ファーウェイの強みは、自社開発のAIチップをベースに、クラウドコンピューティング、エッジコンピューティング、デバイスの全域をカバーするAI製品群を用意していることです。

特にエッジAIコンピューティングが強みです。エッジAI製品は、インフラに入っていくので、１回設置すると10年ぐらい使われるものなので、高品質かつ耐久性が要求されます。

ハードウェアをベースに、その上位のライブラリー、フレームワーク、AIモデル、さらにその上位のアプリケーションまでをフルスタック（全てのレイヤー）で提供していることがファーウェイの強みです。

ファーウェイの強みは、クラウドからデバイスまで全域をカバーする製品群です。最初に、一番左のものがAtlas900というAI大規模クラスターです。

二つ目が学習用チップAscend910を８個搭載したAtlas800という学習向けAIサーバーです。

三つ目がAscend910を１個搭載した学習向けPCIカードのAtlas300 model9000です。約300Wでダブルワイドでフルサイズのカードです。

左から四つ目から推論向けの製品群になります。Atlas300は、推論用チップAscend310を４個搭載しています。約70W、シングルワイドでロープロファイルのカードで、推論専用のアクセラレータカードです。

Atlas500はエッジ向けのステーションです。ファンレス構造ですので、ほこりの多い場所でも動作し、保証温度は摂氏マイナス40～プラス70度です。

普通のサーバーですとデータセンターに置かなければなりませんが、Atlas500はオフィスや工場の中など、かなり過酷な環境条件の所に置いていただいても安定的に動作するAIエッジステーションです。Ascend310 １個とARMベースのCPU １個が搭載されています。

Atlas200はクレジットカード半分ぐらいのサイズで、消費電力約10W～５Wぐらいのモジュールです。Ascend310を１個と、８GBのDDR4メモリーを搭載しており、主にアームロボットやカメラ、搬送ロボットなどのデバイスの中に搭載して、デバイス自体をインテリジェント化するために使われる製品です。

Atlas900のビデオをご覧ください。深圳の近くの東莞にある弊社データセンターの中で、Atlas900が稼働しています。

Atlas900は、16キャビネットのAIクラスタです。１キャビネットに８台のAtlas800、トータル128台のAtlas800をネットワークで接続し、トータル1024個のAscend910が使われています。

この大規模クラスターAtlas900は2019年９月、AIトレーニングのパフォーマンスを測定するResNet-50を使ったトレーニングベンチマークテストで、59.8秒という世界新記録を出しました。この記録はまだ世界一を保持しています。

また、Atlas900は今年のInterop Tokyo2020のAI部門でアワードをいただきました。

Atlas800は4Uの筐体に８個のAscend910を搭載し、トータル2PFLOPS@FP16の性能を叩き出す学習向けAIサーバです。ホストCPUには弊社で開発した48コアのARMプロセッサーKunpeng920を4個搭載し、空冷と液冷の二つのモデルを用意しています。

またAscend910から直接入出力される100Gイーサーネット（RoCEv2）により、Ascend910間での重みや勾配の更新を低レイテンシーで行うことが可能です。

Atlas500エッジステーションは、空調や冷却が整っていないエッジ環境でも安定して稼働するものです。全体で25Wの低消費電力、クラウドには4Gで繋がり、エッジ～クラウドへのシームレスな協調が可能です。エッジサーバーは大量に使用されるので、１台ずつ保守するわけにいきません。このため、クラウド上から複数のAtlas500に対して稼働監視、Firmwareのアップデートなど統合的なライフタイム管理ができます。

またクラウドからコンテナでデプロイする事により、Atlas500上で動作中のアプリケーション／アルゴリズムを動的に更新することができます。

ファーウェイは日本ディープラーニング協会（JDLA）のプラチナ賛助会員として、協会の活動に積極的に参加しています。こういった活動を通して、日本のお客さまが必要としていること、またAI導入を阻害しているような要因を深く理解したいと考えています。

これにより、日本のお客さまに役立つ、中国の先進のAI事例、あるいはAIのソリューションをご紹介できると考えています。 

今、第３次AIブームと言われる中で、その中核のテクノロジー、ディープラーニングは非常に新しい技術です。この分野を学生時代に勉強した人は少ないので、社会人のいわゆる「学び直し」が大事だと考えています。

ファーウェイでは、「ファーウェイ大学」と呼ばれる社内の教育システムが充実しており、非常にたくさんのAIのプログラムがあります。

私も先日、AIのプログラムを一つ受講しました。AIの歴史に始まり、線形代数、確率、統計というような数学の基礎、機械学習の基礎、ディープラーニング理論の基礎や、Pythonのプログラミング、フレームワークなど多岐にわたっており、JDLAのG検定に匹敵する内容だと思います。

ファーウェイの社員全員が、エンジニアだけでなく、営業やサポートの社員も、このトレーニングを受けるようになっています。

個人的な意見ですが、ファーウェイのAI教育のレベルは非常に高いものだと思っています。このようなプログラムを社員が受講することにより、第３次AIブームIとファーウェイの製品の強みをきちんと理解し、日本のお客さまの課題を解決するために適切な提案ができると考えています。