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也谈人工智能商业化 华为云的“暴力美学计算”

来源:未知作者:admin 时间:2019/09/24 点击:

  人工智能商业化▷●…◇▽,既是难题也是机遇▲▲…■。 当下的人工智能商业化主要有两条路☆…,一条路是□□●○“AI+…□•”■◇,即人工智能

  当下的人工智能商业化主要有两条路■○★,一条路是▼•“AI+◇=▽▪▲▼”★▼…◇☆…,即人工智能技术本身产品化•▼○=□=,创造或者革新一类产品◁△◁,另一条路是•■“+AI•▲”◆◁,是传统产业■=▷▷▪◁,尤其是实体行业生产流程再造▷●,从而完成降本增效◁•◇,华为云选择的就是后一条道路☆…=○★△。

  9月18日华为全联接大会期间▷…☆,华为云业务总裁郑叶来在主论坛做了题为-◆“跨越裂谷▲□…□■,共建普惠AI☆★◆”的演讲■▼▲,并提出行业AI商用落地的四大要素◇★=△▽-,同时他进一步解释了华为云EI集群服务所拥有的强劲算力-□,华为云工业智能体正式亮相■★。

  郑叶来在现场表示★■,AI领域蓬勃发展▪□●=☆…,但投资热度与商业应用之间仍存在巨大的裂谷★●○◇▪■。

  2018年以前▲▷•,对AI领域的投融资均匀的分布在各个行业或技术领域◆•■…△。2018年后=◆▼▪▽○,大量的投融资逐渐向几个头部行业集中◇▽□●▷◁。

  华为云在500+项目实践中发现-●▲★…,行业AI项目要成功实施▽◇◇☆●,需要基于应用场景○●▷◇■、相关ISV/SI◁●★▲、设备或流程★○□、AI平台提供方组成的行业AI落地的商用模型○◁,也由此◇△●,华为云总结出AI商用落地的四个要素▽▪=。

  即明确项目的商业目标☆☆▪•▽★,界定清晰的范围边界▲☆□▷…,场景可闭环••-★◇★、可预测具备充足的数据资料◁○。明确定义商业场景是AI落地的第一步★◁•。

  在早期人工智能落地的过程中☆•○…◁,几乎所有的厂商都走过弯路○▷,哪些领域拥抱人工智能意愿强烈▼▼■,哪些场景能平衡投入和收益▪□,哪些场景测试和现实之间存在巨大不确定性等等▷=▷=,人工智能对大多数企业都是全新的技术★☆▷▲◆,充满未知=▼◆◇•,没有厂商能直接摸准人工智能落地的确定性规则◁…。

  去年的全联接大会上•▪●◁▷▷,华为就明确了三个AI能实现较好效果的场景★▷=★△,分别是海量重复□▼▲▪…、专家经验及多域协同○☆-■,今年则是可商用场景的扩大化▷-,一边从0到1找新场景▪◁=◆◆□,一边从1到N实现场景复用■□■◁○●。

  从某种程度上来说■-●△,这几年的人工智能技术热潮…○◆,解决了人工智能是否能用的问题•■•,然而效率▪◇▷、成本○▪●、易用性等等都是人工智能进一步发展的挑战…◆▼☆。另一方面○▲=◁•▼,算力的稀缺问题还没解决◇◆▪◆-○,新算法仍在迭代★▪•◇○◆,AlphaFold◁▽、Bert-■☆■△、BigGAN对算力需求更大•◆□☆◆▲,言而总之•○☆•★▪,当前算力仍处于不充沛==•…★=、不经济▷▪▲□△☆、难获取的状态●=▪。

  以华为举例=▪▼▷-▽,目前华为内部日均AI训练作业任务超过4000个▼■▲▼、训练时长超过3○•….2万小时-◆, 而且还有大量的作业在排队■●□。

  华为云预测○△,未来◆=▼▽▽…,算力的需求每年将增加10倍左右●•□◁▼▪,缺口亟待解决▪☆★•,算力也是目前可预见的限制人工智能发展的最大难题●•▽■。

  华为在本届大会上更新了计算产业战略◁•◆■★-,并且将其放到和联接同等地位-▷--△▷,继去年连发昇腾910和310后●△■■▷,象征着○▽◁☆“暴力美学计算力◇•☆▼▪”的Atlas900集群今次正式发布•▽…△▲•,而且将会以云服务的形式对外开放☆…▷◇▽,可按需使用○△▲=▽、即时开通◆■□▲。

  Atlas900代表着◁•“一力降十会•◁○…◇●”的打法□◆◁◁,硬生生用新架构解决旧算力问题△▪▷★•。据华为介绍▪□◆☆,基于Atlas900的华为云EI集群服务是当前全球最快的AI训练集群□•▪,由数千颗昇腾910处理器构成○▷▽,只需59□◁.8秒就可以完成典型网络ResNet-50的训练▲◁☆,比第2名快15%▪▷•▽。

  以天文研究为例◇△○△=-,天体识别涉及P级数据的存储和运算•▽☆,使用传统模式训练P级别天文数据中识别新的星体的模型要耗时四个星期◆=。使用◁▷★○▷“华为云EI集群服务▲□▲▪-”可以将识别星体的模型训练时间缩短至分钟级○=▼。

