今年都在說(shuō)AI技術(shù)落地。AI到底有沒(méi)有真正落地？可能得真實(shí)數(shù)字說(shuō)了才算。

IDC今年7月發(fā)布的一份報(bào)告顯示，2018至2024年，中國(guó)AI云服務(wù)市場(chǎng)年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到93.6%。

當(dāng)然，高增速也不一定是真正的行業(yè)繁榮，行業(yè)的結(jié)構(gòu)變化更能說(shuō)明天平傾斜的方向。

阿里云最近有一組數(shù)字值得玩味：四年前，云上的訓(xùn)練任務(wù)占比超過(guò)80%；而如今，推理任務(wù)所占算力比重已經(jīng)基本過(guò)半。

阿里云透露，這背后主要是因?yàn)?年以來(lái)，AI行業(yè)悄然發(fā)生的變化：云端進(jìn)行推理的需求，比訓(xùn)練需求的增長(zhǎng)要快得多。占比過(guò)半標(biāo)志推理將是未來(lái)更為主流的云上AI計(jì)算需求，也說(shuō)明AI行業(yè)已經(jīng)從創(chuàng)業(yè)和從研發(fā)和創(chuàng)業(yè)為主，真正走向落地。

為什么這么說(shuō)？

阿里云異構(gòu)計(jì)算研發(fā)總監(jiān)龍欣解釋?zhuān)?訓(xùn)練是更偏后端研發(fā)的階段。而推理更多是把成熟的產(chǎn)品推廣到市場(chǎng)上規(guī)?；瘧?yīng)用，從這個(gè)角度來(lái)看，算力是處于訓(xùn)練還是處于推理，其實(shí)就能判斷這個(gè)產(chǎn)品在A(yíng)I上的技術(shù)是否開(kāi)始了大規(guī)模落地。

而阿里云還透露了一組數(shù)字，最初云端GPU上線(xiàn)時(shí)，只有少數(shù)幾家互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和人工智能技術(shù)創(chuàng)業(yè)公司，租用算力來(lái)驗(yàn)證自己的商業(yè)模式和業(yè)務(wù)探索；現(xiàn)在A(yíng)I用戶(hù)已覆蓋智能智造、醫(yī)療、教育等數(shù)十個(gè)行業(yè)。

例如，今年的疫情讓在線(xiàn)教育等行業(yè)迅速增長(zhǎng)。阿里云透露，在線(xiàn)教育是過(guò)去一年里對(duì)異構(gòu)計(jì)算需求增長(zhǎng)最迅速的行業(yè)，已經(jīng)增長(zhǎng)了近200%。這也側(cè)面反映了這個(gè)行業(yè)AI應(yīng)用的快速落地。

“實(shí)際上，AI已經(jīng)進(jìn)入到了下半場(chǎng)。推理業(yè)務(wù)的多樣化也帶來(lái)了異構(gòu)場(chǎng)景和器件的多樣化，云游戲、5G都是現(xiàn)在非常受關(guān)注的賽道。”龍欣表示，云上異構(gòu)計(jì)算也在支撐更多的新興賽道。

AI技術(shù)已經(jīng)到了不是少數(shù)人少數(shù)企業(yè)的“自嗨”，開(kāi)始走向傳統(tǒng)行業(yè)，全面開(kāi)花。

總而言之，AI已經(jīng)從重訓(xùn)練的研發(fā)階段，進(jìn)入訓(xùn)練推理并重的落地階段，而且應(yīng)用面越來(lái)越廣。

從算法到“算法+算力”

以深度學(xué)習(xí)為代表的AI技術(shù)飛速發(fā)展，對(duì)于算力的需求也在暴增。OpenAI的年度報(bào)告顯示，從AlexNet到AlphaGo Zero，短短6年時(shí)間里，最先進(jìn)AI模型算力需求增長(zhǎng)了30萬(wàn)倍。

算法固然是提升AI技術(shù)的核心，但是想要AI快速落地，最“簡(jiǎn)單粗暴”的辦法就是疊加算力。今年出現(xiàn)的超大自然語(yǔ)言模型GPT-3就是典型的例子。

另一方面，更偏研發(fā)行為的訓(xùn)練階段，對(duì)算力的需求是有天花板的，與具體業(yè)務(wù)規(guī)模不直接關(guān)聯(lián)。而如今AI產(chǎn)品的落地，意味著隨著前端用戶(hù)規(guī)模的擴(kuò)大，對(duì)應(yīng)推理業(yè)務(wù)模型對(duì)算力的需求是會(huì)呈現(xiàn)線(xiàn)性甚至爆發(fā)式增長(zhǎng)的。比如，阿里云曾經(jīng)在數(shù)天內(nèi)為一款爆款A(yù)I產(chǎn)品“彈出”了數(shù)萬(wàn)片云上GPU，抓住了涌入的用戶(hù)。

