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這家國(guó)產(chǎn)企業(yè)AI算力資源池化為何可以做到國(guó)際領(lǐng)先?

順為資本 ? 來(lái)源:順為資本 ? 作者:順為資本 ? 2020-12-30 17:05 ? 次閱讀
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隨著 AI 技術(shù)不斷迭代更新,對(duì)底層算力的需求也越來(lái)越大。 2020 年 7 月 9 日,英偉達(dá)市值首次超過(guò)英特爾,成為半導(dǎo)體領(lǐng)域市值第二的企業(yè)(第一名是臺(tái)積電)。 有關(guān)人士分析,英偉達(dá)的崛起離不開(kāi) AI 產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。英偉達(dá)主攻的 GPU 在算力上約超出 CPU 2~3 個(gè)數(shù)量級(jí),與 AI 產(chǎn)業(yè)結(jié)合效果更佳,這也是英偉達(dá)能夠在當(dāng)前市場(chǎng)以底層算力芯片贏得高速發(fā)展的重要原因。 但是,算力更強(qiáng)的 GPU 芯片也暴露出另一個(gè)顯著問(wèn)題:利用率低。 “AWS 在 2018 年放出的一組數(shù)據(jù)顯示,其 GPU 產(chǎn)品平均利用率僅為 10~30%。國(guó)內(nèi)有不少用戶的利用率甚至不足 10%,對(duì)這些用戶而言,一枚售價(jià) 1 萬(wàn)美元的芯片其中 9000 美元是浪費(fèi)的。幫助企業(yè)提高 GPU 的使用效率成了新的市場(chǎng)風(fēng)口。”趨動(dòng)科技創(chuàng)始人王鯤博士介紹到。 在此背景下,王鯤于 2019 年創(chuàng)辦了趨動(dòng)科技,一家 AI 算力資源池化軟件公司。

王鯤,趨動(dòng)科技創(chuàng)始人兼 CEO,中國(guó)科技大學(xué)博士。

十四歲考取中國(guó)科技大學(xué)計(jì)算機(jī)系,在創(chuàng)業(yè)前擔(dān)任 Dell EMC 中國(guó)研究院院長(zhǎng)。

長(zhǎng)期從事計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、GPU 和 FPGA 虛擬化以及分布式系統(tǒng)等領(lǐng)域的研究工作,在業(yè)界最早開(kāi)始推動(dòng) FPGA 虛擬化相關(guān)研究。

曾獲 2005 年微軟學(xué)者獎(jiǎng)學(xué)金,2005 年中國(guó)科學(xué)院院長(zhǎng)獎(jiǎng)學(xué)金,2006 年中國(guó)科學(xué)院優(yōu)秀博士論文以及 2007 年全國(guó)優(yōu)博士論文提名獎(jiǎng)。

在下文中,順為君對(duì)趨動(dòng)科技創(chuàng)始人兼 CEO王鯤博士進(jìn)行了一個(gè)簡(jiǎn)要的訪談,你將了解:

什么是 AI 算力資源池化?

該行業(yè)的技術(shù)壁壘在哪里?

為何在這個(gè)行業(yè)中趨動(dòng)科技基本沒(méi)有競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?

1. 一年前,是什么樣的契機(jī)讓您決定創(chuàng)立趨動(dòng)科技,專注于 AI 算力池化這一領(lǐng)域呢?

