——Фокус на данных·Меняющийся бизнес

В эпоху цифровых технологий нефть когда-то была кровью промышленности и управляла миром. Однако с развитием искусственного интеллекта постепенно появляется новый источник энергии — вычислительная мощность — новая нефть в эпоху искусственного интеллекта. Речь идет уже не о раскопках под землей, а о добыче данных и извлечении разведданных. В эту новую эпоху вычислительная мощность стала ключевым индикатором для измерения прогресса компании, страны и даже цивилизации.

В каждую эпоху вычислительной мощности существует два ядра: одно — вычислительный чип, а другое — операционная система. В эпоху процессоров это был знаменитый альянс Wintel. А что в эпоху ИИ? На данный момент наиболее вероятным является NVIDIA GPU+CUDA. Другими словами, NVIDIA сочетает в себе мощнейшие вычислительные мощности искусственного интеллекта и операционную систему искусственного интеллекта. Неудивительно, что ее рыночная стоимость приближается к 3 триллионам долларов США.

В эпоху вычислительной мощности процессоров мы уже много лет застряли в Wintel. Лишь с появлением чипов Huawei + операционной системы Hongmeng мы увидели небольшой рассвет «разблокировки» (заметьте, это был лишь небольшой рассвет). Предыдущая тупиковая точка еще не решена, и NVIDIA GPU+CUDA стала еще одной тупиковой точкой в ​​эпоху искусственного интеллекта.

Так как же решить этот тупиковый вопрос? На данный момент нам все еще приходится полагаться на Huawei — Ascend + CANN. Но каковы шансы на победу? Знаете, экологические барьеры сломать сложнее всего. Даже Hongmeng нельзя считать успехом. CANN еще предстоит пройти долгий путь, чтобы прорвать осаду CUDA.

Старый повелитель, доминирование NVIDIA CUDA

CUDA (Compute Unified Device Architecture), запущенная NVIDIA в 2006 году, ознаменовала начало новой эры параллельных вычислений на графических процессорах. Эта инновационная платформа параллельных вычислений и модель API не только позволяют графическому процессору выйти за рамки графического рендеринга, но также играют огромную роль в научных вычислениях, глубоком обучении, анализе данных и других областях. Появление CUDA позволяет разработчикам воспользоваться мощными возможностями параллельной обработки графических процессоров, обеспечивая возможность ускорения различных ресурсоемких задач.

С момента своего появления CUDA претерпела несколько важных обновлений версий, каждое из которых оказало глубокое влияние на отрасль. Например, в CUDA 2.0 появилась поддержка операций с плавающей запятой двойной точности, что особенно важно для научных вычислений. В последующих версиях, таких как CUDA 4.0, особое внимание уделялось поддержке систем с несколькими графическими процессорами, что обеспечивает более гибкий обмен данными и распределение задач, что еще больше способствует развитию высокопроизводительных вычислений. В CUDA 11 Nvidia уделяет особое внимание поддержке крупномасштабных наборов данных и моделей искусственного интеллекта, а также расширенным возможностям гетерогенных вычислений, которые особенно заметны в области глубокого обучения.

CUDA — это больше, чем просто вычислительная платформа,Это огромная технологическая экосистема。С помощью CUDA NVIDIA создала полный стек программного обеспечения, включая библиотеки разработки (Libraries), среду выполнения (Runtime) и драйвер (Driver).Эта экосистема Разработчик Предоставляет множество инструментов и ресурсов.,Включая библиотеки операций математических и научных вычислений, удобные интерфейсы разработки приложений и т. д.,Значительно продвигать технологические инновации и разработку приложений.

Доминирование CUDA в индустрии графических процессоров очевидно. Широкое применение и сильная экосистема платформы CUDA обеспечивают NVIDIA прочную основу в высокопроизводительных вычислениях, искусственном интеллекте, центрах обработки данных и других областях. Ожидается, что благодаря постоянному развитию технологий и росту рыночного спроса доля рынка и влияние CUDA в отрасли будут и дальше расширяться.

Успех CUDA заключается не только в его технических преимуществах, но также в созданной им экосистеме и сообществе. Миллионы разработчиков, исследователей и предприятий используют платформу CUDA и вносят свой вклад в нее, образуя цикл самосовершенствования и непрерывных инноваций. Эта восходящая инновационная модель позволяет CUDA продолжать лидировать в развитии отрасли и сохранять свое доминирование.

