【華為全面走向自研芯片之路，其核心架構(gòu)將源自哪里？】美國網(wǎng)站TheInformation在上周透露一則信息，那就是華為也要追上中國廠商推動AI芯片自制的潮流，推動全名為達芬奇計劃（ProjectDaVinci）的D計劃。

該計劃包含了幾個重要信息，那就是華為要面向發(fā)展數(shù)據(jù)中心的AI芯片，取代華為目前使用的NVIDIA方案。而該計劃的主導者是華為輪值董事長徐直軍，他同時也是華為旗下IC設(shè)計公司海思半導體的董事長。

華為目前的云端計算服務(wù)主要使用在城市安保方面的工作，包括監(jiān)控攝像機的數(shù)據(jù)收集與分析，而今年初華為則是推出SoftCOMAI解決方案，目的是在全云化網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上引入AI技術(shù)，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的“自動駕駛”。

SoftCOMAI解決方案的具體做法是：把下層設(shè)備和云基礎(chǔ)設(shè)施、中間層的網(wǎng)絡(luò)管理和控制以及上層全流程的系統(tǒng)，在規(guī)劃、部署、運行、維護、優(yōu)化和經(jīng)營的端到端過程中，每一個環(huán)節(jié)都引入人工智能技術(shù)，使網(wǎng)絡(luò)達到系統(tǒng)最優(yōu)。與此同時，華為也構(gòu)建了一個面向運營商的AI訓練平臺，將網(wǎng)絡(luò)設(shè)備運行的狀態(tài)數(shù)據(jù)接入平臺來訓練AI模型，并針對模型進行持續(xù)更新和優(yōu)化，使得網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的自動化程度不斷提高。

而華為在城市安保與云端網(wǎng)絡(luò)AI管理方面的核心都是使用NVIDIA的方案，而一直以來，NVIDIA與華為都有著緊密的合作，但為何要在這個時間點宣布自有AI方案，甚至根據(jù)信息來源，D計劃的主要目的就是要取代NVIDIA的云端AI計算方案，應該與來自美方的壓力有關(guān)。

中國行業(yè)巨頭紛紛走向自研，但華為可能更為急迫

其實，華為進入自有架構(gòu)發(fā)展已經(jīng)算晚了。在華為之前，百度、阿里巴巴都已經(jīng)先后宣布自有AI芯片的布局，百度的昆侖芯片使用自行設(shè)計的架構(gòu)，雖然芯片還在設(shè)計階段，但該公司宣稱其理論算力要高出NVIDIA的方案一倍以上。

阿里巴巴則是宣布將投入Ali-NPU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片的研發(fā)，該架構(gòu)不提絕對性能，而是強調(diào)其超高性價比，號稱超越傳統(tǒng)CPU/GPU架構(gòu)達40倍。騰訊雖然還沒有宣布其自有AI芯片的布局，但其之前曾投資VoxelCloud（體素科技）、碳云智能、真時科技以及蔚來汽車等企業(yè)，發(fā)展方向以AI的行業(yè)應用為主，與其他公司不同。

這些公司的AI布局主要都集中在云端計算方面，而華為的D計劃同樣也是針對云端計算而來。

但華為推出自研云端AI方案，明顯是針對NVIDIA而來，但NVIDIA過去與華為合作緊密，為何在這個時間點傳出自研消息，應該與之前美國在討論其緊急權(quán)利法案，要對高科技方案進行輸出限制時，明顯提到華為與NVIDIA的合作的關(guān)系。

圖|NVIDIA在2017年9月與華為合作發(fā)布服務(wù)器計算方案。

NVIDIA否認其與華為有分享芯片核心層級技術(shù)，主要還是在方案的合作上，但是在被美國政府點名，以及近來華為從電信設(shè)備到移動通信產(chǎn)品，都在歐美市場遭到阻礙的狀況下，加上中興的前車之鑒，華為才決定加速整個計劃的推動。

