華為全面啟航計算戰略：“鯤鵬+昇騰”雙引擎、硬件開放、軟件開源、使能合作伙伴

華為Cloud & AI產品與服務總裁侯金龍在大會上發表了“鯤鵬展翅，昇騰萬里，力算未來”主題演講。

侯金龍的發言全文如下:

女士們、先生們，朋友們，大家上午好！歡迎來到華為全聯接大會。

昨天華為副董事長胡厚崑全面闡述了我們的計算產業戰略，今天我將繼續分享華為在計算產業的思考和實踐。我身后背景畫面顯示的是中國五岳之首泰山，山頂是初升的太陽和展翅的鯤鵬，我們希望計算產業就像這只鯤鵬一樣展翅飛翔、昇騰萬里。

計算加速了人類認知世界的進程

從微觀世界、日常生活到宏觀世界，計算加速了人類認知世界的進程。

微觀世界，進行一次全基因組測序，2003年首次完成花了12年，現在只需要1天，背后的算力提升了1000倍以上。

日常生活，20年前只能預測1天的天氣情況，現在可以準確預測7天，背后的算力提升了2萬倍。

宏觀世界，人眼最遠可觀測到220萬光年之外的星系；而現在“中國天眼”能將人類的視野拓展到137億光年之外的太空。

計算產業呈現4大 發展趨勢

當前，計算產業正在發生深刻的變化。我們認為，主要呈現4大趨勢：

趨勢1：從數據中心到計算中心

目前在先進的大規模數據中心中，服務器成本占比持續提升。以華為云數據中心為例，服務器成本占比已超過60%，計算正在成為數據中心的主體。同時，每年AI算力需求增長超過了10倍。預計到2025年，AI算力將會占據數據中心算力的80%以上。為充分發掘數據的價值，以前更多的是存、未來更重要的是算，數據中心正逐步演變為計算中心。

趨勢2：端和邊正驅動計算架構的創新

2018年，全球Arm芯片出貨超過230億片，主要用于端和邊；2018年數據中心通用CPU出貨不到3000萬片，是數百倍的差距。據預測，2019年華為智能手機總的算力，將是今年全球數據中心新增算力的2倍。端和邊算力的巨大優勢將牽引生態的發展，進而驅動中心側計算架構的創新。

同時，5G的高帶寬、低時延，將驅動移動應用走向云化，比如游戲、VR，渲染在云上、交互在端側。目前，智能手機上有超過500萬應用，而現有數據中心以通用CPU為主，基于Arm的移動應用遷移上云，性能損失約40%，不僅影響用戶體驗、而且增加遷移成本。端和云算力同構，則可以天然解決這個矛盾。

趨勢3：計算應能源與環境友好

昨天發布的Atlas 900 AI訓練集群，算力達到了256 PFLOPS。此前我們測算過，要實現這樣的算力，如果采用通用CPU需要6195個機柜，用GPU需要208個機柜，而NPU如昇騰只要128個機柜，這歸功于昇騰架構對深度學習業務的優化。而最終，我們只用了16個機柜，除芯片優化之外，我們還增加了系統級優化，如板級液冷、柜級密閉絕熱等，功耗從4萬千瓦降到736千瓦。由此可見，算力對能源與環境的友好性將越來越重要。

趨勢4：計算架構的持續創新

過去5年，通用CPU的發展遇到了一系列技術瓶頸，其單核性能平均每年提升不足10%，摩爾定律放緩已經成為事實。現在，我們有機會通過一系列的技術創新，打破能效墻、打破散熱墻、打破優化墻、打破內存墻、打破高速IO墻，進一步釋放計算潛能。我們認為，計算產業已進入架構創新的黃金時代。

