前端万花筒

“芯片问题其实没必要担心,用叠加和集群等方法,计算结果上与最先进水平是相当的。”近日任正非与人民日报的对话刷遍网络,在芯片这个“缺芯少魂”的关键问题上给业界吃下“定心丸”。任正非这一重要发声,恰逢昇腾

行业热议“芯片问题没必要担心”,背后的AI创新范式已变

“芯片问题其实没必要担心 ,行业芯片新范用叠加和集群等方法,热议计算结果上与最先进水平是问题相当的。”近日任正非与人民日报的没必对话刷遍网络 ,在芯片这个“缺芯少魂”的担心的关键问题上给业界吃下“定心丸” 。

任正非这一重要发声 ,背后变恰逢昇腾芯片被 “警告”使用风险之际 。式已他在对话中直接给出了解决路径   :“我们‘用数学补物理、行业芯片新范非摩尔补摩尔,热议用群计算补单芯片’,问题在结果上也能达到实用状况 。没必”

任正非(资料图)

这短短20字的亿华云担心的总结,不仅仅是背后变技术路线的探索与突破,更是式已整个计算产业创新范式的变革。当AI时代呼啸而来 ,行业芯片新范凭借扎实的基础研究、技术创新及开源开放策略 ,华为正携手中国AI产业 ,开启从“单点突破”向“系统重构”跨越式发展 。

基础研究的厚积薄发

任正非谈到的服务器租用“用数学补物理  、非摩尔补摩尔”,顾名思义是指通过强大的算法突破、软件优化、架构创新来弥补硬件物理层面的不足或限制,从而不依赖或不过度依赖制程微缩,而是通过软件级、架构级、系统级的创新来提升整体性能和效率 。

这一维度的创新涉及复杂的高防服务器系统级思维和跨学科整合——涵盖数学、计算机科学、电子工程 、材料科学 、通信网络等多个学科的深度交叉融合,非常考验一家企业的基础研究水平和积累 ,而这恰恰是华为所擅长的。

公开资料显示  ,华为近十年研发累计投入达12490亿元,其中2024年研发费用高达1797亿元,占全年收入的20.8%。模板下载而这一年约1800亿的投入研发 ,大概有600亿被投入做基础理论研究。如此高强度的投入,使其全球累计有效授权专利已达15万项,并在多个技术领域均拥有核心专利族。

更进一步,华为不仅砸钱 ,还砸科学家,汇聚了大量基础研究顶级人才  。数据显示,华为目前拥有数学家700多名,物理学家800多名,化学家120多名,各类科学家总共已超2000名 。香港云服务器华为为他们营造自由探索的环境,让他们专注于基础理论研究 ,不设业务考核 ,只着眼未来 。

大量资金与科学家的投入,使得华为在5G通信、人工智能、智能驾驶等多领域实现突破引领 。在面对美国关键技术封锁和芯片制造物理极限的挑战时 ,华为也能够将基础研究领域的深厚积累厚积薄发 ,探索出一条系统级的突围之路 。免费模板 

技术创新的勇攀高峰

任正非提到的“用群计算补单芯片” ,则是华为在基础研究之上攀登技术创新高峰的生动实践 。这方面的典型代表当属火遍全球的昇腾384超节点,其将384颗昇腾AI处理器叠加到12个计算柜里 ,搭配4个总线柜  ,以集群方式组成业界最大规模超节点 ,如同一台强大的计算机运行 ,实现了远超传统的巅峰性能。

相较单芯片性能的艰难提升 ,这种叠加和集群的方式打开了一片广阔天地 。特别是在这个“模”塑一切的AI时代,单颗AI芯片的性能 、功耗 、成本都面临巨大挑战 ,难以持续升级满足“参数摸高”的大模型训练需求,只有集群协同才能适应“指数级加速”的模型迭代及AI应用速度 。

