华为创始人近期采访中透露，尽管面临芯片制程挑战，华为通过“叠加和集群”等技术，已实现与全球顶尖计算能力的并驾齐驱。文章详细阐述了华为如何运用集群计算、算法优化等手段提升算力，并展示了昇腾910B芯片的成功案例。此外，文章还引用谷歌TPU v4的例子，进一步验证了集群计算的可行性。 任正非认为，人工智能是未来技术革命的核心，中国在电力和通信领域的优势，将为AI发展提供坚实基础，工程化能力和市场规模将成为中国在AI时代的关键竞争力。

💡华为采用“叠加和集群”策略应对芯片挑战。通过将多块性能稍逊的芯片互联，形成强大的整体算力，从而弥补在制程工艺上的不足。昇腾910B芯片是这一策略的典型代表，其算力可媲美部分顶级GPU。

🚀集群计算是关键技术支撑。华为自研CCE通信协议，构建高效集群，支持盘古大模型的训练。谷歌的TPU v4芯片也通过集群方式成功训练出5400亿参数的PaLM模型，验证了集群计算的有效性。

✨算法优化是提升效率的重要手段。华为通过“用数学补物理”的理念，运用稀疏计算、模型量化和剪枝等技术，降低对硬件性能的依赖，提升计算效率，为国产芯片的差异化竞争提供了新思路。

🌍中国在AI发展中具有独特优势。任正非认为，中国在电力保障和通信网络方面拥有显著优势，为“东数西算”等国家战略提供了现实基础，工程化能力和市场规模将成为中国在AI时代的关键竞争力。

快科技6月10日消息，据媒体报道，华为创始人在最近的采访中表示，芯片问题无需过分担忧，凭借“叠加和集群”等方法，华为的计算能力已能与全球顶尖水平比肩。

据悉，集群计算就是将多块性能稍逊的芯片通过高效网络连接，协同完成复杂任务，形成强大的整体算力。

华为的昇腾910B芯片便是这一理念的例证。尽管在制程上不及国际领先的3nm芯片，但通过自研的CCE通信协议，华为成功构建高效集群，支持了盘古大模型的训练，整体算力可媲美部分顶级GPU。

类似地，谷歌的TPU v4芯片单片性能虽略逊于英伟达A100，但凭借Cloud TPU集群的强大合力，成功训练出5400亿参数的PaLM模型，进一步验证了集群计算的可行性。

在算法优化方面，华为同样表现出色。任正非提出的“用数学补物理”理念，具体体现在稀疏计算、模型量化和剪枝等前沿技术手段上，有效降低了对硬件性能的依赖。这些技术不仅提升了计算效率，也为国产芯片的差异化竞争提供了新思路。

对于人工智能的未来前景，任正非认为，人工智能可能是人类社会最后一次技术革命，其发展将跨越数十年甚至数百年。

他强调，中国在电力保障和通信网络方面具有显著优势——发电和电网传输能力位居世界前列，通信网络覆盖率和质量全球领先，这使得“东数西算”等国家战略具备现实基础。在他看来，中国在AI时代的工程化能力和市场规模将成为关键竞争力。

【本文结束】如需转载请务必注明出处：快科技

责任编辑：鹿角

文章内容举报

]article_adlist-->