為滿足世界高速增長的算力需求，計算產業需要不斷向前發展。我們認為，充裕、高性能、多樣性、綠色、觸手可及的算力將是智能社會發展的動力。

為世界提供最強算力，

讓云無處不在，讓智能無所不及

客戶需求是華為發展的源動力，華為將在技術架構與工程實現上持續創新，我們在計算產業的追求是：為世界提供最強算力，讓云無處不在，讓智能無所不及。

一云兩翼雙引擎+開放的生態

為了實現這個追求，華為將打造“一云兩翼、雙引擎”的產業布局，構筑開放的產業生態。

雙引擎指圍繞“鯤鵬”與“昇騰”打造的兩個基礎芯片族，構筑異構的計算架構。

兩翼指智能計算業務以及智能數據與存儲業務。在智能計算領域，面向端、邊、云，提供“鯤鵬+昇騰+x86+GPU”的多樣性算力。在智能數據與存儲領域，融合了存儲、大數據、數據庫、AI，圍繞數據的全生命周期，讓數據的每比特成本最優、讓數據的每比特價值最大。

一云指華為云，通過全棧創新，提供安全可靠的混合云，成為生態伙伴的黑土地，為世界提供普惠算力。

開放的生態指通過硬件開放和軟件開源，使能廣大合作伙伴，形成一個開放的產業生態。

有芯才有力，戰略投入雙引擎

處理器是整個計算產業的基礎，有“芯”才有力。

華為從2004年開始投資研發第一顆嵌入式處理芯片，歷經15年，目前投入超過2萬名工程師，形成了以“鯤鵬+昇騰”為核心的基礎芯片族。

鯤鵬包括服務器和PC機芯片，鯤鵬920是業界首顆64核的數據中心處理器，性能比業界主流處理器高25%、內存帶寬高60%；同時把CPU、橋片、網絡和磁盤控制器“4合1”，是業界集成度最高的數據中心處理器。

昇騰包括訓練和推理芯片，用于訓練的昇騰910，半精度（FP16）算力達256 TFLOPS，是業界的2倍。用于推理的昇騰310，整型（INT8）算力16 TOPS，功耗僅8W。

存儲控制器芯片，通過獨特的磨損均衡算法，把SSD盤的壽命提高20%。智能網卡芯片，支持OVS、VxLAN、RoCE等多協議卸載，特別適合云化和低時延場景。智能管理芯片，實現智能的功耗和故障管理，是大型數據中心自動化管理的基礎。

目前在計算架構中，華為是業界唯一同時擁有“CPU、NPU、存儲控制、網絡互連、智能管理”5大關鍵芯片的廠商。

我們將按照“量產一代、研發一代、規劃一代”的節奏投資芯片。鯤鵬處理器從2007年走到現在已歷時12年，鯤鵬920現在是第三代芯片。

鯤鵬+昇騰會持續演進，我們將按每年推出一代的節奏，持續提升競爭力，同時確保后向兼容，源源不斷的推動整個計算產業向前發展。

策略：硬件開放、軟件開源、使能合作伙伴

下面我要介紹華為對鯤鵬計算產業的定位，我們的策略是通過“硬件開放、軟件開源、使能合作伙伴”來推動計算產業更好地發展。

華為聚焦計算架構創新，處理器的研發，以及華為云的服務。

華為利用自己的硬件能力，對外提供主板、SSD、網卡、RAID卡、Atlas模組和板卡，優先支持合作伙伴發展服務器和PC等計算產品。TaiShan服務器，聚焦做高端和內部配套，在條件成熟的時候，華為可以停止TaiShan服務器的銷售業務。

華為開源操作系統、數據庫和AI計算框架，使能伙伴發展自己品牌的產品，并為開發者提供覆蓋端、邊、云的全場景開發框架。

華為不做應用，但免費支持主流應用和軟件的遷移適配。

TaiShan 200，

定義通用服務器的最強算力

智能世界需要最強算力的產品。我們認為，最強算力的通用服務器需要具備至少64核、8個內存通道、PCIe 4.0、多合一SoC、xPU高速互聯、100GE高速I/O等六個特征。

TaiShan系列服務器滿足以上特性，是當前兼容Arm的最強算力的通用服務器。面向數據中心分布式演進需求以及邊緣計算需求，華為提供了存儲密集型、計算密集型、邊緣計算等多款服務器產品。