华为在这个维度的制胜法宝同样是系统级思维,即跳出单卡算力的竞争,转而通过计算、存储 、网络和架构的协同创新,最大化发挥垂直整合的能力 。作为全球唯一一家提供全栈ICT技术方案的公司 ,华为在这方面刚好也驾轻就熟。特别是在通信领域,昇腾384超节点利用高速总线互联替代传统以太 ,将通信带宽提升了15倍。

这种领先性具体体现在哪?不妨看看时下最热的DeepSeek和MoE(混合专家模型) 。在模型快速迭代中   ,DeepSeek使用的MoE凭借优异的效果已成为主流模型结构,其核心是将模型划拆分为多个“专家” ,专门处理各自擅长的问题 ,共同执行一个复杂的AI任务 。目前DeepSeek的单层路由专家已达256个,而昇腾384超节点是业界唯一支持DeepSeek在一个超节点完成所有专家并行的方案 ,“一卡一专家”成为MoE模型的最佳选择 。

更值得一提的是,当其他AI超节点或系统受困于跨机带宽瓶颈时,昇腾超节点未来还可以进一步按需扩展为包含数万卡的超节点集群 ,满足更大规模参数的模型训练,支撑更多专家并行的MoE ,持续引领性能巅峰!

开放创新的范式跃迁

除了芯片硬件外 ,任正非在发言中还特别提到软件 ,认为“软件方面,将来是千百种开源软件满足整个社会需要” ,并指出“软件是卡不住脖子的 ,那是数学的图形符号 、代码 ,一些尖端的算子 、算法垒起来的 ,没有阻拦索” ,同样坚定了业界信心,也释放出更多信号。 

在计算产业的演进中  ,软件与硬件总是捉对发展的。特别是在通用计算向智能计算加速转换的当下,软硬协同将决定产业生态的厚度,也就决定AI产业的未来 。以史为鉴,我们一定要实现信息技术体系和产业生态体系同步发展 ,才能行稳致远 。 

从这个维度讲,在“软件定义世界 ,开源吞噬软件”的大背景下 ,更全面、更深度的开源开放创新,无疑是不二之选  。任正非讲话中涉及的系统级思维 、跨学科整合 、叠加与集群,同样可以引申出来推动创新范式跃迁 ,繁荣AI产业生态。 

实际上华为也是这么干的  。比如在最核心的AI计算平台上,昇腾异构计算架构CANN采取分层开放策略,发布CATLASS算子模板库、开源Ascend C 2.0编程语言 、开放Runtime运行时接口 ,构建起覆盖算子开发、算法优化到系统调优的全场景赋能体系,支持跨专业 、跨行业的极致协同创新 ,目前已汇聚6000+认证开发者,携手30余行业伙伴,累计开发260多个高性能算子 ,满足不同行业伙伴场景化“魔改”的开发诉求。 

当然 ,AI产业生态构建非一朝一夕之功,很多先进技术都曾折戟在生态这个老大难问题上 。从PC到移动再到工业领域 ,我们的很多生态仍然构筑在别人的地基之上。这要求整个产业界坚定信心,切实抓住计算产业换挡升级的窗口 ,以开放创新的理念和“集群协同”的行动 ,共创共赢AI大时代! 

写在最后

任正非此番关于芯片和软件的言论,既是技术路径的探索,也是战略思想的引领 。这些研判之所以被广泛传播 ,在于其不仅能解决当下问题,更能够通向长远未来。背后深层原因在于:计算产业的创新范式已经发生深刻改变,无论是基础研究 、技术创新还是生态发展 ,都在从“单点突破”迈向“系统重构”的跨越式发展。

过去几十年来 ,美国凭借龙头企业引领+产业生态协同的“组合拳”  ,统治了计算产业从专用计算到通用计算的大部分时期。可预见,如今拥有基础研究和核心技术,同时背靠庞大产业应用市场的中国计算业界 ,必将能够抓住AI时代大机遇,复制智能网联新能源重塑全球汽车格局的故事 ,书写又一个“换道超车”的传奇!

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