“巧婦難為無(wú)米之炊”，掌握算力資源的AI基礎(chǔ)設(shè)施成為AI從概念到落地的重要支撐。

AI已經(jīng)從以單一的算法為核心逐漸演變?yōu)樗惴?、算力雙核心。

云，無(wú)疑是獲取算力最便捷與靈活的方式。通過(guò)云，企業(yè)可以隨時(shí)獲得充足的云端AI算力。

作為基礎(chǔ)設(shè)施提供商的云計(jì)算，為滿(mǎn)足行業(yè)發(fā)展，堆硬件是必經(jīng)之路，但提供AI算力并不等同于單純堆硬件，如果沒(méi)有全面的軟硬件技術(shù)，只會(huì)得到1+1<2的效果。

如何調(diào)度這些資源，解決用戶(hù)在使用時(shí)的性能損失，是云計(jì)算廠(chǎng)商必須考慮的問(wèn)題。

云異構(gòu)計(jì)算的三個(gè)階段

這就要從云上AI基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展階段說(shuō)起。

云上異構(gòu)計(jì)算作為最能發(fā)揮AI效率的計(jì)算方式，其發(fā)展可以分為三個(gè)階段：

第一個(gè)階段，是異構(gòu)計(jì)算需求的從0到1。

在2013年AlexNet依靠GPU達(dá)到80%準(zhǔn)確率，展現(xiàn)了GPU在A(yíng)I算力提供上的能力這給業(yè)界開(kāi)辟了一條新路。淘寶拍立淘、新浪微博等等，就開(kāi)始嘗試?yán)肎PU來(lái)開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品。2016年，阿里云邁出了第一步：?jiǎn)?dòng)異構(gòu)計(jì)算業(yè)務(wù)，主要是服務(wù)了第一批尋求AI創(chuàng)新的客戶(hù)的需求。在這個(gè)階段，主要解決了企業(yè)對(duì)異構(gòu)算力的從有到無(wú)。

第二個(gè)階段，是規(guī)模化。

在2016年AlphaGo大放異彩之后，深度學(xué)習(xí)等AI技術(shù)開(kāi)始從實(shí)驗(yàn)室走向工業(yè)界。隨著大量互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開(kāi)始對(duì)人工智能算法研發(fā)進(jìn)行重點(diǎn)投入，AI算力的瓶頸也日益凸顯。

大量模型訓(xùn)練的需求，以及對(duì)大算力需求的不斷增長(zhǎng)，推動(dòng)了規(guī)?；?、強(qiáng)彈性、高性能的云上計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的落地。阿里云也開(kāi)始規(guī)?；渴鹪粕袭悩?gòu)算力。

短短3年時(shí)間，阿里云已經(jīng)擁有超大規(guī)模的云上異構(gòu)計(jì)算集群，每秒能支撐100億億次的異構(gòu)運(yùn)算，相當(dāng)于在1秒內(nèi)看懂超過(guò)5.3億張圖片、翻譯4千萬(wàn)句話(huà)、識(shí)別9.2萬(wàn)小時(shí)長(zhǎng)的語(yǔ)音。

而正如前文所說(shuō)，2020年，人工智能行業(yè)的拐點(diǎn)已經(jīng)到來(lái)，AI真正從研發(fā)和創(chuàng)業(yè)，走向了落地實(shí)踐。這也就驅(qū)動(dòng)著異構(gòu)計(jì)算產(chǎn)品進(jìn)入了第三階段。

第三階段的特征，是精細(xì)化和多樣化。

當(dāng)AI從研發(fā)走向落地，訓(xùn)練場(chǎng)景就將面臨更為復(fù)雜多樣的業(yè)務(wù)，對(duì)于企業(yè)客戶(hù)而言，上云的需求也就從大算力，聚焦到了降低推理成本和極速部署等方面，同時(shí)場(chǎng)景也更為多樣。

不難看出，這三個(gè)階段的變化，是技術(shù)進(jìn)步和行業(yè)發(fā)展共同促進(jìn)的結(jié)果。

而第二階段構(gòu)建面向大計(jì)算的基礎(chǔ)設(shè)施，可以說(shuō)是所有云廠(chǎng)商的必經(jīng)之路，也仍然是目前許多廠(chǎng)商的競(jìng)爭(zhēng)重點(diǎn)。

但在基礎(chǔ)設(shè)施之上，如何讓客戶(hù)能進(jìn)一步快速調(diào)用資源，在A(yíng)I落地的過(guò)程中進(jìn)一步降本增效？

