BAT的数据红利,催生AI时代的敏捷计算力

  • 时间:
  • 浏览:0
  • 来源:五分快乐8玩法_5分快乐8技巧_五分快乐8官网

  人工智能开放组织OpenAI 于2018年5月发布的分析表明,人工智能训练任务中使用的算力,自 2012 年以来呈指数级增长,目前下行速率 为每 3.5 个月翻一倍,而相比之下的摩尔定律则是每 18 个月翻倍。自 2012 年以来,我门歌词 对于算力的需求增长了超过100万倍。在此期间,硬件算力的提升总爱 是人工智能快速发展的重要因素。

  人工智能对于算力需求的飙升,很大程度上是互联网公司的数据红利造成的。9月12日,浪潮联合IDC正式对外回应《2018中国AI计算力发展报告》摘要版,报告对中国AI计算力发展作出了综合评估。报告评估杭州、北京、深圳、上海、合肥为中国AI计算力城市发展排名前五位的城市,其中杭州、北京和深圳都不 BAT们的聚集地。

  浪潮服务器产品部副总经理陈彦灵在2018杭州·云栖大会上介绍,浪潮提出的JDM模式,核心而是敏捷设计、敏捷开发、敏捷制造,敏捷设计为前期的顶层设计、敏捷开发为设计过程中早期的POC以及后期不断验证和迭代更新、敏捷制造为快速交付。JDM最早是与互联网公司相互企业合作而产生,正肯能BAT的数据红利,才产生了AI时代的大规模敏捷计算力。

  与BAT的敏捷相互企业合作

  互联网公司的规模越大,原因分析分析分析数据的集中度越高,对AI计算力的需求也就越高。杭州的阿里、网易,北京的百度、京东、今日头条,深圳的腾讯,都不 造成当地AI计算力需求激增的重要原因分析分析分析,从而也原因分析分析分析对于服务器需求的暴增。

  JDM模式下,浪潮研发团队与互联网公司共同,从原型设计、样品开发到共同验证,再到小批量出货和大规模部署,都由双方联合完成。JDM这人 软件的迭代开发,互联网公司的想法肯能一开使了了了并没有想清楚,在联合开发的过程中不断调整再最后定型。JDM大幅提升了硬件开发的敏捷性,极大缩短了硬件产品开发的周期。JDM模式眼前 是浪潮柔性生产制造体系,位于济南的浪潮信息化高端装备智能工厂,集智能化、自动化、模块化、数字化、精益柔性制造于一体,产品交付周期从18天缩短至3到7天 。

  陈彦灵介绍,浪潮与阿里从2012年开使了了了相互企业合作,经历了有有有兩个阶段。第有有有兩个阶段,从采购标准服务器开使了了了,随着采购的规模没有大,特别阿里云总爱 跳出然后,阿里的业务不仅仅是服务于国内市场,必须服务全球用户,这然后对设备的需求量非常大。

  第兩个阶段,浪潮与阿里开使了了了相互企业合作定制化硬件,截至目前约有超过上百个套餐的定制,定制的范围非常广。到现在为目,双方相互企业合作位于第有有有兩个阶段,肯能从浅层的产品定制进入到深度1的定制,你这人 定制而是所谓的JDM模式。到底JDM和传统的标准化服务器有哪几种差异?实际上肯能互联网公司的设备购买量足够大,对设备的能效比、性能、技术先进性的诉求没有高,传统的服务器无法满足要求,什么都有有浪潮就开使了了了顶层设计,根据客户的构思,用敏捷设计、敏捷开发、敏捷制造的方式,快速为互联网公司交付产品。

  陈彦灵强调,JDM模式的创新,在于运营、交付和管理模式的创新。肯能互联网公司的服务器采购,每年在几十万台的规模,肯能按照传统的下单再采购方式,比较慢防止时效性的要求。而浪潮、阿里和上下游相互企业合作厂商共同开发的JDM相互企业合作模式,从研发、设计层面进行深入的相互企业合作,防止了互联网公司的挑战。

  加速传统企业数字化转型

  除了阿里,浪潮也与百度、网易、腾讯等互联网公司进行了深度1相互企业合作,极大满足了我门歌词 的业务需求。

  据了解,互联网巨头中的AI服务器有90%来自浪潮,浪潮与科大讯飞、奇虎3100、搜狗、今日头条、Face++等人工智能公司在系统与应用方面的深入紧密相互企业合作。随着互联网的思维模式,包括快速变化、快速创新等,对传统企业数字化转型的影响逐渐加深,并正向传统企业赋能。