幾乎每一個(gè)投資人都會(huì)問(wèn)我為什么創(chuàng)業(yè)這個(gè)問(wèn)題。 我05 年從中科大博士畢業(yè)以后去 500強(qiáng)的外企做了 10 多年計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)的研究工作,創(chuàng)業(yè)前是一家外企中國(guó)研究院的院長(zhǎng),負(fù)責(zé)整個(gè)研究院在中國(guó)區(qū)相關(guān)的研究工作和項(xiàng)目,職位和收入都很好。所以我創(chuàng)業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)其實(shí)是很大的,機(jī)會(huì)成本也很高,而且我之前沒(méi)有創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷。 有幾個(gè)點(diǎn)決定了我想去創(chuàng)業(yè)。 第一個(gè)是當(dāng)時(shí)我看到了我們今天做的技術(shù),GPU 資源池化的技術(shù),本質(zhì)上做的是一個(gè)軟件定義的 GPU,未來(lái)也會(huì)支持軟件定義的其他加速芯片。我看到這個(gè)方向,未來(lái)一定是有巨大的需求,同時(shí)這個(gè)方向我們并沒(méi)有看到市場(chǎng)上有相應(yīng)的供給,也就是說(shuō)沒(méi)有很多的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。 沒(méi)有競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手最主要的原因,是因?yàn)檫@個(gè)方向技術(shù)難度非常大,有能力做的團(tuán)隊(duì)很少。所以第一個(gè)原因是我認(rèn)定這個(gè)技術(shù)未來(lái)有巨大的市場(chǎng)需求,是一個(gè)藍(lán)海的市場(chǎng)。 第二個(gè)原因是我第一次創(chuàng)業(yè),沒(méi)有人能夠保證創(chuàng)業(yè)一定會(huì)成功,所以我也不能保證我一定能成功,但是我知道如果我不出來(lái)做這件事情,那一定會(huì)出現(xiàn)另一家公司來(lái)做我們今天做的事情,并且會(huì)做成一家偉大的公司。 所以我不希望到時(shí)候后悔,不希望若干年以后覺(jué)得自己也有機(jī)會(huì),但是卻沒(méi)有努力嘗試。主要是基于這兩個(gè)原因。

2. 目前國(guó)內(nèi) GPU 資源池化技術(shù)的市場(chǎng)規(guī)模如何?前景在哪里?如想趕超美國(guó)的同樣水平技術(shù),大致還需要多久?

從全球的角度來(lái)看,這個(gè)市場(chǎng)規(guī)模未來(lái)應(yīng)該是個(gè)百億美金量級(jí)的規(guī)模。

這是參照今天的 CPU 虛擬化的市場(chǎng)來(lái)評(píng)估的。軟件是助力硬件的,所以硬件的市場(chǎng)決定了軟件市場(chǎng)的規(guī)模。目前服務(wù)器CPU的市場(chǎng)規(guī)模為 200 億美元左右,CPU 虛擬化軟件的市場(chǎng)規(guī)模為 80 億美元左右,這是一個(gè)大概 40% 的關(guān)系。

今天我們軟件支持 GPU,而 GPU 只是 AI 加速器的一部分,未來(lái)有越來(lái)越多的 AI加速芯片,像寒武紀(jì),華為、燧原等等各種新的芯片出來(lái)以后,這個(gè)市場(chǎng)的規(guī)模在未來(lái)幾年,我們預(yù)判是很有可能超過(guò)整個(gè) CPU 的市場(chǎng),對(duì)應(yīng)的軟件的規(guī)模就應(yīng)該也會(huì)超過(guò) 80 億美元,所以我們判斷它是一個(gè)百億美元左右的市場(chǎng),應(yīng)該是差距不會(huì)很大。

再回到中國(guó)的市場(chǎng)來(lái)看,中國(guó)的 GPU 市場(chǎng)目前大約占全球市場(chǎng)的 30% 到 40%,這個(gè)占比還在不斷提高。

中國(guó)的軟件產(chǎn)業(yè)目前在高速發(fā)展,在很多應(yīng)用領(lǐng)域取得了很好的成績(jī),隨著信息化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷深入,應(yīng)用軟件發(fā)展的非常好。我們來(lái)看基礎(chǔ)軟件特別是底層架構(gòu)這塊目前基本上全部是國(guó)外軟件的天下。我們熟知的桌面操作系統(tǒng)、服務(wù)器端操作系統(tǒng)以及 CPU 虛擬化軟件都被國(guó)外產(chǎn)品壟斷。隨著國(guó)家對(duì)科技創(chuàng)新的不斷重視,以及新基建的推進(jìn),本土科創(chuàng)企業(yè)在快速發(fā)展。我們今天作為趨動(dòng)人,非常自豪地說(shuō)在AI算力資源池化、虛擬化領(lǐng)域,我們走在了行業(yè)前面,處于全球領(lǐng)先的地位。

100 多年來(lái)的前三次工業(yè)革命,中國(guó)都是被動(dòng)地跟隨,開(kāi)啟近代化歷程,而面對(duì)這次以 AI 為代表的第四次工業(yè)革命,中國(guó)有很大的機(jī)會(huì)成為引領(lǐng)者,改變世界科技格局:中國(guó)崛起,領(lǐng)跑世界。將來(lái)中國(guó)不但要成為世界第一,而且要習(xí)慣于成為世界第一。

