这两大业务进展 华为重磅披露！鲲鹏合作伙伴已超4500家

鲲鹏、昇腾作为华为计算业务的核心旗舰，其生态发展一直备受关注。5月6日，华为在鲲鹏昇腾开发者峰会上展示了最新的生态进展。

据华为5月6日消息，华为表示，目前鲲鹏和昇腾AI开发者已经超过350万，合作伙伴超过5600家，解决方案认证超过15500个，其中openEuler（欧拉操作系统）的商业装机量实现指数级增长，跨越生态拐点。

为何华为要发力鲲鹏昇腾？多年前华为就认为随着摩尔定律放缓，传统计算模式已无法满足所有应用场景的需求，世界需要异构、云边端协同且无处不在的多样性计算，当前正处于计算架构创新的黄金十年。

(资料图片仅供参考)

据悉，2022年，华为在运营商业务领域实现销售收入2,840亿人民币，华为企业业务实现销售收入1,332亿人民币，终端业务实现销售收入2,145亿人民币。重点业务中，数字能源营收508亿，云计算业务453元，智能汽车解决方案部件业务21亿。

鲲鹏合作伙伴已超4500家

会上，华为发布了一系列软硬件产品和解决方案，包括鲲鹏开发套件DevKit 23.0、基于鲲鹏的一体化解决方案、基于openGauss 5.0的发行版、昇思MindSpore 2.0、昇腾Ascend C编程语言、昇腾AI开发者套件Atlas 200I DK A2等。同时，华为还启动了今年的鲲鹏应用创新大赛、昇腾AI创新大赛，来招揽更多的优秀开发者。

自2019年华为首次发布计算战略以来已近四年，鲲鹏和昇腾持续成长，在不少领域落地。

从鲲鹏生态看，华为副总裁、ICT产品组合管理与解决方案部总裁马海旭介绍道，鲲鹏合作伙伴超过4500家，目前鲲鹏已经在政府、金融、电力、运营商等多个国计民生领域得到规模应用，逐步成为数字基础设施算力底座的首选。

他进一步表示：“鲲鹏本身是生态性的产业，在四年前基于鲲鹏的软件应用是非常少的，我们做的是鲲鹏计算，其实做的是鲲鹏的软件生态，从软件生态的迁移开始，当前有许多新应用已经是基于鲲鹏原生的。鲲鹏正在从‘迁移’走向‘原生’，从‘可用’走向‘好用’。”

对于华为而言，发展计算生态不仅要面对半导体大厂的竞争，还要面临供应链的挑战。马海旭谈道：“产品要从最原始的底层操作系统、内核和上面的数据库全栈实现国产化，才能实现我们产品的竞争力，所以我们需要向下技术扎到根。”

如何做到根植于根技术？马海旭表示，一方面从硬件的创新走向基础软硬件的协同创新，实现全栈创新，包括持续投入openEuler开源操作系统、在openGauss开源数据库和毕昇C++编译器等基础软件上强调多样性算力的协同。

另一方面，华为已经从单点创新走向系统级架构创新，即从计算、存储、交换一体化的设计。比如构建了全液冷多样式算力平台，相比传统机柜实现4-8倍的算力密度提升，但机房面积节省超过70%。

“昇腾AI”基础软硬件平台已孵化和适配超过30个大模型

会上，华为昇腾计算业务总裁张迪煊表示：“昇腾AI”基础软硬件平台已孵化和适配了30多个主流大模型，我国一半以上的原生大模型是基于“昇腾AI”基础软硬件平台打造，包括鹏程系列、紫东系列、华为云盘古系列等。

目前，鹏城云脑、“紫东太初”大模型等均是基于昇腾生态打造。中国工程院院士、鹏城实验室主任高文在会上表示，今年下半年将启动鹏城云脑III的建设，原型机将在2023年建成，鹏城云脑III预计2025年底前建成。鹏城云脑III将是面向6G超宽带通信的云网合一智能化工具平台，提供预训练大模型底座。

“紫东太初”大模型也有新进展。据中国科学院自动化研究所“紫东太初”大模型研究中心常务副主任、武汉人工智能研究院院长王金桥介绍，基于华为全栈国产化软硬件平台昇腾AI，中国科学院自动化研究所和武汉人工智能研究院正在联合打造“紫东太初”2.0全模态大模型，可实现文本、图片、语音、视频、3D点云、传感信号等不同模态的统一表征和学习，助推通用人工智能时代加速到来。

基于昇腾AI基础软硬件平台，华为联合各界伙伴一同打造了昇腾AI产业。截至目前，昇腾AI产业拥有20多家硬件伙伴，1100多家软件伙伴，并联合推出2000多个行业AI解决方案，开发者数量突破150万。

华为指出，大模型已经成为产业发展的趋势，但由于模型结构复杂，参数量大，数据量大以及需要持续迭代，面临平台建设、模型训练、模型推理等三大挑战，是一个复杂的系统工程。

据张迪煊介绍，面向模型开发场景，昇思MindSporeAI框架提供系列工具及套件，支撑模型高效原生开发；兼容第三方AI框架生态，支持业界主流社区模型套件，可快速实现模型原生及迁移开发。其中面向大模型场景，昇腾发挥软硬件综合优势，从训练开发到推理部署全流程加速大模型创新。硬件层面提供极致性能的集群能力，在算力密度、组网能力、存储优化以及能效比均实现业界领先；昇腾基础软件提供多维度混合并行、模型策略自动生成与调优、断点续训等能力，让大模型训练更高效。

（文章来源：每日经济新闻）

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