  华为云参与了•△■“SKA▷▷▼○△•”(平方公里阵列射电望远镜)项目…-◆•▼,天文学家要从20万颗星星中◁◁★•,找出某种特征的星体相当困难○□★▽☆◆,需要169天的工作量◆■▲□◇,而用上Atlas 900▷▼,只用10秒▽○▼▼…,就从20万颗星星中检索出了相应特征的星体■▪△◇,这就是•▼“暴力美学计算力▷○=”••。

  华为云EI集群巅峰算力的背后○★…•●,华为工程师们从底层硬件到软件构架全栈优化●☆○◇,包括梯度同步与反向计算并行△••;数千颗处理器-TOR-SPINE-…△,无收敛线性高速交换◁•◁○;与云计算▪○△★◆、存储•◇★■▷…,网络高效协同■★。

  AI时代□▼-…▷,构建一个生产运行与开发训练闭环的在线系统非常关键▽▪□■,能让模型持续适应环境的变化▽•,成为持续进化的AI☆△□▪▷。例如▽▼△◇▲,华为云全流程模型生产服务ModelArts通过AI持续迭代框架◁◇▽○▼◆,提供端边协同能力★■,加速企业AI化进程•◁○。

  AI的智慧来源于人类智慧数字化○▲□=○,要遵重以人为本的初心▼□,适配相应的人才-◁☆••、组织和流程=●▪。例如▷■△○,深圳机场应用华为云EI来建设机位智能分配系统•□,并让机场指挥员了解EI的决策机制和过程●▷…,不仅将指挥员从枯燥重复的操作中解放出来•…★,而且提升了飞机靠桥率▼☆★▲△▼,减少了摆渡车的使用★▼,大幅提升旅客体验◁▲□。

  基于这四个要素的判断◁◆◇,华为云正式发布工业智能体□◇▽■-,定位是工业制造行业的智能化新引擎=▪◇◆,引擎共分三部分▲▽•☆□,基于知识图谱的智能认知引擎■◆△•、基于AI模型的智能预测引擎=…•、基于运筹规划的决策优化引擎◁-,来将诸多难以落地应用的技术应用到工业场景△…◇▽。

  ★■▷○“未来的云服务一定是短板战略•…▪•◆,集中度一定会越来越高◇★●△”•▽,郑叶来谈及公有云行业的下一步竞争-◁☆☆★■。企业客户不会因为一项专长选择云厂商◁◁▲■■,更要求云厂商无短板…▼▽•,短板决定了未来公有云厂商的极限•-=○•…。

  公有云本身就是重资产投入的行业□…•••◇,目前头部厂商都是有其他资金来源的大厂商…★▼-■▼,也部分说明了公有云业务的重资产属性□-■=☆•,而随着业务竞争的白热化□■=△■▼,从前端到后端…◁,从上层到底层的全面竞争▼☆◁,正掏空部分公有云厂商的钱包○▼…△•△。

  行业竞争的态势往往是▪■○▷=,头部对标▲◇☆★•,第二梯队遭殃…•◆◇★,这在公有云行业已经有一些苗头◇▲=▪。不管是互联网出身的云厂商▽•▽△…,还是IT出身的云厂商▲●△▽,都在芯片级别做文章…•◁●,对客户的在线服务越极致•●◆,对自己的硬件管控就要越精准=◇,不管是出于成本还是效率◇▪▼▷▲□,芯片战争已经隔空打响…◆◁☆。

  郑叶来也提到▪○,早期做云的公司重新做IT○-▪、做芯片▷◆△、做硬件▪▽○。-•▲●□“云服务是华为用 IT 手段形成价值的闭环▷□◇●,你付出了什么□▷☆■□,应该得到什么•☆,云服务还是原来的生意◆▼□…▪,但是换了商业模式=▽•,更好地跟客户沟通…◁▷。…◇●”

  外界对华为一直强调做云服务的商业逻辑也理解更深△□▪,曾任IT产品线总裁的郑叶来在任时曾投资过多款芯片◇-=◆▪-,这些都成为当下华为云的芯片层级优势▼…☆★□。

  华为云EI产品部总经理贾永利表示•◆▲-●△,华为有了自己的芯片□▷▪△▲,在全栈技术整合一定能做得非常好•◇•,将来还可以与海思定制化芯片□•▼▼△▲,在芯片垂直整合比多个厂家去拼凑=■☆…●▪、去做肯定性能更好◁△=☆-,进而带来客户成本的节约▪▽▼,他同时补充-□▪☆●•,华为不会因为有了芯片开打价格战▷□◆○•,还是以更好的产品和服务赢得客户-…●•○-。

  据 IDC 今年8月份发布的《2019年Q1中国公有云服务市场跟踪报告》○☆-,从IaaS+PaaS整体市场份额来看-◁▽▲,华为云营收增长超过300%▲△•○▼▽,华为云PaaS市场份额增速接近700%▪▲○•□,首次进入Top5□▪◆▽。

  在马太效应加剧的情况下▼▪☆△●,后发的华为云底层优势逐渐释放○▲,支撑其位次前进☆◇=▼◆。据业内人士透露◁◇■◇,Top5远不是华为云的目标•★▲,其内部希望年底能进入中国公有云市场前四•=◁。

  雷锋网总结◆▽■,公有云的厚重更胜以往-=●…●,行业整体进入下一阶段的备战期□◁○=,兵精粮足则胜-○•,反观之•◇▪▲,短板战略将逐渐淘汰=•☆○●□,或者降低一部分非头部云计算厂商的生存空间◆◆▷◇△,公有云行业的洗牌期亦不远△▽◆▽▷●。雷锋网雷锋网

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