中國(guó)自身也的確具備領(lǐng)跑人工智能的條件和潛力。目前全球人工智能企業(yè)最為集中的三個(gè)國(guó)家分別為美國(guó)、中國(guó)、英國(guó),三國(guó)的人工智能企業(yè)數(shù)量占全球總數(shù)的 65.73%。中國(guó)人工智能專利申請(qǐng)數(shù)位列全球第二,中國(guó)人工智能論文引用量排名世界第一,中國(guó)人工智能領(lǐng)域融資規(guī)模世界領(lǐng)先,這些數(shù)據(jù)的背后是中國(guó)強(qiáng)大人工智能實(shí)力的彰顯,也決定了中國(guó)將憑借人工智能登上世界科技舞臺(tái)。

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3. 在這個(gè)行業(yè)中,您覺(jué)得趨動(dòng)科技作為其中一位佼佼者,最需要建立起的壁壘是什么?

趨動(dòng)科技的核心優(yōu)勢(shì)是技術(shù),如何保持我們?cè)诩夹g(shù)上的領(lǐng)先,是我們整個(gè)公司頭等重要的任務(wù)。我們要不停地突破自己,整個(gè)公司要不斷地顛覆自己,要去尋找新的藍(lán)海市場(chǎng)。與此同時(shí)我們要求每位同事也要不停地突破自己。

可以這么講,我們今天做的每一件事情差不多都是這個(gè)領(lǐng)域的先行者,沒(méi)有人可以教我們,我們都得靠自己去突破那些技術(shù)挑戰(zhàn)。所以我們招聘的每位員工,尤其是研發(fā)的同事,我們的核心要求是兩點(diǎn),第一點(diǎn)是要有意愿學(xué)新技術(shù),第二點(diǎn)是要有能力學(xué)新技術(shù)。在趨動(dòng)科技我們永遠(yuǎn)都要去學(xué)習(xí)新的技術(shù),應(yīng)用新的技術(shù),把這個(gè)新的技術(shù)放到我們產(chǎn)品里去解決新的問(wèn)題,創(chuàng)造新的價(jià)值。所以這對(duì)整個(gè)團(tuán)隊(duì)來(lái)講是一個(gè)非常高的要求也是非常大的挑戰(zhàn)。但是正是因?yàn)槿绱?,我們才非常有信心說(shuō),即便一直走下去,我們?nèi)匀荒軌虮3治覀冊(cè)诩夹g(shù)上的優(yōu)勢(shì)。

現(xiàn)在資源池化有哪些技術(shù)難點(diǎn)呢?

我們?cè)O(shè)想一個(gè)場(chǎng)景:比方說(shuō)在一個(gè) 1000 張卡的 GPU 資源池,有兩個(gè)用戶都只需要用 0.2 張卡,20% 的資源就夠了。在這種情況下,如果你給每個(gè)用戶單獨(dú)分配一張整卡,資源就可能浪費(fèi)了。所以要把這兩個(gè)用戶放在一張物理卡上,因?yàn)樗麄冇貌粷M,放在一起不浪費(fèi)資源。

在這種情況下,必須要做到這兩個(gè)用戶是互不干擾的,互相之間是要隔離的。

比方說(shuō) A 用戶的部分跑出錯(cuò)了,crash 了,那不能影響B(tài)用戶;同樣的 B 用戶出問(wèn)題了也不能影響 A 用戶。與此同時(shí)還得你給 A 多少資源,比方說(shuō) 0.2 張卡的資源就不能用超,因?yàn)槿绻贸?,用到一整張卡,那第二個(gè)用戶就跑不起來(lái)了。所以這個(gè)資源的隔離是要做到的。

前面是一個(gè)例子,比如說(shuō)0.2,那實(shí)際使用中這個(gè)粒度不一定是 0.2。可能一個(gè)是 0.05,一個(gè)是 0.15,另外一個(gè)是0.36。那這個(gè)粒度能做的越小實(shí)際上就越靈活,同時(shí)能不能支持用戶動(dòng)態(tài)地變化很關(guān)鍵。比方說(shuō)最開(kāi)始的時(shí)候 0.2 張卡夠用了,但是用戶在跑應(yīng)用的過(guò)程中發(fā)現(xiàn) 0.2 張卡不夠用,能不能變成0.3,0.4,0.5?

