英伟达提速华为AI 每毫秒处理千亿条数据(2)

据记者了解，Tesla P100和Tesla P4是英伟达去年对外推出的两款Pascal架构GPU，前者主要用于执行深度学习神经网络任务，后者主要用于负责图像、文字和语音识别。英伟达曾表示，Tesla P100的研发费用高达20亿美元，单个芯片上集成了150亿个晶体管。

随着人工智能时代的来临，各家科技巨头开始了第一轮的布局。

互联网厂商引领的“软件方队”似乎声量更大。

比如格灵深瞳、Face++、神马语音等公司在图像、语音、安全等领域进行的人工智能的创新，以图形图像和音视频为代表的深度学习是典型的计算密集型应用，由此催生了互联网行业对高性能计算的需求。

阿里云HPC负责人王琤曾表示，阿里云不仅提供硬件和基本系统，更为HPC准备了Docker实例、调度系统、监控平台，以及针对深度学习的训练、预测中间件和工具。言外之意，高性能计算不仅需要硬件设施，更需要匹配技术“软实力”，才能最大限度发挥硬件性能。

在硬件的投入上，互联网厂商也毫不手软。金山云9月初正式推出GPU云服务器实例P3I实例，并称其为业内首款采用英伟达高性能计算卡Tesla P4的云服务器产品。阿里联合英伟达宣布建立联合实验室，并开放了英伟达 Kepler架构GPU原生汇编器。

相比之下，华为通过硬件平台“笼络”合作伙伴以及开发者的方法则需要长久并持续的投入。

第三方咨询机构Forrester首席分析师戴鲲对第一财经记者表示，从公有云战略到各种软硬件创新服务的推出，诸如人工智能服务EI、Atlas、App Builder和DevOps Cloud 2.0，体现了华为以云计算为基础在多个维度上的战略深化与生态拓展，而大型企业、中小型企业、开发者是不同的群体，对于服务的丰富性、稳定性、可靠性、异构管理能力与集成能力、生态完整性的要求都不同，需要分别制定市场策略。

谈及与互联网厂商的不同时，戴鲲对记者表示，互联网公司和华为的DNA不同，互联网具有技术优势以及在自身领域的经验积累，华为则具有电信运营商的丰富经验以及从芯片到应用、从硬件到软件的综合实力，在自身的领域也有业务经验的积累。

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