У CUDA нет недостатка в претендентах

AMD, еще один гигант в области графических процессоров, также имеет собственную платформу параллельных вычислений, способную конкурировать с CUDA от Nvidia. Соответствующей технологией AMD является ROCm (Radeon Open Compute Platform), программная платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для предоставления высокопроизводительных вычислительных решений на графических процессорах.

ROCm был первоначально выпущен в 2015 году, на целых 9 лет позже, чем CUDA. Он призван предоставить CUDA-подобную модель программирования и набор инструментов для графических процессоров AMD. Он поддерживает несколько языков программирования, включая C++, Fortran и т. д., и предоставляет богатый набор математических библиотек и вычислительных интерфейсов.

С итерацией версий,ROCm постоянно добавляет новые функции и возможности.,Например, он поддерживает OpenCL, HIP (модель программирования, аналогичную CUDA) и т. д.,Облегчает разработчикам перенос кода CUDA на AMD. На графическом процессоре.

ROCm версии 5.0 значительно улучшила производительность и стабильность, поддерживает больше инфраструктур и библиотек искусственного интеллекта, таких как TensorFlow, PyTorch и т. д., а также расширенную поддержку новейшей архитектуры графических процессоров AMD.

Хотя ROCm постоянно совершенствуется, CUDA создала большую и зрелую экосистему с более широкой базой разработчиков и поддержкой сообщества благодаря своему преимуществу первопроходца и долгосрочному накоплению. CUDA обеспечивает более полную поддержку и оптимизацию библиотек, из-за чего разработчики во многих случаях предпочитают использовать CUDA.

По статистике JCR,Nvidia занимает более 80% мирового рынка графических процессоров,Доля рынка AMD относительно невелика. По статистике,Число разработчиков CUDA достигло 2 миллионов в 2020 году и вырастет до 4 миллионов к 2023 году.,Демонстрирует свою сильную базу пользователей и требует приверженности.

Хотя ROCm от AMD имеет преимущества в открытости и поддержке нескольких поставщиков, в краткосрочной перспективе практически невозможно пошатнуть рыночные позиции CUDA.

Челленджер из Китая — Huawei CANN

Помимо ROCm от AMD, еще одним претендентом на CUDA от Nvidia является CANN из Китая. Рождение CANN (вычислительная архитектура для нейронных сетей) знаменует собой углубленный опыт Huawei в области вычислительной мощности искусственного интеллекта. Будучи ядром полного стека искусственного интеллекта Ascend, CANN играет ключевую роль в соединении прошлого и будущего. Он адаптируется. к нескольким платформам и множеству гетерогенных микросхем и предоставляет разнообразные решения. Предоставляет эффективные и простые в использовании методы программирования для специализированных сценариев применения ИИ.

С момента появления CANN 1.0 компания Huawei запустила марафон технологических инноваций в области вычислительной мощности искусственного интеллекта. Благодаря постоянному развитию технологий искусственного интеллекта CANN также ввела быстрые итеративные обновления.

Выпуск CANN 3.0 знаменует собой большой шаг для Huawei в области гетерогенной вычислительной архитектуры. Эта версия не только оптимизирует совместимость со структурой глубокого обучения верхнего уровня, но также выполняет углубленную работу по адаптации базового оборудования искусственного интеллекта для достижения эффективного взаимодействия между программным и аппаратным обеспечением. Такая оптимизация значительно повышает эффективность разработки и эксплуатационные характеристики моделей ИИ, закладывая прочную основу для быстрого развертывания и стабильной работы приложений ИИ.

Затем появление CANN 5.0 и применение технологии автоматического конвейера позволили беспрепятственно связывать вычислительные задачи на оборудовании, что значительно улучшило параллелизм и эффективность выполнения вычислений. Технология Операторского глубокого синтеза еще больше повышает производительность за счет сокращения вычислительных узлов и копий памяти. Технология адаптивного разделения градиента оптимизирует проблему синхронизации градиента при обучении крупномасштабных кластеров, уменьшает хвосты связи и повышает эффективность обучения. Технология настройки интеллектуальных вычислений предоставляет индивидуальные решения по оптимизации для различных моделей сети посредством стратегий автоматической настройки, благодаря чему CANN 5.0 достигает качественного скачка в производительности.

Коммерческая версия CANN 6.0 также была выпущена в 2022 году и поддерживает новые операционные системы, интерфейсы pyACL, а также сегментацию вычислительной мощности сценария сквозной передачи виртуальных машин и другие функции.

Кроме того, были выпущены версии сообщества CANN 6.2.RC2.alpha001 и 6.3.RC2.alpha005, поддерживающие чипы Ascend 310B и сопутствующие продукты серии Ascend 310P/910, что еще больше расширяет сферу применения и совместимость CANN.

