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在昨天召開的智能計算大會暨中國智能計算業務戰略發布會上，華為宣布了全新的智能計算戰略，將旗下服務器產品線提升為智能計算業務部，作為華為AI戰略的重要一環，同時官方首次披露了多款在研的新品。
華為的智能計算是建立在晶片基礎之上的，這從華為現場發布的諸多晶片也得到體現。
傳聞已久的華為ARM服務器計算晶片正式亮相，型號為「Hi1620」。
這款面向數據中心的晶片將在2019年推出，採用台積電7nm工藝製造，在ARMv8架構的基礎上，華為自主設計了代號「TaiShan」(泰山)的核心，支持48核心、64核心配置，頻率2.6GHz或者3.0GHz，並支持八通道DDR4-2933記憶體。
其實，這款晶片已經是華為的第四代服務器平台，此前也有多次曝料，包括最少24核心，每核心512KB二級緩存、1MB三級緩存，支持40條PCI-E 4.0通道，雙十萬兆有線網路，四個USB 3.0，16個SAS 3.0，兩個SATA 3.0。
據說封裝尺寸達60×75毫米，功耗範圍100-200W，最多可以四路互連。
同時華為首次宣布，2019年將正式推出全球首個智能SSD管理晶片「Hi1711」，內置AI管理引擎、智能管理算法，提供智能故障管理能力，包含運算模塊、I/O模塊安全模塊。
Hi1711晶片採用台積電16nm制程工藝，PCI-E NVMe與SAS融合，支持PCI-E 3.0、SAS 3.0、PCI-E熱插拔、智能加速、多流、原子寫、QoS等等，並且壽命延長20％。
華為透露，早在2005年，公司就啟動了SSD控制晶片的研發。
下面我們看一下發布會詳細內容：
「今天對華為來說是非常重要的日子，華為智能計算正式在中國紮根發芽，相信在不久的將來就能長成參天大樹 」，12 月 21 日，華為中國區部總裁魯勇在北京如此表示。
華為宣布從 12 月 21 日起，華為服務器升級為華為智能計算，作為華為基於聯接、計算和雲的三大使命，智能計算的重要性不言而喻。在當天的華為智能計算大會上，華為的智能計算業務新戰略正式發布，旨在解決行業智能化面臨的 4 大問題，即算力供應、數據協同、場景部署、專業技術。針對這幾個問題，華為智能計算業務將圍繞算力、工程、雲邊協同和一體化解決方案四個方面進行，團隊也在會上展示了其所做的努力。
為會上宣布的幾大亮點是，將其 FusionServer 升級為 FusionServer pro，將數據中心升級為智能數據中心；2019 年還將誕生華為的第一顆 AI 管理晶片，可做到整個設備管理故障的自動預測。
另外，華為不只在雲端計算積極發力，更要把雲和終端、邊緣進行結合，達到數據協同的目的，然而現有的技術常常會面對數據框架不一的窘況，導致無法有效進行同步，而這也是華為今天發布的服務器計算架構想要解決的最大問題之一。
魯勇表示，華為的新變化，將是會充分遵循智能計算產業的規律，回歸業務特點。2019 年將繼續降低成本，發力研發和市場，讓客戶更多收益。這也是華為多年成功的企業發展觀。而華為的智能計算其實有兩個目的，首先，希望遵循智能產業的規律，降低成本和效率，第二，華為也對產業發展充滿信心，華為未來將和夥伴共同打造技術+生態的商業模式。
華為智能計算面世的產業背景，正是當下正迎來的以智能為代表的第四次革命。華為 IT 產品線總裁侯金龍表示，智能計算將是第四次工業革命的驅動力，企業正在爭取對內競爭力，對外輸出外商業模式。作為數字化和基礎服務商，對華為來說，有兩個問題要解決，為什麼要做，怎麼做。以前的計算圍繞數據中心，但這已經無法滿足現在的需求了，如今的計算已經超過了數字中心的邊界。
而智能計算正是是企業轉變的紐帶，華為的兩種方法是，構建新的計算平台，另外一種則是將 AI 用到基礎設施中去，提升數據中心的效率和降低成本。
那麼，華為準備怎麼做呢？