寒武紀還是Arm架構(gòu)將入選？或是從頭打造？

而要在這么急迫的時間推出可用方案，如百度或阿里巴巴完全走向自研雖仍有可能，但若采用現(xiàn)有可選方案比較有可能在短時間內(nèi)實現(xiàn)。

若以此為前提，那目前可選的方案有兩種，分別是寒武紀或Arm的AI方案。

寒武紀在今年5月推出了包含IP與芯片產(chǎn)品，分別是寒武紀1M，以及MLU100。

寒武紀1M延續(xù)了前代1H/1A，可支持CNN、RNN、SOM等多種深度學習模型，此次又進一步支持了SVM、k-NN、k-Means、決策樹等經(jīng)典機器學習算法的加速。這款芯片支持幫助終端設(shè)備進行本地訓練，可為視覺、語音、自然語言處理等任務(wù)提供高效計算平臺。而寒武紀1M也是款可擴展規(guī)模的核心，可通過多核配置來達到更高的性能表現(xiàn)。

而MLU100則是芯片方案，采用寒武紀最新的MLUv01架構(gòu)和TSMC16nm工藝，可工作在平衡模式（主頻1Ghz）和高性能模式（1.3GHz）主頻下，等效理論峰值速度則分別可以達到128萬億次定點運算/166.4萬億次定點運算，而其功耗為80w/110w，能效極高。

華為即將在今年推出的麒麟980，傳言將采用寒武紀1M。那么云端AI計算使用MLU100，或是利用MLUv1架構(gòu)深度定制化也是有可能。

另外，Arm與中國合資成立ArmminiChina，除了提供更完整的服務(wù)，同時也掃除未來IP授權(quán)業(yè)務(wù)可能受到的外來因素干擾。

圖|Arm所推出的機器學習芯片方案。

Arm在今年推出ML處理器方案，可在7nm工藝下以標準規(guī)模設(shè)定達到4.6TOPs的操作性能表現(xiàn)，每W可達3TOPs的能效，具備相當?shù)母偁幜?。而Arm也強調(diào)他們的架構(gòu)都可規(guī)?；ㄖ?，換言之，理論上客戶需要什么等級的性能表現(xiàn)，就可以把規(guī)模擴充到所需要的程度，當然，規(guī)模的增加也代表功耗和成本的同步增長。Arm雖強調(diào)其可擴充能力，但談到可否將規(guī)模加大到與主流用于云端AI計算的GPU架構(gòu)相提并論，仍語帶保留。

而華為作為Arm傳統(tǒng)忠實客戶，Arm也積極向華為推銷相關(guān)的AI方案，業(yè)界也同樣傳出麒麟980可能改用Arm的AI方案的聲音，云端AI方案Arm亦是可能選項。

而最后的可能性，就是華為放棄寒武紀與Arm，采用全新研發(fā)的架構(gòu)，但是在生態(tài)方面，寒武紀支持了主要框架的大部分算法模型，而Arm也花了數(shù)年的時間研發(fā)了ArmNN這個可以橋接大部分框架與算法模型、并可動態(tài)分配至Arm計算架構(gòu)上進行計算工作的軟件環(huán)境，芯片本身可能相對容易搞定，畢竟AI計算所需要的結(jié)構(gòu)大同小異，除非搞光量子或者是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算架構(gòu)，否則不會有太多意外的地方。但是在框架與生態(tài)的建構(gòu)上，華為一時半刻還無法復制寒武紀以及Arm的工作。

而若要在短時間內(nèi)取代目前業(yè)界擁有最強大生態(tài)支持，以及最完整軟硬件環(huán)境的NVIDIA，不尋求外力支持恐怕不太現(xiàn)實。

當然，在消息披露之后，華為并未對D計劃內(nèi)容進行回應。

實際上，國際市場對華為之所以戒慎恐懼，主要是因為華為雖然使用不少國外元器件，但核心部分通常都經(jīng)過大幅修改，比如說電信設(shè)備，或者是智能手機的軟件部分，就好像產(chǎn)品中藏了“黑盒子”，加上華為的背景，自然容易被嚴格檢視。

而如果在云端計算同樣采用自有架構(gòu)來取代NVIDIA方案，那等于是增加了更多神秘的部分，當然，對華為而言是可以降低核心來源被中斷的風險，但是就市場而言，以更不成熟的方案來替代，加上自有的部分比重增加，那可能同樣會增加未來出口的困難度。

未雨綢繆是好事，但仍要考慮技術(shù)層次、生態(tài)經(jīng)營，以及可能的市場挑戰(zhàn)，自有只是手段，也不應該是最終目的。