開放鯤鵬主板，使能合作伙伴

華為在硬件方面有30多年的研發與制造經驗，在主板研發上有長期積累，主板出貨量累計超過10億塊。今天，我們將正式推出鯤鵬主板，并向合作伙伴全面開放。

華為鯤鵬主板采用多合一SoC、xPU高速互聯、100GE高速I/O等關鍵技術。它不僅搭載了鯤鵬處理器，還內置了BMC芯片、BIOS軟件。華為將開放主板接口規范和設備管理規范，提供整機參考設計指南，全面向伙伴開放華為的技術積累和實踐經驗。合作伙伴可以基于鯤鵬主板和整機參考設計指南，快速開發出自有品牌的服務器和臺式機產品。

發布全球算力最強的Atlas全系列產品

基于昇騰910和310 AI處理器，華為推出了全球最快的AI訓練集群Atlas 900、AI訓練服務器Atlas 800、智能小站Atlas 500、AI推理與訓練卡Atlas 300和AI加速模塊Atlas 200，完成了Atlas全系列產品布局，覆蓋云、邊、端全場景，面向訓練和推理提供強勁算力。基于統一的達芬奇架構和全場景AI計算框架，可實現云邊端協同，加速全行業的智能化再造。

Atlas 900：可擴展的AI集群架構，由數千顆昇騰910處理器組成，在ResNet-50測試中，以59.8秒的成績位居全球第一，在同等精度下比第2名快15%。Atlas 900的強大算力，可廣泛應用于科學研究、天文探索、石油勘探等領域。

Atlas 800：4U空間集成了8顆昇騰910 AI處理器，可提供2 PFLOPS的超強算力，算力密度是業界同類產品的2.5倍。Atlas 800僅重75千克，重量不到業界同類產品的一半，內置32個硬件解碼器，每秒可完成16384張1080P圖片解碼，是業界主流產品處理能力的25倍，而且可以與訓練并行處理。它還支持風冷和液冷散熱，可滿足企業數據中心和集群高密部署兩類場景，單機能效比為業界同類產品的1.8倍。在華為松山湖的數據中心中，我們已經部署了采用全液冷散熱的Atlas 800，單機柜的散熱能力高達5萬瓦。

Atlas 300：可提供256 TFLOPS的算力，是當前業界主流訓練卡的2倍，每秒訓練的圖片數量從965張提升到1802張。它支持100G RoCE直出高速接口，可實現梯度參數和數據集并行傳輸，最高可降低70%的梯度同步時延，支撐集群訓練時間縮短到秒級。

開源服務器操作系統

光有硬件產品還不夠，我們認為，軟硬協同才能發掘更大的潛能、釋放更大的算力，尤其是操作系統和數據庫。

華為從2010年開始研發服務器操作系統EulerOS，目前已在通信、存儲、云等產品中廣泛使用，部署超過10萬套。它有2個主要創新點：

第一，三級智能調度技術。從內核、集群和Die三級實行智能調度，將不同的進程分配在最合適的核上，讓應用獲得最短時延、最大帶寬，多進程的并發時延相比業界可縮短60%。

第二，智能自動優化技術。從驅動、內核、虛擬化、Lib庫等多層次的應用感知與學習，可自動調優7000多個系統參數，讓系統越用越快。例如，在Nginx測試中，Web服務性能提升了137%。

為使能合作伙伴快速開發出自己的操作系統，我宣布開源服務器操作系統。開源版本的名稱為openEuler，我們將支持合作伙伴發行基于openEuler的商業版，支持各行業主流應用和軟件遷移到基于openEuler的操作系統上。

我也很高興的告訴大家，華為正在與深之度、中標麒麟、天津麒麟、中移蘇研、普華等合作伙伴籌備開源社區，今年12月31日之前正式上線。

開源GaussDB OLTP單機版數據庫

企業的關鍵應用都離不開數據庫，數據庫是鯤鵬計算產業的重要一環。在數據庫領域，華為已進行10多年的研發，產品已廣泛用于運營商、金融等核心場景。今年5月，華為正式發布了GaussDB數據庫，它有2大特點：

第一，全球首款AI-Native數據庫，具備AI-Native自調優能力，調優效果比DBA（數據庫管理員）提升85%。

第二，全球首款基于鯤鵬的企業級數據庫，能充分發揮鯤鵬的超并行計算能力，相比非鯤鵬系統，TPCH基準測試性能提升48%。

今天，我也很高興地宣布，開源GaussDB OLTP單機版數據庫。開源版本的名稱為openGauss并將于2020年6月全面上線，可覆蓋企業70%以上的數據庫業務場景，我們支持合作伙伴發展自己品牌的數據庫產品和應用。