過去主要依賴摩爾定律，其本質是提高性能，降低單位比特算力的成本，但如今 AI 算力成本的問題已經日益突出，公司一方面通過晶片來解決問題，另一方面通過加速硬件以及智能管理。也就是說，在智能計算產業上，華為將在技術上繼續引領，而在生態上擴大合作。華為希望提供比摩爾定律更快的效能增長速度，目標要超越客戶的期望，不僅只是算力，還要再管理、IO、能效都能夠達到更高的競爭優勢。
面向智能計算，2019 年推出全球首個智能管理晶片
大會上，華為宣布將於 2019 年推出全球首個智能管理晶片，不僅內建 AI 管理引擎和智能管理算法，可能從服務器全局進行針對故障的預警、隔離與定位等管理。而該管理晶片則是包含了運算、IO 以及安全等三大模塊。
而作為管理，該晶片也可以作為黑匣子來存儲關鍵的管理信息，作為後續管理的工作優化之用。
而作為服務器的最基礎架構之一，也就是存儲技術方面，華為也推出 ES3000 系列 SSD，通過優化的主控和算法，達到遠超過業界同級的存儲存取效能。
另外，華為也在大會上發表了新一代智能網路晶片，基於 16nm 工藝製造，做到了以太與光纖通道融合，並內建 48 個可編程數據轉PO核心。
華為的全新智能網卡在可幫助雲計算設備達到更好的網路性能。
而另外一個亮點是，邱隆也展示了首個基於 Arm 架構發展的服務器計算晶片，並自主設計了基於 Arm V8 架構的 TaiShan 核心，基於 7nm 工藝製造，最大提供到 64 核配置，並支持雙 100GE 網路和 8 通道 DDR4-2933，在算力上擁有不遜於業界競爭對手的表現。
通過自主 TaiShan 架構所建置而成的服務器可提供較華為前代產品 3 倍的性能，且單位計算能耗也降低了 25%。
當然，作為整體計算架構的一部份，邱隆也強調，前不久在華為全連接大會上發布的昇騰晶片可與其新的 TaiShan 服務器計算架構進行極佳的搭配，可以針對不同的應用場景以及對各種算法進行更好的適配。
邱隆還發布了一系列的 Atlas 智能計算平台，針對 AI 計算提供更好更具優勢的計算算力輸出，而值得注意的是，MDC600 已經被應用在會場外展示的汽車中，做到了 L4 自動駕駛能力。
華為智能計算在 AI 趨勢中的定位
為了要做到萬物互聯技術，華為做了許多努力，而做為整體互聯生態背後最重要的基礎建設，計算架構擁有非常重要的地位。
過去華為以其手機，以及網路基站和通信設備聞名，但是在計算領域方面，其實並不是那麼為人所知。然而華為的積累還是相當厚實，在經過 16 年的默默發展，其實累積了不少技術根基，並以之發展了包含手機等終端產品的雲服務，以及針對企業提供的雲計算應用。
計算架構從最早的大型主機，到 X86，到最近的 AI 計算，其實應用扮演了很重要的推動作用，而 AI 計算雖然不是很新的概念，但直到近幾年來成為真正的業界應用發展主流，主要就是算力獲得突破，不過引領 AI 計算的 GPU 架構已經逐漸走弱，為了帶動業界開創更好的 AI 計算未來，華為也在計算晶片方面提出了更好的方案，不僅要突破摩爾定律的限制，也要為客戶提供更好面向未來挑戰的產品。
算力一直以來都是整個行業智能化的最大挑戰，畢竟算力與架構直接相關，且要顧慮到包括晶片規模、成本、能耗等，如果無法達到均衡的地步，那麼將成為相關行業的發展瓶頸。
通過華為的雲邊協同技術，整合終端、邊緣管理平台，以及雲計算服務，通過優秀的架構，達到遠較傳統架構更為優秀的帶寬、時延以及網路覆蓋能力。
邱隆簡單總結了今天的主打產品，包含智能服務器、企業智能雲設施，以及全新的人工智能計算架構，通過高效的算力以及智能化的管理能力和網路基礎設施，提供業界最完整的一體化方案。
邱隆介紹了兩個人工智能在醫療領域的應用，人工智能能將基因測序的成本降低 40%，同時測序的性能提高 50%。利用將人工智能運用到診斷上可以大幅提升看病的效率，更重要的是還能提升診斷的準確率。
