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从智能计算到应用,破解百度智能云 AI 工业化的技术密码

手工SEO 2019-09-01 22:19:10 SEO技术 107℃ 手工SEO

当 2016 年提出「ABC」三位一体发展战略的时候,或许连百度也没有意识到,这将开启一个全新的行业发展纪元。过去三年时间里,人工智能(AI)、大数据(Big Data)、云计算(Cloud)相互作用相互影响,形成了一股席卷各行各业的技术趋势。

也正是在 ABC 战略的加持下,百度云已稳居中国公有云平台第一阵营。过去一年,百度智能云的用户数、收入翻倍增长、流量和服务器数量三倍增长。同时,在技术能力层面,百度智能云在中国云计算相关领域专利申请超过1500件......

这一切也构成了 2019 百度云智峰会的宏大背景,在这场聚焦「人工智能工业化」的大会上,百度智能云发布了面向 AI 工业时代的智能公式——人工智能工业化=(智能计算*智能应用)^智能生态,并首次曝光智能计算全景图,全面展示在多个领域的 AI 工业化应用实践成果,并还推出业界第一个智能生态联盟。

从智能计算到应用,破解百度智能云 AI 工业化的技术密码

在现场,百度智能云与6500名客户及合作伙伴共同见证了百度智能云最新AI工业化成果。成绩单方面,不仅包括上文提及的用户数、收入、流量等增长数字,还在多个领域持续领先,比如在「实现单集群1万台服务器」、「机器学习开源平台」、「电信规模化智能客服」等多个技术、产品、应用等领域做到国内第一。

正如百度副总裁、智能云事业群组总经理尹世明所言,「第四次工业革命正在中国发生,这场智能革命正在从基础建设阶段跃升到工业化阶段。对于人工智能的工业化进程,智能计算,智能应用,智能生态是三大关键要素」。那么,站在 AI 技术的角度去看,此番百度智能云发布 AI 工业化战略,是否可以经受住技术与行业的考验?

这个命题略显宏大,我们不妨从 AI 发展的最基本需求谈起:计算。

智能计算:构建强大、弹性与多场景的计算能力

过去半个多世纪里,计算能力一直是推动 IT 行业发展的基础。自上世纪 60 年代以来,摩尔定律被认为是计算能力进化速度的代名词,但到了 AI 时代,18 月翻一倍的进化周期早已失效,根据 2018 年 OpenAI 发布的一份报告,从 2012 年开始,AI 训练所用的计算量呈现指数增长,平均每 3.43 个月便会翻倍。

另一方面,随着物联网以及即将到来的 5G 时代,AI 计算的场景也将变得多元化,从大型数据中心到迷你终端设备,不同场景下的计算需求、功耗成本以及计算延时也有着不同的需求。

这意味着,能否提供强大、灵活以及多场景的算力,成为摆在 AI 工业化之路上的第一道难题,百度是如何破解这个难题的呢?

百度智能云提出的智能计算全景图,包括一个基础核心,,以“更全场景覆盖、更高弹性、更高性价比、更安全合规、更易运维”为五大特色;六大工程平台,包括覆盖大数据工程、AI、视频云、物联网、区块链、云原生等细分领域的平台;以及“互联网架构、数据智能、模型工厂三大方法论。

从智能计算到应用,破解百度智能云 AI 工业化的技术密码

仔细去看这个全景图,全新的智能基础设施,在弹性、性价比、安全以及自动化上做足了文章,在此之上的 6 大计算平台,构建了强大的计算能力以及全覆盖的场景能力。

首先,在算力层面,此次发布的「昆仑云服务器」基于百度自主研发的中国第一款云端全功能AI芯片「昆仑」,计算能力比最新基于 FPGA 的 AI 加速器的性能提升了近 30 倍,要让中国最好的AI跑在自己的服务器上。

从智能计算到应用,破解百度智能云 AI 工业化的技术密码

昆仑云服务器能获得如此大的性能提升,既离不开「昆仑」芯片的功劳,也得力于深度学习平台飞桨的加持。

飞桨的价值同样体现在企业级 AI 开发平台BML4.0 的特性中。BML 4.0 涵盖从数据到模型再到服务的AI全流程,支撑端、边、云一体化。内置的飞桨,集成超过70个飞桨自研模型,超过60个高性能算子。基于BML4.0,AI一体机系列也升级至3.0版本,还有多款便携式一体机、轻量级一体机等多款新品,在不断提升计算能力的同时,持续降低 AI 门槛。

更进一步,「天智」平台为企业 AI 计算提供了一套完整的产品。比如全面的基础 AI 开发平台矩阵与工业级模型库,可以帮助企业快速构建 AI 开发平台,而无需关注太多底层环境,极大节约了 AI 开发成本;再比如,「天智」还提供了语音技术、文字识别、人脸识别、飞桨和自然语言处理 等一系列技术能力,方便各个行业将 AI 能力快速集成到自己的产品之中。

其次,在计算场景上,AI 计算场景正在变得越发精细化。百度智能云目前可以覆盖云计算、边缘计算、设备-端计算、混合云计算等场景。

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