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》记者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。

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。

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。