到人工智能（AI）技术的巨大潜力及其对各行各业深远影响，开始积极构建自身在AI领域的战略版图。华为的AI战略不仅涵盖软件算法、平台服务，更关键的是在硬件层面，尤其是AI芯片的研发与产业化推进，旨在打造端到端、全场景的AI解决方案，以满足未来数字化社会对智能计算能力的旺盛需求。
华为AI芯片的研发历程可追溯至2017年，当时华为宣布进军AI芯片领域，并在随后的全联接大会上发布了首款AI芯片——昇腾系列，标志着华为正式迈入全球AI芯片竞赛的前沿。昇腾系列芯片基于自主研发的达芬奇架构，专为AI计算设计，具备高算力、高能效比、灵活可扩展等特点，迅速在业界树立起技术标杆。此后，华为持续加大研发投入，不断迭代升级昇腾系列产品，覆盖从云端训练到边缘推理的全栈应用场景。
华为在AI芯片市场的定位独特且明确，旨在构建全面自主可控的AI基础设施。这既包括高性能的AI处理器，也涵盖配套的软件开发工具、算法库、应用框架等，形成完整的AI生态体系。华为AI芯片不仅服务于自家的终端设备、服务器产品及云服务，还通过开放平台战略，广泛赋能各行各业的合作伙伴，助力他们快速开发和部署AI应用，共同推动AI产业的繁荣与发展。
1.2 本文研究目的与意义：
理解技术优势：
对华为AI芯片进行全栈深度分析，首要目的是揭示其核心技术优势。这包括深入剖析其芯片架构设计理念、硬件创新点（如计算单元设计、内存管理、互连技术等）、软件栈完整性（包括编译器、运行时、开发框架、模型库等），以及软硬件协同优化机制。通过对这些技术细节的细致解读，可以揭示华为如何通过技术创新，实现高算力、低能耗、易编程、广兼容等关键性能指标，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。
评估市场竞争力：
全栈分析有助于全面评估华为AI芯片的市场竞争力。这涉及对其在不同应用场景（如数据中心、边缘计算、物联网终端等）的适用性、性能表现、成本效益、用户口碑等方面的考察，以及与主要竞品（如NVIDIA、Google、Intel等公司的AI芯片产品）的对比分析。此外，华为在生态系统建设、合作伙伴关系、客户服务等方面的举措也是评估其市场竞争力的重要维度。
洞察未来发展趋势：
通过深度分析，可以洞察华为AI芯片的发展战略、技术研发路线、市场策略的演变趋势，以及在应对行业共性挑战（如摩尔定律放缓、能效瓶颈、数据安全与隐私保护等）上的创新思路与实践。这些洞察对于理解华为在AI芯片领域的长期发展规划，预测其的技术突破、市场布局、生态构建等具有重要价值，同时也为相关行业参与者、投资者、政策制定者提供了决策参考。
二、华为AI芯片产品线概览
2.1 现有产品梳理：
昇腾系列AI芯片
华为昇腾系列AI芯片是其在AI领域的重要产品线，旨在为云、边、端等各类应用场景提供强大的智能计算能力。以下是昇腾系列部分关键产品的梳理：
1.
昇腾910（Ascend 910）
◦
发布时间：
2018年10月首次发布，后续有更新版本推出。
◦
主要特性：
昇腾910是华为面向云端训练场景的旗舰级AI芯片，采用达芬奇架构，具有超大规模的计算核心数、高带宽内存接口和高效的片上互联。它在单芯片上实现了极高的计算密度和强大的算力，被誉为全球已发布的单芯片计算密度最大、训练速度最快的AI芯片。其算力远超同代竞品，可支持大规模深度学习模型的高效训练。
◦
应用场景：
主要应用于数据中心、公有云、私有云等环境下的AI模型训练，服务于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、强化学习等多种复杂AI任务，尤其适用于科研机构、大型互联网公司和企业级客户的高性能计算需求。
2.
昇腾310（Ascend 310）
◦
发布时间：
2018年10月与昇腾910一同发布，后续也有迭代更新。
◦
主要特性：
昇腾310定位于边缘计算和轻量级服务器场景，同样基于达芬奇架构设计，具备出色的能效比和实时推理能力。该芯片支持多种精度计算，能够在低功耗下完成实时的AI推理任务，适用于嵌入式设备、智能摄像头、自动驾驶车辆等边缘设备。
◦
应用场景：
广泛应用于智慧城市、智慧交通、智能制造、智能家居、移动终端等领域，为实时视频分析、物体检测、语音唤醒、自然语言交互等功能提供算力支持。
3.
