云是AI的容器 云原生AI成過(guò)去式AI原生的云才是未來(lái)

大家有沒(méi)有發(fā)現(xiàn)一個(gè)現(xiàn)象，上云這場(chǎng)時(shí)代浪潮中，雖然載體是云，但決定了方向和路徑的卻是AI。

最明顯的，以AI能力著稱的谷歌云、百度智能云等成為國(guó)內(nèi)外崛起速度極快的兩朵云。吸引AI開(kāi)發(fā)者、增強(qiáng)AI能力也成為云市場(chǎng)的重要標(biāo)準(zhǔn)，比如微軟收購(gòu)GitHub、云廠商相繼打造各種云AI開(kāi)發(fā)者賦能計(jì)劃等等，歸根結(jié)底都是希望將AI開(kāi)發(fā)生態(tài)固定在自己的版圖內(nèi)。

云市場(chǎng)為什么如此青睞AI開(kāi)發(fā)者？要理解這個(gè)現(xiàn)象，先要回答一個(gè)問(wèn)題：開(kāi)發(fā)者為什么需要云。

這里面隱含的，是人工智能給千行百業(yè)帶來(lái)的提質(zhì)增效可能性，吸引了越來(lái)越多的傳統(tǒng)行業(yè)、政企等重型用戶開(kāi)始向云聚攏，爭(zhēng)奪前往智能時(shí)代的船票。而萬(wàn)物智能的美好場(chǎng)景，嚴(yán)重依賴開(kāi)發(fā)者們的眾智創(chuàng)新。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，社會(huì)已經(jīng)形成共識(shí)：上云的根本目的，是為了將AI引入產(chǎn)業(yè)。站在這個(gè)角度，將AI看做云之變的初衷與終點(diǎn)，不難發(fā)現(xiàn)，云廠商們圍繞云AI開(kāi)發(fā)者的生態(tài)建設(shè)還有許多故事值得期待。

因?yàn)榇蟊娔壳靶枰囊呀?jīng)不僅僅只是一朵能夠“支持AI開(kāi)發(fā)的云”，還要向前一步，尋找“更快、更準(zhǔn)、更節(jié)約、更高效的云AI”。其間需要跨越哪些門(mén)檻？是否可能出現(xiàn)一艘全面承載產(chǎn)業(yè)需求的生態(tài)渡輪，駛向云AI開(kāi)發(fā)的無(wú)邊海域？或許我們可以從百度智能云2021云智技術(shù)論壇中尋找答案。

云，是AI的容器；AI，是云的形容詞：為什么云時(shí)代開(kāi)發(fā)者需要“AI原生”

既然AI開(kāi)發(fā)者需要云，那就給傳統(tǒng)公有云進(jìn)行一番AI化改造，不就可以了嗎？事情并沒(méi)有那么簡(jiǎn)單。就像最近全球都在關(guān)注的那艘在蘇伊士運(yùn)河上的郵輪，船身明明適配了河道，卻依然慘淡擱淺。

在企業(yè)智能化過(guò)程中，AI開(kāi)發(fā)者想要渡過(guò)云之海，AI的開(kāi)發(fā)、應(yīng)用等也存在許許多多的痛點(diǎn)。一個(gè)最明顯的標(biāo)志是，盡管AI在云市場(chǎng)中如此重要，但主流云廠商都在強(qiáng)調(diào)“云原生”概念，很少將“AI原生”作為核心。

云與AI的高效耦合，主要影響因素來(lái)自三個(gè)方面的變化：

1.基礎(chǔ)設(shè)施。企業(yè)在云端進(jìn)行AI訓(xùn)練、AI推理，對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、異構(gòu)計(jì)算等云基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)生了嚴(yán)苛的沖擊。想要滿足產(chǎn)業(yè)端靈活獲取算力的需要，不是在通用計(jì)算CPU上疊加GPU\FPGA等AI芯片就夠了，整個(gè)計(jì)算與存儲(chǔ)架構(gòu)都要發(fā)生大的變化，還會(huì)引發(fā)許多新的技術(shù)難題。舉個(gè)例子，多張算力卡并不一定會(huì)帶來(lái)算力的成倍提升，因?yàn)锳I訓(xùn)練里有各種類型的數(shù)據(jù)傳輸，多機(jī)多卡之間的通信帶寬問(wèn)題不解決，就會(huì)出現(xiàn)GPU正在計(jì)算但數(shù)據(jù)到達(dá)不了的情況，從而讓效果大打折扣，花費(fèi)更多時(shí)間。