В 2024 году CANN 7.0.0 и CANN 7.0.1 были выпущены одна за другой, что показывает, что CANN ускоряет свой рост. Похоже, что Huawei тоже немного волнуется.

Продолжающееся развитие CANN не только отражает технологическое накопление Huawei в области вычислительных мощностей искусственного интеллекта, но также демонстрирует ее решимость создать полнофункциональную платформу искусственного интеллекта. Благодаря постоянным технологическим инновациям и итерациям версий CANN постепенно становится важной силой, способствующей развитию индустрии искусственного интеллекта.

«Боевая ситуация» между CANN и CUDA

Huawei CANN и NVIDIA CUDA играют схожую роль в области искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений. Они оба являются ключевыми звеньями в технической архитектуре своих компаний. CUDA, как платформа параллельных вычислений и модель программирования, раскрывает мощный потенциал графических процессоров NVIDIA при обработке ресурсоемких задач. Аналогичным образом, CANN предоставляет специализированную гетерогенную вычислительную архитектуру для процессора искусственного интеллекта Ascend от Huawei для достижения эффективного обучения и вывода моделей искусственного интеллекта.

Оба предоставляют разработчикам возможности аппаратного ускорения через специализированные программные интерфейсы и API, чтобы программы, работающие на выделенном оборудовании, могли в полной мере использовать его вычислительную мощность. Они также создали свои собственные экосистемы, включающие инструменты, библиотеки, платформы и поддержку сообщества. Эти ресурсы значительно повышают производительность разработчиков.

Хотя CUDA в основном ориентирована на графические процессоры NVIDIA, а CANN специально разработан для процессоров искусственного интеллекта Huawei Ascend, они оба усердно работают над достижением кроссплатформенной поддержки для удовлетворения потребностей различных сценариев приложений. Кроме того, CANN и CUDA глубоко оптимизировали производительность за счет постоянных технологических инноваций и итерации версий, обеспечивая более высокую скорость обработки и более высокую эффективность вычислений.

Далее мы сравним CANN и CUDA с нескольких разных точек зрения.

Философия проектирования CANN и CUDA отражает две разные технические логики.,CANN,В качестве платформы для процессора искусственного интеллекта Хуавей Shengteng,Его первоначальная цель — предоставить полнофункциональные решения искусственного интеллекта.,Адаптироваться к разнообразным сценариям применения ИИ. Архитектура оптимизации CANN обеспечивает совместную работу программного и аппаратного обеспечения.,Сосредоточьтесь на производительности и эффективности в гетерогенных вычислительных средах. В сравнении,CUDA запущен NVIDIA,Является зрелой платформой параллельных вычислений и моделью программирования.,Его философия дизайна сосредоточена на использовании мощных возможностей параллельной обработки графического процессора.,Выполняет широкий спектр задач, требующих больших вычислительных ресурсов.,Включая, помимо прочего, ИИ. То есть,CUDA более универсален и применим, чем CANN.

Huawei ставит CANN в основу своей стратегии в области искусственного интеллекта и рассматривает ее как ключ к повышению рыночной конкурентоспособности процессоров Ascend AI. CANN — это не только демонстрация технической мощи, но и важный инструмент для Huawei в построении открытой экосистемы искусственного интеллекта и содействии популяризации технологий искусственного интеллекта. Для NVIDIA CUDA является расширением технологии графических процессоров. Благодаря CUDA NVIDIA укрепила свои лидирующие позиции в области высокопроизводительных вычислений и искусственного интеллекта. В то же время широкое распространение CUDA также принесло NVIDIA значительный сетевой эффект. .

С точки зрения производительности, CANN и CUDA имеют свои преимущества. CANN добилась значительного прогресса в обучении моделей искусственного интеллекта и производительности вывода благодаря таким технологиям, как автоматический конвейер и глубокое объединение операторов. CUDA обеспечивает чрезвычайно высокую вычислительную эффективность и стабильность благодаря продуманной оптимизации и обширной аппаратной поддержке. Конкуренция между ними по скорости обработки также отражает их стратегии оптимизации производительности в различных сценариях приложений.

CANN и CUDA демонстрируют свои преимущества в различных сценариях применения. CANN демонстрирует отличную производительность при выполнении крупномасштабных задач по обучению искусственного интеллекта и выводам, особенно на процессоре Ascend AI от Huawei. CUDA широко используется в научных исследованиях, инженерном проектировании, создании контента и других областях благодаря широкой аппаратной совместимости и развитой экосистеме.

