华为：抓住产业变革机遇共赢AI新时代（50页）.pdf

1、抓住产业变革机遇，共赢AI新时代2024.05Huawei Confidential2目录1.人工智能基础及业务体验2.训练趋势：大模型持续迭代驱动训练智算中心向万卡演进3.推理趋势：大模型应用加速落地驱动多级推理资源部署4.人工智能商业模式及优秀案例5.人工智能行业应用场景Huawei Confidential3AI前两次算力困境得以解决，让问题求解可随算力规模成正比优化诞生20世纪4050年代达特矛斯会议“人工智能”概念诞生：用机器模拟人类图灵测试19561950黄金时代20世纪5070年代第一次寒冬20世纪7080年代第二次寒冬1987年1993年繁荣期1980年1987年复苏1993年

2、2011199319701987蓬勃发展（2012年至今）2011LISP机项目失败应用的范畴却及其有限，并没有广泛运用到人们的生产、生活中Lighthill报告负面定调，美国DARPA、UK大学减少预算计算机有限的内存和处理速度，不足以解决任何实际的人工智能问题Q-learning1980多层Perception训练问题解决日本研发AI计算技术启动Cyc大百科全书项目1984机器学习取代了逻辑计算基于专家知识的专家系统遍地开花199019891997年IBM“深蓝”战胜象棋冠军卡斯帕罗夫199720061998年CNN、LeNetRNN、LSTM“深度学习”概念诞生2012年 AlexNet

3、网络2015年 ImageNet挑战赛ResNet 图像识别超越人类2018年 AlphaFold蛋白质折叠2011年 危险边缘超级电脑“沃森”智力竞赛击败人类机器定理证明，智能跳棋程序，LISP语言 符号主义和联结主义达到高峰201520232023年ChatGPT英伟达公司初创2016年 谷歌DeepMind的AlphaGo打败人类20192017年TransformerBERT、GPT-12006年发布深度神经网络论文2019年 深度学习三巨头获得图灵奖20172024年SORA2024人工智能三要素：数据、算法和算力，数据和算法几十年前就已经成熟，受限算力需求无法满足，在2011年后A

4、I得以持续发展Huawei Confidential4人工智能的三大关键要素及AI训练和推理概念算 力人工智能的身体，体现人工智能计算速度和效率从单卡计算到多卡计算，从单机计算到集群计算算 据人工智能的粮食，是一切智慧物体的学习资源数据集大小量级由GB向TB，乃至PB发展算 法人工智能的大脑，对资源有效利用的思想和灵魂从传统算法到深度学习，从小模型到大模型AI训练从现有的数据中学习新能力，形成算法（模型）AI推理把训练好的模型部署到应用或服务中未训练的神经网络模型训练框架（开发环境/工具）训练好的模型算法（具有新的能力）训练数据高算力长时间反复迭代低算力短时间单次计算训练好的模型算法（具有新的

5、能力）新数据具备推理能力的应用或服务训练好的模型算法Huawei Confidential5AI系统及应用源于生活，与人类学习技能过程相似Huawei Confidential6硬件结构抽象计算特点适用场景NPU：Neural Network Processing Unit，神经网络处理单元TPU：Tensor Processing Unit，张量计算处理单元（Google提出）适合逻辑简单计算密集型高并发任务70%以上晶体管用于构建计算单元，计算核心几千或上万个特定应用图像识别：人脸识别、车牌识别、动作识别、物品检测、周界检测等；自然语言处理：机器翻译、语音识别、文本生成、情感分析等；搜索推

6、荐、辅助驾驶、趋势预测等GPU：Graphics Processing Unit，图像处理单元，主要用于图像加速和渲染ALU：Arithmetic Logic Unit，算术逻辑单元通用计算以CPU提供算力Cache缓存单元ALUControl控制单元ALUALUALU适合复杂逻辑运算比如大多数通用软件70%以上晶体管用于构建Cache和控制单元，计算核心从几个到几十个通用应用办公、数据库、数值计算（气象预测、流体仿真、电磁仿真）等鲲鹏AI计算以NPU提供算力昇腾控制单元缓存单元算术逻辑单元达芬奇CORE达芬奇COREAI计算以GPU提供算力英伟达控制单元缓存单元算术逻辑单元TENSORCOR