2.技術(shù)融合。既然企業(yè)上云是為了加速智能化升級(jí)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型，這也意味著云的服務(wù)對(duì)象和云端AI的應(yīng)用場(chǎng)景是多種多樣的。對(duì)于一些復(fù)雜行業(yè)的業(yè)務(wù)邏輯，需要云、AI、IoT甚至5G、知識(shí)圖譜等多種前沿技術(shù)的底層融匯，能否充分且深度地將多樣技術(shù)統(tǒng)一借助云輸送到產(chǎn)業(yè)端，成為云廠商們的新挑戰(zhàn)。

3.工具服務(wù)。AI，改變了公有云的價(jià)值坐標(biāo)，也要求云廠商能夠提供全新且豐富的軟件開(kāi)發(fā)生態(tài)來(lái)充分釋放智能的價(jià)值。而AI開(kāi)發(fā)有比較復(fù)雜，對(duì)資源的消耗也很大，從開(kāi)始的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)增強(qiáng)，到開(kāi)發(fā)訓(xùn)練的過(guò)程后續(xù)的部署、集成等等整個(gè)環(huán)節(jié)，都需要有相應(yīng)的流程工具能提升效率，降低企業(yè)開(kāi)發(fā)者的開(kāi)發(fā)周期與風(fēng)險(xiǎn)。

就像PC時(shí)代開(kāi)發(fā)網(wǎng)站的H5技術(shù)也可以用來(lái)開(kāi)發(fā)移動(dòng)應(yīng)用，但始終沒(méi)有直接安裝在安卓或iOS上的原生app有優(yōu)勢(shì)。同樣，傳統(tǒng)的云不一定能很好地解決AI業(yè)務(wù)中碰到的問(wèn)題。面對(duì)這么多技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的復(fù)雜變量與需求，開(kāi)發(fā)者們也在呼喚更加適配AI場(chǎng)景的云。

怎樣讓AI場(chǎng)景在云上達(dá)到效能最大化，這些問(wèn)題是整個(gè)行業(yè)都在思索的，也是百度智能云重點(diǎn)突破的方向。在此次論壇中，也率先交付給了開(kāi)發(fā)者一朵“AI原生”的云。

云智一體，用全棧AI打造面向產(chǎn)業(yè)的智能通衢

很多網(wǎng)友看到蘇伊士運(yùn)河上拼命挖土的挖掘機(jī)，紛紛呼吁藍(lán)翔伸出援手，讓世界感受一下“多人協(xié)作、強(qiáng)大而神秘的東方力量”。而在云與AI的時(shí)代變革里，也必須有人為開(kāi)發(fā)者送出期待已久的后援——AI開(kāi)發(fā)全棧模式。

3月27日，百度智能云2021云智技術(shù)論壇首場(chǎng)活動(dòng)在京舉行，發(fā)布了“云智一體的AI開(kāi)發(fā)全棧模式”，發(fā)揮百度全球領(lǐng)先的AI技術(shù)和生態(tài)優(yōu)勢(shì)，將AI原生的云基礎(chǔ)設(shè)施與AI開(kāi)發(fā)融合一體，為產(chǎn)業(yè)智能化打造了全流程AI開(kāi)發(fā)支持的全棧解決方案。

（百度集團(tuán)副總裁、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室副主任吳甜致辭）

從云AI開(kāi)發(fā)者最關(guān)心的幾個(gè)問(wèn)題，我們能夠更清晰地理解“云智一體的AI開(kāi)發(fā)全棧模式”究竟帶來(lái)了哪些產(chǎn)業(yè)價(jià)值。

首先，云智一體，是否更適配AI。

如果我們相信智能化是未來(lái)全社會(huì)和云市場(chǎng)的根本趨勢(shì)，那么AI和云一定要像船體和桅帆一樣深度協(xié)同融合，才可能駛出最大的馬力?！霸浦且惑w的AI開(kāi)發(fā)全棧模式”的底座，就是軟硬一體深度優(yōu)化的AI開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)設(shè)施，主要包括AI容器、AI存儲(chǔ)和AI計(jì)算。

在AI容器上使用百度智能云容器引擎服務(wù)CCE，可提供彈性、高可用的云端容器運(yùn)行平臺(tái)。

在數(shù)據(jù)的上傳與存儲(chǔ)問(wèn)題上，EasyDL與BML已全面打通百度智能云BOS云存儲(chǔ)服務(wù)，提供簡(jiǎn)單可擴(kuò)展、高可靠、靈活適應(yīng)多場(chǎng)景的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力。

在AI計(jì)算上，百度提供豐富的AI芯片類型，基于X-MAN架構(gòu)的AI超級(jí)服務(wù)器，配合百度“太行”彈性裸金屬，在擁有彈性靈活的云計(jì)算基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)物理服務(wù)器高性能的計(jì)算能力。

為AI場(chǎng)景量身打造的云基礎(chǔ)設(shè)施，也讓百度智能云當(dāng)之無(wú)愧地成為“最適合跑AI的云”。

其次，全棧模式，是否更具效能。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，是不是開(kāi)發(fā)AI更快、跑AI更省錢(qián)。