Конечно, хотя Huawei CANN в некоторых аспектах имеет свои собственные характеристики, с точки зрения комплексной мощи ему все еще далеко до NVIDIA CUDA.

Что еще важнее, так это конкуренция в экосистеме разработчиков. CUDA имеет большое сообщество разработчиков и богатые учебные ресурсы, предоставляя разработчикам надежную поддержку. Huawei также активно создает экосистему разработчиков для CANN, привлекая и развивая разработчиков, предоставляя множество инструментов, документации и поддержку сообщества. Однако Huawei CANN еще далека от создания полноценной и мощной экосистемы разработчиков, такой как NVIDIA CUDA.

Может ли Huawei CANN стать золотым партнером чипов Ascend?

Huawei CANN, являющаяся базовой платформой для процессоров Ascend, разработана и оптимизирована на основе аппаратной архитектуры Ascend, чтобы в полной мере использовать производительность процессоров Ascend AI. С этой точки зрения CANN действительно имеет потенциал стать золотым партнером Ascend и помочь долгосрочному развитию Huawei в области вычислительной мощности искусственного интеллекта.

История развития Ascend является воплощением технологического накопления и инноваций Huawei в области вычислительной мощности искусственного интеллекта. С тех пор как компания Huawei выпустила процессоры искусственного интеллекта Ascend 310 и Ascend 910 в 2018 году, серия Ascend быстро заняла место на рынке процессоров искусственного интеллекта благодаря своей превосходной производительности и дизайну, оптимизированному для вычислений искусственного интеллекта.

Впоследствии в 2019 году компания Huawei запустила вычислительную архитектуру Ascend AI, чтобы еще больше обогатить экосистему серии Ascend. Благодаря интеграции процессора Ascend, модуля ускорения AI и среды разработки она предоставляет разработчикам полнофункциональное решение AI. Этот шаг значительно повысил простоту использования и гибкость процессоров Ascend AI, а также ускорил разработку и развертывание приложений AI.

Вступая в 2020 год, выпуск CANN 3.0 знаменует собой скачок в производительности и эффективности разработки процессоров Ascend AI. Внедрение инновационных технологий, таких как технология автоматического конвейера и глубокое объединение операторов, не только оптимизирует вычислительную мощность процессора, но и упрощает программную работу разработчиков, делая процессор Ascend AI более эффективным в решении сложных задач искусственного интеллекта.

В 2021 году выпуск версии CANN 5.0 обеспечил дальнейшее повышение производительности. Благодаря совместной оптимизации программного и аппаратного обеспечения процессор Ascend AI продемонстрировал отличную производительность при выполнении крупномасштабных задач по обучению моделей искусственного интеллекта и выводам. Выпуск коммерческой версии 6.0 Ascend CANN в 2022 году поддерживает новые операционные системы и сегментацию вычислительной мощности сценариев сквозной передачи виртуальных машин, что еще больше улучшает применимость и гибкость процессоров Ascend AI.

К 2023 году развитие Ascend продолжит ускоряться. Постоянные инвестиции и инновации Huawei в процессоры Ascend AI не только способствуют развитию технологий искусственного интеллекта, но и закладывают прочную основу для развития Ascend в области вычислительных мощностей искусственного интеллекта.

По последней информации,Прогноз поставок Ascend в 2024 году очень оптимистичен и оценивается в пределах от 300 000 до 600 000 штук, при этом цена также выросла.。Америка до высокого уровняGPUиCPUЭкспортный контроль привел к значительному увеличению спроса на отечественные вычислительные мощности на китайском рынке.,В прошлом году рост составил почти 400%.,Спрос в этом году в основном может сохранить темпы роста прошлого года. также,Основными клиентами Shengteng являются интернет-операторы и др.,Спрос огромен.

Недавно,NVIDIA обновила свое лицензионное соглашение с пользователем CUDA (EULA), чтобы прямо запретить запуск программного обеспечения на основе CUDA через уровень трансляции на аппаратных платформах, отличных от NVIDIA.。Это изменение политики зависит отCUDAруководитьAIВычисление третьей стороныGPUПроизводители бросают вызов,Специально для тех компаний и компаний, которые хотят расширить свои продукты совместимостью с CUDA.