這個(gè)就是一個(gè)動(dòng)態(tài)伸縮,動(dòng)態(tài)伸縮也是其中一個(gè)技術(shù)難點(diǎn)。

還有一個(gè)技術(shù)難點(diǎn)是把多個(gè)用戶放在一張卡上來(lái)共享的時(shí)候,這個(gè)資源池里面有 1000 張 GPU 卡,用戶的應(yīng)用程序就應(yīng)該可以使用這 1000張卡里面的任何一張,資源池的意思就是說(shuō)里面的任何一張卡都應(yīng)該可以用,那么就會(huì)出現(xiàn)一種情況是跑應(yīng)用程序的機(jī)器和要用卡這個(gè)機(jī)器可能不是同一臺(tái)機(jī)器。也就是說(shuō)程序跑在 A 服務(wù)器上,但是分配的這個(gè)卡有可能是 B 服務(wù)器的卡,這種可能性非常大。因?yàn)樵谫Y源池里也許別的卡都已經(jīng)被占了,只有這個(gè) B 服務(wù)器有一張卡可以用。

這種情況我們稱之為遠(yuǎn)程調(diào)用,本質(zhì)上就是一個(gè) remote GPU,遠(yuǎn)程 GPU 的性能優(yōu)化是非常難的,因?yàn)?GPU 上會(huì)進(jìn)行大量的運(yùn)算,這個(gè)運(yùn)算的量級(jí)非常高,會(huì)有大量的數(shù)據(jù)傳輸。所以如果程序運(yùn)行在一臺(tái)服務(wù)器,但是卻用另外一臺(tái)服務(wù)器的 GPU,性能是非常難以優(yōu)化的,這是一個(gè)非常大的技術(shù)挑戰(zhàn)。

我們趨動(dòng)目前的產(chǎn)品,之所以在這個(gè)領(lǐng)域技術(shù)上是全世界領(lǐng)先,就是因?yàn)槭褂眠h(yuǎn)程GPU可以做到跟使用本地 GPU 的性能差距非常小,在網(wǎng)絡(luò)比較好的情況下可以做到性能差距在 2% 以內(nèi),這就是一個(gè)非常非常小的差距。

4. 2020年中最難忘的事情是什么?

在產(chǎn)品研發(fā)的過(guò)程中,發(fā)生了一件我記憶深刻的事情。

我們知道國(guó)內(nèi)沒(méi)有公司在做同樣的產(chǎn)品,但是國(guó)外有公司在做類似功能的產(chǎn)品。我們產(chǎn)品開(kāi)發(fā)基本完成之后,一直想測(cè)試一下我們獵戶座產(chǎn)品的性能,最好能和國(guó)外的產(chǎn)品對(duì)比一下,看看有什么要提高和改進(jìn)的地方。

但是我們沒(méi)有辦法去測(cè)試國(guó)外的產(chǎn)品。結(jié)果非常湊巧,一個(gè)行業(yè)的專家解決了我們的問(wèn)題。他通過(guò)自己的渠道測(cè)試了我們的產(chǎn)品和國(guó)外的產(chǎn)品,最后告訴我們,我們的產(chǎn)品主要性能指標(biāo)都優(yōu)于國(guó)外同類產(chǎn)品。那一刻,我們真的是非常激動(dòng),非常驕傲!

5. 在未來(lái)的幾年中,對(duì)趨動(dòng)科技的發(fā)展有什么目標(biāo)嗎?

我們趨動(dòng)科技未來(lái)主要有兩方面的規(guī)劃:

第一是保持大規(guī)模的研發(fā)投入,以確保技術(shù)層面的市場(chǎng)領(lǐng)先地位;

第二是加速商業(yè)化進(jìn)程。

首先,我們的技術(shù)是領(lǐng)先的,我們要始終保持這種技術(shù)上的領(lǐng)先性,我們會(huì)持續(xù)加大研發(fā)投入,吸引最優(yōu)秀的人才加入我們,這始終是我們的核心要?jiǎng)?wù)之一。

我們目前產(chǎn)品設(shè)計(jì)是基于對(duì)算力的靈活調(diào)配,軟件定義算力,我們?cè)谠朴螒蜻@個(gè)賽道也發(fā)現(xiàn)了類似的需求,而我們的技術(shù)又有一部分是可以復(fù)用的,所以我們又進(jìn)入了云游戲行業(yè)。我們現(xiàn)在支持云游戲的產(chǎn)品已經(jīng)在計(jì)劃中有條不紊的開(kāi)發(fā),在不久的將來(lái)也會(huì)發(fā)布我們?cè)朴螒虻漠a(chǎn)品。未來(lái)除了 AI、云游戲、云 VR,只要是對(duì)算力有需求的行業(yè),趨動(dòng)都有可能會(huì)進(jìn)入。

