優云數智UMCloud CTO王璞:智能平臺加速AI落地,熱點題材,股票新聞,概念股,主力資金流入

金投資訊

優云數智UMCloud CTO王璞:智能平臺加速AI落地
2019-01-16

  如果說大數據是企業的礦藏,那么AI就是從礦藏提煉價值的工具。通過成熟的AI做初步推斷,過濾前期繁瑣、重復性的人工,不僅提升工作效率,也有效釋放資源。

  在11月14日-15日,英特爾于北京舉辦的AIDC人工智能大會上,UCloud旗下專業私有云服務商優云數智UMCloudCTO王璞發表《智能化基礎平臺,加速企業AI布局》主題演講。他表示,AI的快速發展與AI的自主推斷、訓練有很大關系,需要基礎云平臺提供對AI應用運行部署的原生云環境支撐。

  優云數智UMCloudCTO王璞

   AI應用:便捷背后的復雜

  不論智能消費單品亦或行業應用,語音識別、影像識別等火熱的AI,正推動一場智慧變革,在各個實際場景得以應用。行業變革,資本趨熱,AI邁入發展快車道。

  結合時下的AI企業,大致可分為:其一,作為某應用的AI服務商,專業服務于其他需要用到AI應用的企業;其二,應用于自身業務發展需要的企業,選擇自主AI,該類型企業大多為私有云部署;其三,擁有豐富AI的公有云服務商。

  自身無AI能力的企業,要用AI服務,沒問題,可直接在線調用第三方AI服務接口;擁有AI能力的企業,在自身AI應用中出現某些失誤,也沒問題,因為AI算法本身就需要不斷的優化。在客戶應用中,不論接口調用或自主算法優化,背后都需要強大的基礎資源支撐。

   AI原力:基礎平臺資源

  一切原力都來自“地下”即基礎平臺。王璞表示,AI人工智能的發展主要圍繞三大基礎——算力、計算、大數據。

  諸多企業欲推出自主AI,他們具備足量的算法開發能力,但有時往往缺乏計算、存儲資源的底層運維能力。UCloud&優云數智UMCloud UAI作為應用于企業的一站式AI服務產品,將關注點落在了AI場景的算力及大數據需求,從基礎平臺協助企業AI快速落地。

  助力企業AI一體化的UAI平臺

  前段時間,伴隨AI大熱,GPU成本也應聲大漲,甚至后續出現企業即便高價也得不到供貨的局面。UAI協助企業統一資源調度管理,分配訓練、推斷的優先級,增加使用效率。面對有限的計算資源,UAI利用容器化實現分布式訓練與推斷服務,有效滿足企業在AI場景下的大數據訓練與高頻率推斷需求。

  例如AI先決條件是需要有數據、豐富準確地對接海量數據(603138)。當數據量過大,基礎計算無法滿足計算需求時,UAI通過容器化實現自動打包訓練鏡像,實現現有GPU計算資源的共享及挖掘。由此擁有GPU服務器、且有AI訓練業務的企業,借助UAI平臺,不僅能幫助企業有效管理GPU,也能實現企業AI應用的實際落地。

  同時UAI還協助AI企業在基礎資源的按需拓展。當數據流量不大,企業在現有資源完成AI訓練及推斷;當用戶訪問量上升,數據流量增加,UAI自動實現計算資源擴展。

   UAI AI Inference+Intel Caffe解決方案

  結合行業用戶成本考量,UCloud&優云數智UMCloud亦聯合伙伴推出高性價比AI方案,例如基于Intel Caffe版本和Intel Xeon CPU提供結合Intel Caffe和AI Inference系統的高性能CPU在線服務解決方案。不僅讓行業客戶享受AI快速推斷,也有效降低其應用成本。

   AI價值:融入應用

   AI的快速診斷在未來極其重要,如未來的無人駕駛汽車,如何做到自動避障即時事故,就要求AI的極速推斷。再如當下呼吁的邊緣計算,無限靠近應用——即消除信息冗余,快速AI判斷。其實邊緣計算可理解為成熟AI算法在前端設備或服務器的前置。

  對此,王璞表示,UAI的一個特色便是計算下沉,將用戶AI計算節點和存儲節點在一起,資源調用直接利用本地磁盤傳輸,避免網絡帶寬限制帶來數據I/O速度。其實,不同于邊緣計算的算法前置,UAI的計算下沉適用包括公有云、私有云等擁有集群的各個場景,將在基礎層面提升AI速率。

   AI作為功能強大的應用,本身需要跟其它諸多功能及企業業務相配合,才能真正提升行業工作效率,適用于現實場景。UCloud&優云數智UMCloud UAI結合自身提供的數據湖解決方案,實現計算下沉,配合其他業務,提升訓練數據存儲和流轉的效率,從而更好服務于行業。

  隨著現實場景諸多案例落地,AI應用已被視為大數據時代重要變革,然而基于安全、穩定性考慮,尤其在諸多行業應用中,AI應用還需要接受更多的驗證及檢測,UCloud旗下專業私有云服務商優云數智UMCloud借助UAI將為更多私有云服務商的AI落地提供服務。

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