作為中國(guó)云計(jì)算市場(chǎng)份額最高的云服務(wù)商，阿里云已經(jīng)率先邁出了這一步，給出的答案是——

軟硬一體

軟硬一體，在2017年就已成為頭部云服務(wù)廠(chǎng)商的共識(shí)。

為了云計(jì)算的一大頑疾——通過(guò)虛擬機(jī)搭建云的過(guò)程中，虛擬化帶來(lái)的性能損耗問(wèn)題，2017年9月，阿里云推出第一代神龍架構(gòu)，在整個(gè)行業(yè)中首次以軟硬結(jié)合的設(shè)計(jì)方式實(shí)現(xiàn)了性能的0損耗。而大洋彼岸的AWS也同樣在2017年底推出了類(lèi)似產(chǎn)品AWS Nitro架構(gòu)。

在此基礎(chǔ)之上，現(xiàn)在，阿里云異構(gòu)計(jì)算針對(duì)垂直行業(yè)，進(jìn)一步提供了讓云上資源變得更高效、更易用的軟件工具。

比如針對(duì)人工智能行業(yè)的神龍AI加速引擎（AIACC）。

在大規(guī)模深度學(xué)習(xí)場(chǎng)景中，大規(guī)模GPU資源不僅導(dǎo)致了高運(yùn)維成本，隨著機(jī)器數(shù)的增加，不同機(jī)器GPU之間的配合難度也會(huì)變大，導(dǎo)致單張GPU卡的利用率反而下降。AIACC則可以通過(guò)對(duì)通訊、帶寬等進(jìn)行深度優(yōu)化，提升資源協(xié)作效率和利用率

在A(yíng)IACC的加持之下，今年3月，阿里云獲得了斯坦福大學(xué)DAWNBench ImageNet四個(gè)榜單的世界第一。

根據(jù)已經(jīng)落地的實(shí)際案例，AIACC可以幫助客戶(hù)在云上訓(xùn)練場(chǎng)景下，提升2倍到14倍的性能；在推理場(chǎng)景下，提升2倍到6倍的性能。

AI芯片領(lǐng)域的獨(dú)角獸地平線(xiàn)，與阿里云AIACC團(tuán)隊(duì)緊密合作，將基于阿里云異構(gòu)計(jì)算的分布式訓(xùn)練性能提升4倍，讓地平線(xiàn)算法研發(fā)效率得以顯著的提升，成本得以大幅下降。

阿里內(nèi)部，以阿里云IoT的圖像分類(lèi)業(yè)務(wù)為例。AIACC團(tuán)隊(duì)和IoT智能業(yè)務(wù)研發(fā)團(tuán)隊(duì)合作，將大規(guī)模圖像分類(lèi)分布式訓(xùn)練性能提升5倍。

另一阿里異構(gòu)獨(dú)有的軟件產(chǎn)品，便是分片cGPU容器技術(shù)，能讓客戶(hù)通過(guò)容器來(lái)調(diào)度底層GPU資源，以更細(xì)顆粒度調(diào)度使用GPU，提高GPU資源利用率，達(dá)到降本增效的目的。

阿里云異構(gòu)計(jì)算產(chǎn)品負(fù)責(zé)人潘岳也進(jìn)一步對(duì)量子位解釋了“軟硬一體”的必要性：

單純從算力的角度來(lái)說(shuō)，硬件相當(dāng)修路時(shí)用到的水泥、石塊這樣的基礎(chǔ)。但僅僅是基礎(chǔ)的堆疊顯然是不足以解決問(wèn)題的。

硬件資源為底層的基礎(chǔ)設(shè)施之上，需要將虛擬化這樣的技術(shù)通過(guò)軟件產(chǎn)品的形式迭代出來(lái)，去充分發(fā)揮底層硬件的能力，把相應(yīng)的技術(shù)紅利釋放給客戶(hù)。

算力池化

除了軟硬一體，阿里云異構(gòu)計(jì)算產(chǎn)品展現(xiàn)出來(lái)的另一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)，是算力池化，帶來(lái)了對(duì)算力更加靈活的調(diào)度能力。

一直以來(lái)，用戶(hù)在云上選擇GPU算力的時(shí)候，都是受規(guī)格配比限制的，比如內(nèi)存和GPU之間只有特定幾個(gè)比例。可是每個(gè)AI推理模型之間需要的資源配比是千差萬(wàn)別的。

阿里云異構(gòu)計(jì)算今年推出彈性加速計(jì)算實(shí)例EAIS，通過(guò)軟件池化的方式，在國(guó)內(nèi)云廠(chǎng)商中首次實(shí)現(xiàn)GPU、FPGA、NPU等異構(gòu)加速器與CPU/內(nèi)存的解耦。

