华为云的“普惠 AI 理想国”

当你说的“No”越多，你的“Yes”就越有重量。华为用近乎严苛的自我限制，使得各行各业天然相信它能提供稳定高效的产业工具。（这也是过去华为成功的经验之一。）

读懂这些，你就能感觉到：华为想为“AI 平民化”提供一个“稳定、高效、人人都能学会”的工具。

那位华为大牛告诉我，为了让这个“深度学习平台”稳定、高效和易学，技术团队做了很多技术努力：

首先，是软硬件结合的部分（智商）

每个人都会思考，但人和人的智商可是不一样的。

同样，每个人工智能都可以运作，但它们的“智商”也是不同的。

从脑科学来看，人类智商和每个人大脑神经元联动过程的强弱快慢有很大关系。对应到人工智能上，硬件之间的网络通信速率，网络带宽，都是影响它“智商”的重要因素。而“网络通信”这些底层硬件的优化，是华为在运营商时代就开始积累的传统强项。

在底层的硬件空间里，华为争取把技术做得更前卫，这也是他们最能和阿里云腾讯云拉开差异的地方。

（注意，我把这种优化定义为“软硬件结合部分”的优化。这种优化并不涉及“脑细胞”——也就是 GPU 本身——的优化。在计算芯片层面，华为和其他人工智能服务平台并没有区别。）

其次，是纯软件部分（学习技巧）

智商高的人并不一定成为人生赢家。如果把一个聪明的孩子放到山区的学校，一定不如他在北京四中接受顶级系统化教育学得好。这就是学习技巧的作用。

对应到人工智能平台上，同样有很多“技巧”。比如华为云开发了一个叫做“Moxing”的平台（这个平台有两个中文名字：模型、魔性），就添加了很多“特色服务”：

1）把深度学习的模型做成了不同的“套餐”，无论需要什么类型的图像识和语音识别，都可以像在麦当劳买套餐一样，直接拿来就吃。另外还有类似番茄酱、冰水这样的“辅助开发工具”提供，尽量提高人工智能训练的效率。

2）深度学习分为单机模式和分布式模式，以往如果想从单机模式切换到分布式模式，是需要重写代码的。而这对于很多企业来说非常不方便，Moxing 平台为这个事情也专门作了优化，一套代码既能跑单机，也可以跑分布式。这同样可以提升人工智能训练的效率。

类似这样的细节还有挺多，它们都可以提升使用者的感受。不过在我看来，想要真正实现“AI 平民化”这个宏伟的目标，还需要更劲爆的东西。

之前也说到，人工智能平台，从某个角度来说就是“共享经济”。共享经济能够发展的动力之一，就是不断把成本摊低。

而摊低成本有两条路：

1、吸引越来越多的人加入这个共享社群；

2、利用资金和技术进步直接把成本降低。

这两条路径，是鸡生蛋和蛋生鸡的关系。而作为技术流的厂商华为，显然会在第二条路上走得更远。

举个例子：

在大规模深度学习计算的时候，会需要非常多的 GPU 同时工作。而依靠现有的调度能力，在超过10枚GPU同时工作的时候，性能会出现很大程度的损耗（劣化）。简单来说就是，即使1000颗 GPU 同时工作，效果也和10颗 GPU 差不多。

华为云在做的，就是对软件进行改进。让他们引以为傲的一个数据是：在1000个 GPU 同时工作时，性能可以达到它们单独工作时的80%。这个数据，在人工智能界工业界应该算第一梯队。而减少损耗提高效能，就是标准的成本节省。

以至于这位华为的大牛羞涩地说：我们的优势是“性价比”。。。

而能效提高，从另一个方面看就是时间的节省：

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