昇腾其他型号
◦
昇腾Mini系列：
针对边缘和端侧小型化设备设计，进一步降低功耗和体积，适用于智能穿戴、物联网终端等资源受限场景。
2.2 技术路线与演进：
华为AI芯片的技术路线始终坚持自主创新，围绕达芬奇架构为核心进行迭代演进，逐步提升芯片的算力、能效比和适用性。
架构设计创新：
•
达芬奇架构
：华为独创的达芬奇架构是昇腾系列AI芯片的基础，其特点是采用“3D Cube”立体计算引擎，通过将计算、存储、通讯资源进行深度融合与调度，实现数据流的高效处理。这种架构特别适合深度神经网络的并行计算需求，有效降低了数据搬运的开销，提高了计算效率。
算力提升策略：
•
计算核心数量与结构优化
：随着芯片迭代，华为不断提升单芯片上AI计算核心（如达芬奇核心或CANN核心）的数量，并优化核心结构，如改进运算单元设计、增强数据并行与任务并行能力，以实现更高的理论峰值算力。
•
高速互联与内存访问
：通过引入先进的高速总线技术和增大内存带宽，确保大量计算核心间的数据交换无瓶颈，同时优化内存层次结构和访存策略，减少数据访问延迟，提高实际应用中的有效算力。
能效优化手段：
•
精准功耗管理
：华为在芯片设计中融入精细化的功耗管理技术，如动态电压频率调整（DVFS）、任务调度优化等，确保在满足性能需求的同时，最大限度降低功耗。
•
计算精度可配置：
支持INT8、INT16、FP16、FP32等多种计算精度，允许用户根据实际任务需求选择合适的精度，实现性能与功耗之间的平衡。对于许多推理任务，使用较低精度即可保持高准确度，显著节省能源。
•
硬件加速技术
：集成专门的硬件加速模块，如矩阵乘法加速器、张量计算单元等，针对性地提升特定AI计算任务的能效。
三、华为AI芯片核心技术解析
3.1 架构设计：
Da Vinci架构
是华为昇腾系列AI芯片的核心硬件架构，以其独特的设计在并行计算、异构计算和模型加速方面展现了显著的创新优势。
并行计算
：Da Vinci架构采用“3D Cube”立体计算引擎，将计算单元（如向量处理器VP、标量处理器SP、张量处理器TP等）以三维网格方式组织，形成高度并行的计算阵列。这种设计使得数据可以在三维空间中流动，极大地减少了数据搬运距离和时间，提高了计算效率。同时，每个计算单元都支持向量计算，能够高效处理大规模并行的神经网络操作，如卷积、矩阵乘法等。
异构计算
：Da Vinci架构内包含了多种类型的计算单元，它们在功能、性能和功耗上各有侧重，构成异构计算体系。例如，标量处理器擅长处理控制流和条件分支等复杂逻辑，向量处理器擅长处理密集的数学计算，张量处理器则专注于高效的矩阵运算。这种异构设计使得芯片能够在同一时间内处理不同类型的任务，既满足了深度学习模型多样化的计算需求，又实现了计算资源的高效利用。
模型加速
：Da Vinci架构针对深度学习模型进行了深度优化。其内置的张量计算单元（Tensor Processing Unit, TPU）专为神经网络计算设计，支持高效的矩阵乘法和卷积运算。此外，架构中还集成了大量的硬件加速器，如用于激活函数计算的激活器、用于归一化操作的归一化器等，进一步加速模型执行。通过高效的缓存系统和内存管理机制，保证了数据在计算单元间的快速流动，避免了内存访问瓶颈，提升了整体模型执行速度。
Ascend Core
作为华为AI芯片的硬件基础单元，是指达芬奇核心（Da Vinci Core）或类似的专用AI计算核心。这类核心是上述并行计算、异构计算和模型加速能力的具体实现载体，具备高效处理深度学习任务的特性，如支持INT8/INT16/FP16等多种精度计算，能够在低功耗下提供高吞吐量的推理性能。
3.2 软件栈与工具链：
华为为AI芯片构建了完善的软件栈与工具链，旨在简化开发流程，提升开发效率，促进生态共建。
编译器
：华为提供了针对昇腾芯片优化的编译器，如Ascend Compiler，能够将高级语言编写的AI模型代码转换为高效运行在昇腾芯片上的机器码。编译器支持自动算子融合、指令级优化、内存优化等技术，确保模型在硬件上高效执行。
运行时环境
：华为提供了一套完整的运行时系统，如Ascend Runtime，负责管理和调度AI芯片资源，包括内存分配、任务调度、硬件加速器调用等。运行时环境与硬件紧密耦合，通过高效的驱动程序和中间层服务，为上层应用提供稳定、高性能的服务接口。
开发框架
：华为推出了自研的深度学习框架MindSpore，其设计充分考虑了昇腾芯片的特性，支持模型自动并行、自动微分、自动混合精度等特性，大大简化了模型开发和部署过程。MindSpore还提供丰富的API、预训练模型和教程文档，帮助开发者快速构建和训练AI模型。
模型库
：华为维护了一个包含众多预训练模型的模型库，覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音识别等多个领域。这些模型经过优化，可以直接在昇腾芯片上高效运行，为开发者提供了丰富的开箱即用资源。
通过这一整套软件栈与工具链，华为极大地降低了开发者使用昇腾芯片的门槛，促进了AI应用的快速开发与部署。同时，开放的软件生态吸引了广大开发者和合作伙伴加入，共同构建繁荣的AI应用生态，增强了华为AI芯片的市场吸引力和竞争力。