“AI原生”的基礎(chǔ)設(shè)施，可以從AI芯片、AI服務(wù)器、AI容器到AI云平臺(tái)產(chǎn)品，全方位、集中式管理AI算力，實(shí)現(xiàn)算力成本的極致優(yōu)化，幫助企業(yè)在AI開(kāi)發(fā)中降低不必要的資源損耗，達(dá)到成本最優(yōu)化。

在開(kāi)發(fā)周期上，基于產(chǎn)業(yè)級(jí)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)飛槳的“雙平臺(tái)”模式，為零算法基礎(chǔ)人群提供EasyDL零門(mén)檻AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，零代碼自動(dòng)建模、便捷快速上手；為算法工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家提供BML全功能AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，滿足靈活和個(gè)性化開(kāi)發(fā)需求?？梢哉f(shuō)無(wú)論是中大型企業(yè)、服務(wù)供應(yīng)商、集成方等企業(yè)級(jí)開(kāi)發(fā)者，還是中小開(kāi)發(fā)者，都能夠快速找到從數(shù)據(jù)獲取、特征提取、參數(shù)調(diào)優(yōu)、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、模型部署、推理服務(wù)等覆蓋全流程需求的豐富應(yīng)用。

結(jié)合上述優(yōu)勢(shì)，讓企業(yè)上云的門(mén)檻和顧慮大大降低。

第三，AI開(kāi)發(fā)，是否能更精準(zhǔn)。

我們知道，現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景下可能數(shù)據(jù)質(zhì)量低、沒(méi)有標(biāo)注、數(shù)據(jù)規(guī)模小等等，都會(huì)影響算法的性能。這也讓很多傳統(tǒng)行業(yè)在引入智能時(shí)心有顧慮，畢竟投入大量預(yù)算卻不能真正提質(zhì)增效，上云就不太劃算了。

而在論壇中我注意到，EasyDL能讓開(kāi)發(fā)者在數(shù)據(jù)規(guī)模比較小的情況下，比如只有幾百?gòu)垐D片，也能訓(xùn)練出比較好的模型。究其原因，是本身內(nèi)置的超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型，比如文心ERNIE，它是由百度大腦的數(shù)據(jù)喂出來(lái)的一個(gè)模型。在百度多年打造的AI業(yè)務(wù)中，已經(jīng)積累了大量的“know-how”。在百度內(nèi)部稱其為“老鹵”，云AI開(kāi)發(fā)者拿去只需要一小勺，就可以讓本就不多的數(shù)據(jù)同樣能夠收獲精準(zhǔn)推理判斷的美好滋味。

百度AI中臺(tái)作為企業(yè)智能化升級(jí)必備的基礎(chǔ)設(shè)施，包含AI能力引擎、AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)和管理平臺(tái)。在AI能力引擎方面,企業(yè)可以從百度已有的270多項(xiàng)成熟AI能力中直接選擇應(yīng)用;AI 開(kāi)發(fā)平臺(tái)包括EasyDL、BML和場(chǎng)景化定制平臺(tái)UNIT等,滿足企業(yè)的多層次開(kāi)發(fā)需求。

其中，EasyDL面向AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)者,支持圖像、文本、視頻、語(yǔ)音、OCR、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、零售行業(yè)版7大技術(shù)方向,包含16種任務(wù)模型,目前已服務(wù)超過(guò)80萬(wàn)用戶。BML則面向AI算法開(kāi)發(fā)者,通過(guò)豐富的建模方式、高性能AI套件、高性價(jià)比的算力資源,提供更完善的開(kāi)發(fā)環(huán)境,同時(shí)提供了自動(dòng)數(shù)據(jù)增強(qiáng)、自動(dòng)超參搜索等先進(jìn)的訓(xùn)練機(jī)制,助力企業(yè)開(kāi)發(fā)者獲得更高質(zhì)量AI服務(wù)。雙平臺(tái)一同發(fā)力,降低企業(yè)上云、獲智門(mén)檻。

除此之外，還可以結(jié)合百度的知識(shí)中臺(tái)，運(yùn)用知識(shí)圖譜、知識(shí)推理、信息抽取等等一系列技術(shù)能力，形成能源行業(yè)的知識(shí)圖譜，比如與中國(guó)電科院合作打造的電力助手、智能客服等應(yīng)用，可以與云和AI協(xié)同發(fā)揮作用，帶給產(chǎn)業(yè)端更精準(zhǔn)、可靠的智能體驗(yàn)。

