本文對(duì)整場(chǎng)分享進(jìn)行了要點(diǎn)總結(jié)及PPT整理，以幫助大家提前清晰地了解本場(chǎng)分享重點(diǎn)。

1.ZILLIZ如何重新定義數(shù)據(jù)科學(xué)？

2.數(shù)據(jù)時(shí)代的今天與未來(lái)

3.傳統(tǒng)架構(gòu)和異構(gòu)計(jì)算有什么區(qū)別？

4. ZILLIZ對(duì)新一代數(shù)據(jù)科學(xué)提出了什么樣的解決方案？

5. ZILLIZ人才觀分享與人才招聘

以下為ZILLIZ解決方案副總裁魏一的部分分享內(nèi)容，【AI研習(xí)社】在不改變?cè)獾幕A(chǔ)上做了整理和精編：

大家好，我是ZILLIZ的魏一，從事數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域已有十余年，今天和大家分享ZILLIZ在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域如何將GPU的算力應(yīng)用在人工智能領(lǐng)域。

首先簡(jiǎn)單介紹一下ZILLIZ，公司成立于2016年，專注于異構(gòu)計(jì)算的數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域。公司的使命是Reinvent Data Science，即通過使用異構(gòu)加速這種新的計(jì)算模式，解決數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的難點(diǎn)和痛點(diǎn)。

關(guān)于重新定義數(shù)據(jù)科學(xué)，魏一表示：

重新定義數(shù)據(jù)科學(xué)其實(shí)是往兩個(gè)方向在努力，一個(gè)是數(shù)據(jù)化，傳統(tǒng)來(lái)說即結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)處理，不過近幾年隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能算法地使用，可以對(duì)以前很難分析的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，比如圖形圖像的處理、人臉識(shí)別、音頻、視頻、文本等。還有一個(gè)是數(shù)據(jù)如何呈現(xiàn)真實(shí)的世界，如何做到通過使用數(shù)據(jù)更好地加快決策的過程？在這方面我們有針對(duì)邊緣數(shù)據(jù)、快數(shù)據(jù)、時(shí)空數(shù)據(jù)的可視化分析引擎。

隨著時(shí)代的發(fā)展，全球數(shù)據(jù)規(guī)模呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，伴隨5G的到來(lái)，還會(huì)有更大更密的數(shù)據(jù)連接，在算力層面，GPU架構(gòu)會(huì)超過CPU。

接下來(lái)是ZILLIZ對(duì)新一代數(shù)據(jù)科學(xué)提出的解決方案，我們的兩個(gè)產(chǎn)品分別是MegaWise和Milvus，這兩個(gè)產(chǎn)品分別是對(duì)應(yīng)前面講到的兩部分——數(shù)據(jù)化和數(shù)據(jù)現(xiàn)實(shí)，通過這種數(shù)據(jù)科技的整合，可以把以前比較慢的工作、或者一些算法的訓(xùn)練、以及數(shù)據(jù)計(jì)算的工作進(jìn)行加速，然后能夠?qū)?shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，這就是我們公司主要的兩款產(chǎn)品。

那么傳統(tǒng)架構(gòu)和異構(gòu)計(jì)算有什么區(qū)別呢？對(duì)傳統(tǒng)架構(gòu)來(lái)說，一般都是從外存加載到內(nèi)存再加載到CPU的緩存進(jìn)行就算，對(duì)異構(gòu)計(jì)算來(lái)說，可以從磁盤直接把數(shù)據(jù)加載到GPU的顯存里，通過CPU和GPU的聯(lián)手，讓其更好地發(fā)揮算力，進(jìn)而將之前在CPU上很難處理或無(wú)法處理的工作，進(jìn)行有效的提升和加速。這就是我們產(chǎn)品設(shè)計(jì)的最核心的思想和架構(gòu)。

現(xiàn)在來(lái)介紹一下Milvus這款產(chǎn)品，是針對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的檢索產(chǎn)品，可對(duì)到高維度、百億級(jí)向量數(shù)據(jù)的進(jìn)行秒級(jí)檢索，能有效降低硬件成本（至少一個(gè)數(shù)量級(jí)）。通過異構(gòu)計(jì)算的核心算法設(shè)計(jì)，能夠在所有人工智能相關(guān)領(lǐng)域中使用，比如，人臉識(shí)別，語(yǔ)音識(shí)別，視頻分析，文本分析等，能夠?yàn)?a target="_blank">深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的推理部署進(jìn)行性能提升和有效的成本控制。

整個(gè)系統(tǒng)的架構(gòu)圖如下：

Milvus提供了不同的向量檢索算法，能夠針對(duì)不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景只能選擇最合適的算法從而實(shí)現(xiàn)最高的性能比。

索引系統(tǒng)的性能檢測(cè)報(bào)告如下圖：

現(xiàn)在，Milvus在Github正式開源啦，歡迎各位開發(fā)者在Github關(guān)注我們https://github.com/milvus-io/milvus！

再讓我們來(lái)看一下在數(shù)據(jù)現(xiàn)實(shí)的核心產(chǎn)品——MegaWise，是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的核心引擎，深度整合了Nvidia Rapids的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)。從圖中可以看出產(chǎn)品是建構(gòu)在Nvidia Rapids異構(gòu)數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)之上的，通過整合各種數(shù)據(jù)分析處理組件，實(shí)現(xiàn)了對(duì)時(shí)空數(shù)據(jù)的高性能分析，很好的支持了上層可視化交互平臺(tái)。同時(shí)，自主研發(fā)的Picasso 圖形渲染引擎，能夠?qū)?shù)億級(jí)別的時(shí)空信息進(jìn)行秒級(jí)渲染并通過Inifi可視化分析平臺(tái)為數(shù)據(jù)科學(xué)家提供了超大規(guī)模數(shù)據(jù)現(xiàn)實(shí)分析能力。

接下來(lái)講一個(gè)在MegaWise數(shù)據(jù)分析引擎的應(yīng)用場(chǎng)景，通過這種圖形化的展示，可以更直觀地解決地理信息數(shù)據(jù)中的難點(diǎn)。

以上是本次分享的部分技術(shù)內(nèi)容，更多詳細(xì)講解請(qǐng)觀看視頻回放（http://www.mooc.ai/open/course/686）。

在本次公開課的最后，ZILLIZ的人力資源總監(jiān)對(duì)公司成長(zhǎng)歷程、文化氛圍等做了介紹，同時(shí)ZILLIZ的秋招和社招也正在火熱進(jìn)行中，歡迎感興趣的同學(xué)投遞簡(jiǎn)歷，和ZILLIZ一起開拓智能數(shù)據(jù)處理新疆界。

今天的分享就到這里，謝謝大家。