Это изменение политики NVIDIA,несомненно увеличился ХуавейCANNчувство срочности。Если CANN не сможет быстро развиваться и обеспечивать производительность и простоту использования, сравнимые с CUDA, это может повлиять на конкурентоспособность Ascend в области вычислительных мощностей искусственного интеллекта, тем самым замедлив ее общее развитие.Однако,Это также дает возможность CANN,Укрепляя собственные технологические инновации и экологическое строительство,CANN имеет потенциал стать ключевой силой в продвижении развития Ascend.

Может ли CANN стать AI-версией Хунмэна?

Как упоминалось в начале статьи, в области традиционных вычислений компания Huawei Hongmeng добилась поэтапной победы, а в области вычислений на основе искусственного интеллекта CANN взяла на себя аналогичную миссию.

CANN — это гетерогенная вычислительная архитектура процессора Huawei Ascend AI. Хотя она функционально отличается от традиционных операционных систем, ее можно рассматривать как AI-версию операционной системы с точки зрения ее стратегического значения и роли в области искусственного интеллекта. CANN поддерживает различные платформы искусственного интеллекта, такие как MindSpore, PyTorch, TensorFlow и т. д., и обслуживает процессоры искусственного интеллекта и программирование снизу. Он играет ключевую роль в соединении прошлого и будущего. Это ключевая платформа для улучшения вычислений. эффективность процессоров Ascend AI. Подобно тому, как ОС Hongmeng предоставляет Huawei путь к независимым инновациям в области операционных систем, CANN также берет на себя важную задачу по созданию и содействию развитию технологической экосистемы Huawei в области вычислительных мощностей искусственного интеллекта.

Роль CANN в экосистеме компьютерной индустрии Ascend Huawei. Источник: «Белая книга по развитию компьютерной индустрии Ascend».

В настоящее время Hongmeng стала важным конкурентом в Китае и даже на мировом рынке. В 2024 году доля систем мобильных телефонов Hongmeng OS на китайском рынке впервые превзойдет Apple iOS и станет второй по величине операционной системой с установленной базой в 800 миллионов устройств. Это достижение не только отражает независимые инновационные возможности Huawei в области операционных систем, но также отмечает широкое применение и глубокую разработку ОС Hongmeng в мобильных телефонах, компьютерах, автомобилях и других областях.

Успех ОС Hongmeng имеет большое значение для Huawei. Он сломал многолетнюю монополию иностранных производителей на мобильные операционные системы и обеспечил Huawei больше голоса и влияния на мировом рынке. Широкое применение ОС Hongmeng позволило Huawei создать более полную экосистему и повысить конкурентоспособность ее продуктов. Кроме того, успех ОС Hongmeng также заложил основу для дальнейшего развития Huawei в области вычислительной мощности искусственного интеллекта.

Аналогичным образом, CANN имеет потенциал стать «Хунмэном» в области искусственного интеллекта и взять на себя важную задачу по созданию экосистемы искусственного интеллекта Huawei.CANNразработка,Это напрямую повлияет на производительность и продвижение приложений процессора Ascend AI. Благодаря постоянному развитию технологий искусственного интеллекта и расширению областей применения,,Техническая итерация CANN и экологическая конструкция окажут важное влияние на конкурентоспособность Хуавей в области вычислительной мощности искусственного интеллекта.

Чтобы превратить CANN в AI-версию Hongmeng, Huawei необходимо усердно работать над технологическими инновациями, экологическим строительством, расширением приложений и поддержкой сообщества. Технологические инновации являются основой развития CANN, что требует постоянной оптимизации производительности и расширения сотрудничества с процессорами Ascend AI. Экологическое строительство — ключ к успеху CANN. Необходимо построить открытую и совместную экосистему искусственного интеллекта, чтобы привлечь к участию больше разработчиков и партнеров. Расширение приложений — это способ CANN осознать свою ценность, и необходимо продвигать использование CANN в большем количестве сценариев применения ИИ. Поддержка сообщества является движущей силой устойчивого развития CANN, что требует усиления взаимодействия с сообществом разработчиков и предоставления множества инструментов разработки, документации и технической поддержки.

Надо сказать, что CANN даже сложнее бросить вызов CUDA, чем Hongmeng бросить вызов Android. Но как бы это ни было сложно, попытаться стоит. В противном случае застрявшая проблема, с которой мы столкнемся в эпоху искусственного интеллекта, будет более серьезной, чем у оригинального Wintel. Для Huawei, если она сможет решить эту проблему, ее ценность для Китая будет более стратегической, чем продажа большого количества мобильных телефонов и автомобилей.

Текст: И Ли Ян Юй / информационная обезьяна Редактор: Глядя в глубокий космос / информационная обезьяна