EAIS為客戶(hù)提供了一個(gè)異構(gòu)算力池，用戶(hù)可以將需要的GPU資源量搭配到任何一款阿里云ECS服務(wù)器中，根據(jù)不同應(yīng)用需求靈活優(yōu)化CPU/內(nèi)存與GPU之間的比例，匹配適合的資源組合，在提升AI推理效率的同時(shí)大幅降低成本。

全面布局

AI下半場(chǎng)，它的基礎(chǔ)設(shè)施需要更豐富和多樣。

龍欣表示，推理面臨的是非常復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，涉及到的技術(shù)很可能不只有AI。C端用戶(hù)用到的一個(gè)功能，可能融合了音視頻編解碼和深度學(xué)習(xí)等多種技術(shù)。異構(gòu)計(jì)算作為底層的基礎(chǔ)設(shè)施，也需要覆蓋多樣化的需求。

阿里云異構(gòu)計(jì)算雖然發(fā)軔于A(yíng)I，但它面對(duì)的，早已不只AI。

阿里云異構(gòu)計(jì)算產(chǎn)品加持的經(jīng)典案例，早已不僅僅局限于A(yíng)I領(lǐng)域。

阿里云異構(gòu)GPU/FPGA服務(wù)器就重點(diǎn)支持了天貓雙11晚會(huì)直播的實(shí)時(shí)視頻轉(zhuǎn)碼，服務(wù)了4k、1080p、720p等各個(gè)分辨率的轉(zhuǎn)碼。

業(yè)內(nèi)規(guī)模最大的單業(yè)務(wù)FPGA計(jì)算集群，為淘寶提供超過(guò)數(shù)百萬(wàn)QPS的圖片轉(zhuǎn)碼處理能力。FPGA云服務(wù)器今年首次100%承擔(dān)雙十一淘寶圖片流量，預(yù)計(jì)節(jié)省計(jì)算成本數(shù)億元。

……

云異構(gòu)計(jì)算的下一步

回顧國(guó)內(nèi)云異構(gòu)計(jì)算產(chǎn)品的發(fā)展歷程，阿里云無(wú)疑是最早布局的云服務(wù)商。

據(jù)阿里巴巴集團(tuán)研究員、阿里云彈性計(jì)算負(fù)責(zé)人張獻(xiàn)濤介紹，阿里巴巴內(nèi)部有豐富的業(yè)務(wù)，這些內(nèi)部業(yè)務(wù)為阿里云的技術(shù)輸出提供了最直觀(guān)的行業(yè)洞察。而反過(guò)來(lái)，阿里云的技術(shù)積累又反哺了集團(tuán)業(yè)務(wù)。

這就形成了一個(gè)良性的閉環(huán)，使得阿里云能夠堅(jiān)定地在云計(jì)算業(yè)務(wù)上進(jìn)行前瞻性的布局。

那么，在第三階段之后，云異構(gòu)計(jì)算將向何處去，阿里云又是如何判斷的呢？

阿里云異構(gòu)計(jì)算產(chǎn)品負(fù)責(zé)人潘岳談到，從產(chǎn)品的角度而言，未來(lái)云異構(gòu)計(jì)算的發(fā)展，一定是一個(gè)生態(tài)化的過(guò)程。

一方面，是阿里云這樣的底層基礎(chǔ)設(shè)施，被行業(yè)ISV（獨(dú)立軟件開(kāi)發(fā)商）、解決方案公司集成，賦能AI等領(lǐng)域的創(chuàng)新實(shí)踐。

另一方面，是與英偉達(dá)這樣的加速器廠(chǎng)商加強(qiáng)合作，進(jìn)一步豐富加速器的硬件生態(tài)。

而站在技術(shù)角度，阿里云異構(gòu)計(jì)算研發(fā)總監(jiān)龍欣表示，接下來(lái)，單一加速器將不再能滿(mǎn)足AI、視頻編解碼等諸多領(lǐng)域的業(yè)務(wù)需求，加速器硬件融合的趨勢(shì)已經(jīng)顯現(xiàn)。

未來(lái)，異構(gòu)計(jì)算在技術(shù)上有可能出現(xiàn)這樣一次新的變革：通過(guò)軟件池化解耦和硬件池化解耦，把多種加速器融合在一起，去滿(mǎn)足AI等行業(yè)中業(yè)務(wù)落地階段更廣泛的加速需求。

這也將是阿里云下一階段的重點(diǎn)探索方向。

并且，隨著5G的布局，隨著視頻等可視化計(jì)算需求的增長(zhǎng)，云異構(gòu)計(jì)算不僅僅是在A(yíng)I領(lǐng)域，也將在視頻、云游戲等更多行業(yè)中扮演更加重要的角色。
編輯：hfy