發布112款基于鯤鵬和昇騰的云服務

讓算力觸手可及

前面我們介紹了AI算力、鯤鵬算力，軟硬結合才能釋放更大潛力，而云服務可以讓算力觸手可及。

今天，我宣布69款基于鯤鵬的云服務和43款基于昇騰的云服務正式上線。這些云服務，讓大家能更好地體驗鯤鵬和昇騰帶來的強大算力。

華為云鯤鵬云服務：基于鯤鵬處理器多核、高并發的能力，并充分發揮軟硬協同的優勢，在原生應用場景，綜合性能提升80%；在大數據場景，任務處理耗時降低35%。同時，提供100%基于鯤鵬處理器的私有云和混合云解決方案，在服務能力和生態上與華為云保持統一，確保跨云體驗的一致性。

華為云昇騰云服務：基于昇騰，AI云服務器性能提升2倍以上，可廣泛用于AI推理、AI訓練、自動駕駛訓練等場景。華為云通過全棧創新實現普惠AI，今天，我非常高興的宣布，基于昇騰的圖像搜索服務、內容審核服務，價格下調70%！這就是技術進步給大家帶來的實實在在的好處。我希望，未來我們還將帶給大家更多驚喜。同時，昇騰還帶來更多價值，比如知識圖譜服務利用多源知識融合技術，在石油領域幫助頂級專家效率提升70%以上；自動駕駛云服務利用超大規模集群能力可支持PB級數據的實時處理，端到端開發效率提升5倍以上。

“自己的降落傘自己先跳”

華為一直堅持“自己的降落傘自己先跳”，鯤鵬與昇騰的相關產品，已經在華為的研發、內部IT、產品與解決方案、華為云、消費者云廣泛使用。

華為已部署超過10萬臺鯤鵬與昇騰設備，覆蓋從研發、生產、辦公、交付到銷售的全業務場景。

產品與解決方案中的網管系統，其服務器已經全部切換到鯤鵬平臺。

華為云60%以上的場景，今年會切換到鯤鵬與昇騰平臺。

華為消費者云，現在已經全部切換到鯤鵬平臺。

圍繞鯤鵬和昇騰，

持續構建開放、合作、共贏的生態

為了讓鯤鵬和昇騰能夠更好地服務各行各業，我們需要健康的生態，我們將從以下四個方面努力：

以行業聚合應用：圍繞各個行業，聯合行業伙伴打造完整的產業生態鏈和具有競爭力的解決方案。

以區域整合產業：一枝獨秀不是春，百花開放春滿園。華為聚焦處理器和部件的開發，鯤鵬產業是業界共享的，歡迎各區域的伙伴根據自身特點打造本區域的鯤鵬產業。

以聯盟孵化標準： 聯合綠色計算產業聯盟、邊緣計算產業聯盟等組織，制定開放的軟硬件標準體系，促進產業的健康發展。

以社區發展開發者：開發者是產業的靈魂，未來5年，我們將聯合各社區和高校培養500萬開發者，為計算產業注入活力。

此外，為了更好地支持生態發展，未來五年，華為計劃投入15億美金用于發展產業生態。

計算產業的發展，離不開產業伙伴們的共同努力。為了能更好的幫助鯤鵬計算產業的發展，今天華為還將與綠色計算產業聯盟、中國電子技術標準化研究院、安謀科技（中國）、IDC以及產業伙伴共同發布《鯤鵬計算產業發展白皮書》。該白皮書從產業定位、前景展望、應用分析和發展規劃等方面系統性地闡述了鯤鵬計算產業的發展大計。

我們預計，到2023年，整個計算產業生態體系在全球有近兩萬億美元的市場空間，在中國則超過1.1萬億人民幣。鯤鵬和昇騰就是樹根，根深才能葉茂，我們將持續投入鯤鵬和昇騰的研發，與產業鏈上的伙伴們一起努力，讓計算產業枝繁葉茂，共享數字世界的紅利。謝謝大家！

本文來自“華為”公眾號

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