可以說(shuō)，從基礎(chǔ)設(shè)施到工具再到產(chǎn)業(yè)開(kāi)發(fā)的實(shí)際需要，百度智能云提供了一個(gè)從底向上全棧的解決方案，讓云與AI的全流程深度耦合有了可能，也讓高效AI開(kāi)發(fā)有了實(shí)現(xiàn)的起點(diǎn)。

就算日趨復(fù)雜的產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)系與技術(shù)難題擁塞了云的賽道，馬力全開(kāi)的技術(shù)軍團(tuán)也能挖掘出通往產(chǎn)業(yè)的通衢。

淬煉無(wú)短板的云AI：百度的技術(shù)熔爐

通過(guò)“云智一體的AI開(kāi)發(fā)全棧模式”，可以發(fā)現(xiàn)百度智能云在軟硬件、技術(shù)底層、開(kāi)發(fā)社區(qū)與工具等等，無(wú)短板的能力才造就了綜合實(shí)力的出位。

那么問(wèn)題來(lái)了，百度智能云究竟是怎么做到的？或許可以回到百度這個(gè)技術(shù)熔爐中去尋找答案。

一方面，百度將AI開(kāi)發(fā)與AI開(kāi)源這兩件事融會(huì)貫通。作為“資深”的AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)使用者，百度更懂怎樣在云上大規(guī)模部署AI業(yè)務(wù)。其在AI開(kāi)發(fā)領(lǐng)域的多年實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，又借由開(kāi)源開(kāi)放的理念，從2016年就開(kāi)始陸續(xù)地釋放給廣大開(kāi)發(fā)者，現(xiàn)在通過(guò)百度智能云實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)輸出。百度的“云+AI”不是對(duì)二者的簡(jiǎn)單拼裝，而是從優(yōu)秀的AI效果上生長(zhǎng)出的云，這是云廠商中少有的“頂層設(shè)計(jì)”。

另外，百度還將軟件層與硬件進(jìn)行了深度廣泛的融合，淬煉出了軟硬一體的能力。

比如BML、EasyDL跟很多國(guó)產(chǎn)芯片的適配等，使得百度智能云基礎(chǔ)設(shè)施的表現(xiàn)更優(yōu)，形成了更普惠的AI開(kāi)發(fā)者環(huán)境。飛槳與主流芯片的廣泛結(jié)合，則可以讓企業(yè)在開(kāi)發(fā)的時(shí)候有充足的靈活性。

在開(kāi)發(fā)者生態(tài)上，百度智能云也不搞“區(qū)別對(duì)待”，EasyDL既可以為學(xué)生等AI開(kāi)發(fā)愛(ài)好者所用，也吸引了大量產(chǎn)業(yè)上下游合作伙伴和企業(yè)開(kāi)發(fā)者使用。各類型開(kāi)發(fā)者都可以在百度AI開(kāi)發(fā)生態(tài)內(nèi)找到所需要的工具。在分利和支持政策上，百度智能云在資源層會(huì)提供非常多免費(fèi)支持和補(bǔ)貼，只有訓(xùn)練出的模型需要應(yīng)用到業(yè)務(wù)環(huán)境中時(shí)，在EasyDL里的推理、部署環(huán)節(jié)才會(huì)收費(fèi)，這就最大程度地保證了AI開(kāi)發(fā)者能夠獲得良好的商業(yè)回報(bào)，更有意愿去開(kāi)拓創(chuàng)新。

技術(shù)與開(kāi)源，軟件與硬件，生態(tài)與商業(yè)，就這樣在百度這座“熔爐”里被技術(shù)所化解、被心態(tài)所融合。今天看來(lái)，從投入AI到打造“AI原生”的云，是一個(gè)漫長(zhǎng)且復(fù)雜的過(guò)程，但也是中國(guó)產(chǎn)業(yè)智能化浪潮中所不可或缺的。

對(duì)廣大企業(yè)來(lái)說(shuō)，上云是趨勢(shì)，也是一件充滿挑戰(zhàn)與莫測(cè)的投入。作為中國(guó)AI領(lǐng)頭羊的百度，將自身多年積累的技術(shù)優(yōu)勢(shì)釋放出來(lái)的同時(shí)，也讓百度智能云成為企業(yè)智能化的最佳選擇。百度智能云所卡位的，正是直指用戶核心訴求、為云端AI探尋下一階段的獨(dú)一無(wú)二的產(chǎn)業(yè)角色。

有理由相信，“云智一體的AI開(kāi)發(fā)全棧模式”的提出，只是百度智能云降低云AI開(kāi)發(fā)門(mén)檻、助力產(chǎn)業(yè)智能化的起點(diǎn)。隨著云智一體“大航海圖”的繪就，在云與AI變局中摸索中的產(chǎn)業(yè)與開(kāi)發(fā)者，可以不畏浮云遮望眼，向時(shí)代更遠(yuǎn)處揚(yáng)帆遠(yuǎn)航。