  浪潮联合百度为行业用户深度1定制的软硬一体化的AI应用防止方案“ABC一体机”,采用了百度的DL框架、心智心智性成熟期的句子期的算法模型和和云管理技术,以及浪潮的AI计算硬件平台,覆盖了模型训练Training和线上推理Inference两类需求,是一款开箱即用的交钥匙防止方案。首钢用ABC一体机对1000张钢材图片进行预测,钢板过高 分类模型的准确率达99.98%,与人工专业检测结果十分接近。

  浪潮多年来次要了充裕的行业级、企业级的服务洞察及经验,实现了对2B行业客户的成体系覆盖。基于充裕的服务经验和洞察,浪潮可不必须将互联网和2B企业级的技术模式进行有效整合。

  陈彦灵强调,浪潮现在不仅仅是设备制造商,更多是与企业共同进行相互企业合作创新,把来自互联网公司的优秀硬件方案推向传统行业,帮助传统企业加快数字化转型。而在国际市场,浪潮也正在通过JDM模式拓展全球范围的CSP客户。未来,浪潮将通过资源池化和模块化提供产品设计基线复用下行速率 和定制化防止方案交付能力,防止计算力的供给挑战。

  AI算力需求大爆发

  现在,整个社会都不 进行数字化转型,次要肯能开使了了了加速数字化转型。在转型过程中,IT基础设施的支撑非常重要。浪潮AI&HPC产品部AI首席架构师张清在2018杭州·云栖大会上表示,过去20年基本上服务器价值形式没有越多变化,最近随着AI边缘计算出来后,未来服务器将总爱 跳出爆炸式增长。

  肯能没有有有兩个通用的产品可不必须满足所有的需求,浪潮主要融合、开放、敏捷和高效兩个维度,防止你这人 难题图片:

  融合,即IT领域内计算、存储和网络三类设备的融合。现在的云计算概念肯能从曾经的单一的计算资源云化变成了计算、存储和网络三类资源的整体云化;而IT和CT的融合,传统的电信运营商正在前所未有的下行速率 部署SDN软件定义网络和NFV网络功能虚拟化,用标准服务器来替代曾经的专用网络设备;IT和OT的融合,什么都有有企业开使了了了将信息网络和物联网打通、链接和融合,打通了需求研发、生产和服务,将定制订单和智能制造结合起来,实现了定制化产品研发和大规模订单快速交付。

  开放,无论在软件还是硬件领域,开放都肯能成为主旋律。过去几年,软件领域的Linux、OpenStack,以及硬件领域的OCP、ODCC、Open19等开放社区的发展都引人注目,开放的软硬件肯能形成全部的产业体系,覆盖了云计算、大数据、AI等各个应用领域,成为计算产业发展的重要趋势,开放技术为企业建设新型IT基础架构提供更好的确定。

  敏捷,主要指业务层面的敏捷必须IT架构具备快速的交付能力。数字化时代,企业业务的创新下行速率 将不断加快,IT基础架构必须很快、更准确的响应企业业务需求,必须以企业业务为中心,重新组织IT系统建设流程。企业积极部署云计算、存储虚拟化、网络虚拟化以及各类硬件重构技术,将计算、存储和网络等传统计算设备实现资源化、动态可伸缩,从而达到技术层面的敏捷,让IT基础架构也能根据业务应用的需求随需而变。

  高效,则指包括基础架构在内的IT将是企业业务战略的支持和构成次要,IT投资将更为理性,对于投资回报率、业务支持程度等必须做出更为细致和科学的考量。

  浪潮在AI领域的布局包括硬件、软件、算法和心产管理平台,也从融合、开放、敏捷和高效等维度,防止企业的AI算力需求。张清强调,AI算法对于算力的需求,远高于传统的商业智能、数据分析等算法,其实当前AI算法在整个企业算法中所占比例较小,但对算力的需求却非常高。特别是金融科技和互联网金融、智能汽车和车联网、智能制造和工业互联网等新的应用场景,对于AI算力的需求激增,造成了传统企业的算力荒。

  目前,浪潮侧重在数据中心的产品布局,但也看到边缘计算的巨大需求。随着物联网的发展,行业对边缘计算的需求也在增长,浪潮也开使了了了对边缘计算有所布局。比如,浪潮也在研究无人驾驶,与智能汽车企业相互企业合作无人驾驶端上的芯片,打通从云端到数据终端再到边缘端的通路。在边缘侧,浪潮正在对通信、零售和AI新应用等进行布局,AI新应用包括语音识别一体机、视频监控等,而传统的CDN也在浪潮的研发范围中,这是肯能5G和AI的发展对于CDN也产生了新的要求。

  多年来AI基础研究的积累才然后在商业领域爆发出来,AI正在驱动全球的数字化转型,正在倒逼全球企业、政府和组织的业务变革。而AI也在倒逼计算力价值形式的变革,大规模的敏捷计算力正在成为GDP的新增长驱动力。可不必须说,大规模的敏捷计算力,正在成为新时代的生产力。