7 月華為達芬奇計畫曝光之後，The Information 近日又報導，據知情人士透露，微軟和華為正在討論將華為自主研發雲端 AI 晶片用於微軟雲的中國資料中心。消息人士同時透露，華為已生產新自研 AI 晶片樣品，且新晶片能扮演與輝達晶片類似的角色。
消息人士透露，過去幾個月，華為高層一直向微軟負責人工智慧戰略和研究的微軟執行副總裁沈向洋（Harry Shum）建議華為的人工智慧晶片和其他產品。沈向洋也將在華為下個月的 HC（Huawei Connect）大會擔任主題發言人。HC 是華為年度重磅活動，預計在業務合作夥伴、供應商、產業分析師和記者面前討論華為的人工智慧戰略。
為了說服微軟使用華為 AI 晶片，必須滿足微軟嚴格的效能要求。據悉，一些華為工程師正為晶片自訂軟體，以達到微軟的標準。工程師還在新晶片執行微軟演算法，如 Bing 搜索引擎的語音辨識軟體測試。
達芬奇計畫與雲端 AI 晶片
其實，關於華為雲端 AI 晶片之前在 The Information 曝光華為達芬奇計畫（Project Da Vinci）時已經提到，華為內部也稱之為 D 計畫，負責人是華為副董事長、華為旗下 IC 設計公司海思董事長徐直軍。達芬奇計畫的主要內容包括：一，將 AI 引入華為所有產品和服務，包括電信基地台、雲端資料中心、智慧手機、監控鏡頭等；二，為資料中心開發新 AI 晶片，使語音辨識、影像辨識等應用可在雲端使用。
達芬奇計畫第一部分內容也是很多廠商在努力的方向。但為資料中心開發 AI 晶片，本質上是在挑戰輝達的地位。目前，無論 AWS、微軟雲、Google 雲還是中國阿里雲、騰訊雲、華為雲都使用輝達 GPU，且包括華為雲等雲服務廠商都使用輝達 GPU 為雲服務添加 AI 功能。
目前輝達已壟斷 GPU 市場 90% 市占率，隨著資料中心需求的發展，輝達業績也持續看好，2019 財年第二季財報指出，資料中心收入與同期相比增長 83% 至 7.60 億美元。因此，想在計算密集型訓練 AI 演算法提供動力的晶片市場，打破輝達的壟斷地位並不容易。而根據華為 2017 年報，去年華為研發費用達 897 億人民幣，與同期相比增長 17.4%，近十年投入研發費用超過 3,940 億元。持續研發投入下，華為海思麒麟 970 被稱為全球首款手機 AI 處理器，剛發表的麒麟 980 還首次搭載了雙 NPU。
一位不願透露姓名的華為經理向 The Information 表示：「（AI 晶片）市場夠大，完全能容納不止一個玩家。我們正為用戶提供另一種選擇。」這或許就是華為要進入雲端 AI 晶片市場的重要原因。
此時，如果微軟同意在中國資料中心採用華為 AI 晶片，即便微軟雲在中國市場的市占率可能對華為商業影響有限，但與微軟合作，無疑可提升華為在 AI 投入產出急需的信譽。
更進一步，華為的雲端 AI 晶片是 GPU 嗎？
華為自研 GPU
前面都說華為會推出雲端 AI 晶片，如今大部分 AI 晶片都是基於 CPU、GPU、FPGA 和 ASIC。從消息看，華為新 AI 晶片作用與輝達類似，看來更大的可能性就是 GPU。消息稱華為從 2014 年開始就籌劃自研 GPU，經過 5 年準備和研發，將在 2018 年底面市。2016 年，招聘網站的資訊顯示，華為招聘 GPU 架構師、併列計算 GPU 程式庫設計師。
不過想自主研發 GPU 難度不小，先不說對效能要求更高的資料中心，就是在行動處理器，華為提升麒麟 GPU 表現時是採用軟硬結合的解決方案 GPU Turbo，而非使用自研 GPU。當然也需要認識行動 GPU 與高效能 GPU 之間的差距，如果以行動端效能強大且受歡迎程度很高的高通 Adreno 為例，對比 GPU 驅動的完備性及圖形驅動資料傳送時的 Merge 最佳化等特徴，Adreno 也被輝達輾壓。
因此，華為想要成功研發自主 GPU 難點包括圖形驅動 BUG、相容性等難題。當然，華為自主研發 GPU 也有好的一面，就是在各國政府越來越關注資訊安全的背景下，身為電信裝置提供商的華為在美國發展遇到阻礙，相反，中國的國外的雲端服務提供商如要在中國市場更加發展，將資料中心建在中國及採購中國廠商提供的裝置都是不錯的選擇，這在一定程度支援華為研發雲端 AI 晶片。
所以，華為下個月的 HC 大會，我們可能會看到重量級消息。
（本文由 雷鋒網 授權轉載；首圖來源：華為）
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