「环球时报」华为:算力不足是5G应用最大挑战,须具备“暴力计算”能力
伴随着2019年5G大幕的拉开 , 万物互联的时代也紧跟着到来 。 在此关键阶段 , 华为公司明确提出智能世界的两大关键技术是“联接”和“计算” , 并力推智能计算业务 , 相继发布鲲鹏和昇腾两大系列芯片 。 近日 , 《环球时报》采访人员采访了华为公司智能计算Marketing部部长师斌 , 针对为何要大力推动智能计算的问题 , 师斌作出了详细介绍 。
师斌说 , 如今新闻里常说的5G时代带来万物互联 , 将极大改变未来人们的生活 。 但在业内人士看来 , 万物互联带来的全新挑战是会产生超大规模的数据量 。 师斌表示 , 据估算 , 5年后全球每年将产生超过180ZB的数据量 。 这是什么概念呢?相当于18万亿部高清电影 , 按照光盘厚度1.2mm计算 , 刻录成光盘的厚度将达到2160万公里 , 绕地球540圈 。
师斌介绍说 , 以往企业要处理数据时 , 通常会利用大型数据中心进行集中式运算 。 但这种做法显然无法应对信息爆炸时代的需求 。 例如在万物互联时代 , 工厂里的机器人在不断生成数据 , 路边的智能红绿灯在不断生成数据 , 家里的智能电器在不断生成数据 , 手上的智能手表也在不断生成数据……由于数以万亿计的智能终端会源源不断地产生海量数据 , 如果它们全部需要通过网络回传到数据中心再进行处理 , 将对数据中心的处理能力 , 乃至传输带宽、时延等提出根本无法达到的技术要求 。 相关统计显示 , 仅华为今年出货手机的算力之和 , 就相当于2019年全球数据中心新增算力的两倍 。 也就是说 , 单靠传统的数据中心 , 根本无法解决算力不足的问题 。
在智能终端采集到的海量数据面前 , 算力不足是当前5G应用面临的最大挑战之一 。 要解决这个问题 , 理想的解决方案之一就是将采集到的数据先经过筛查和处理 , 只把最核心的数据回传到数据中心 。 例如在未来的智慧城市 , 各类智能传感器、智能摄像机、智能机器人等终端 , 并不是把所有采集的数据都直接传回数据中心 , 而是先由小型的边缘计算设备对这些数据进行处理 , 这样不但减轻了数据中心的负担 , 而且可以缩短设备响应时间 , 给用户更好的体验 。
「环球时报」华为:算力不足是5G应用最大挑战,须具备“暴力计算”能力。同时在实际应用中 , 当前智能终端需要处理的数据不再是以前那些由文本、数字组成的结构化数据 , 而是图像识别、语音识别、自动驾驶等全新应用带来的大量语音、视频和图像 。 例如当今时髦的“刷脸支付” , 智能终端需要通过摄像头采集人脸信息 , 同时利用人工智能芯片和算法高效地完成比对和识别 。 而传统的通用芯片在处理图像、音频等数据时效率并不高 , 需要专用人工智能(AI)芯片来应对这些新出现的应用场景 。 按照华为的预计 , 5年后 , AI计算所消耗的算力 , 将占到算力消耗总量的80%以上 。
「环球时报」华为:算力不足是5G应用最大挑战,须具备“暴力计算”能力。为解决围绕算力产生的一系列问题 , 去年12月华为专门成立了智能计算业务部 。 师斌表示 , 计算进入智能时代 , 将具备三大重要特征:暴力计算、计算无处不在、端边云协同 。 智能计算的目标 , 不但要满足“数据在哪里 , 计算就在哪里”的需求 , 也要实现“云(数据中心)、边(边缘服务器)、端(手机等智能终端)场景全覆盖” , 同时因为科学研究、天文探索、自动驾驶等应用场景对算力的高度依赖性 , 智能计算还得具备“暴力计算”的能力 , 可以在很短时间内把海量数据处理完 。
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