第二,我們已經(jīng)搭建了完整的售前、銷售、市場(chǎng)團(tuán)隊(duì),已經(jīng)在全國(guó)布局,高效地開(kāi)展相關(guān)工作,我們會(huì)持續(xù)地加大市場(chǎng)方面的投入,加速商業(yè)化進(jìn)程。

趨動(dòng)科技剛剛完成了順為領(lǐng)投的 A 輪融資,從資本層面獲得了極大的助力,有利于實(shí)現(xiàn)剛剛提到的研發(fā)投入和加速商業(yè)化進(jìn)程這兩個(gè)重要任務(wù)。

從我個(gè)人的角度,創(chuàng)業(yè)過(guò)程中每天都會(huì)遇到新的事情,新的情況,對(duì)我來(lái)說(shuō)既是挑戰(zhàn)也是機(jī)遇,我希望能和我創(chuàng)立的趨動(dòng)科技共同成長(zhǎng),共同見(jiàn)證中國(guó) AI 產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和領(lǐng)先、中國(guó)軟件產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和領(lǐng)先以及中國(guó)整體科技力量的發(fā)展和領(lǐng)先,中國(guó)在過(guò)去的幾千年里面都是世界領(lǐng)先,我希望我們這一代人能夠親眼見(jiàn)證中國(guó)的科技重新回到世界的最前列。

原文標(biāo)題:百億美金規(guī)模的GPU資源池化技術(shù),這家國(guó)產(chǎn)替代企業(yè)為何可以做到國(guó)際領(lǐng)先?|順為系

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    未來(lái),騰視科技將繼續(xù)深耕AI模組領(lǐng)域,全力推動(dòng)AI邊緣計(jì)算行業(yè)的深度發(fā)展。隨著AI技術(shù)的不斷演進(jìn)和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的持續(xù)拓展,騰視科技的
    的頭像 發(fā)表于 09-19 15:25 ?670次閱讀
    什么是<b class='flag-5'>AI</b><b class='flag-5'>算</b><b class='flag-5'>力</b>模組?

    一文看懂AI集群

    ,可以AI浪潮提供源源不斷的動(dòng)力。那么,AI集群,到底是由哪些東西組成的呢?它為什么能夠提供澎湃的
    的頭像 發(fā)表于 07-23 12:18 ?1420次閱讀
    一文看懂<b class='flag-5'>AI</b><b class='flag-5'>算</b><b class='flag-5'>力</b>集群

    摩爾線程與AI平臺(tái)AutoDL達(dá)成深度合作

    近日,摩爾線程與國(guó)內(nèi)領(lǐng)先AI平臺(tái)AutoDL宣布達(dá)成深度合作,雙方聯(lián)合推出面向個(gè)人開(kāi)發(fā)者的“摩爾線程專區(qū)”,首次將國(guó)產(chǎn)GPU
    的頭像 發(fā)表于 05-23 16:10 ?1594次閱讀

    中國(guó)為何同時(shí)面臨過(guò)剩與短缺 ?

    中國(guó)為何同時(shí)面臨過(guò)剩與短缺 ?
    的頭像 發(fā)表于 04-24 15:02 ?1193次閱讀
    中國(guó)<b class='flag-5'>為何</b>同時(shí)面臨<b class='flag-5'>算</b><b class='flag-5'>力</b>過(guò)剩與短缺 ?

    RAKsmart智能架構(gòu):異構(gòu)計(jì)算+低時(shí)延網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)企業(yè)AI訓(xùn)練范式升級(jí)

    AI大模型參數(shù)量突破萬(wàn)億、多模態(tài)應(yīng)用爆發(fā)的今天,企業(yè)AI訓(xùn)練正面臨效率與成本的雙重挑戰(zhàn)。RAKsmart推出的智能
    的頭像 發(fā)表于 04-17 09:29 ?688次閱讀

    DeepSeek推動(dòng)AI需求:800G光模塊的關(guān)鍵作用

    隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,AI需求正以前所未有的速度增長(zhǎng)。DeepSeek等大模型的訓(xùn)練與推理任務(wù)對(duì)的需求持續(xù)攀升,直接推動(dòng)了服務(wù)
    發(fā)表于 03-25 12:00

    國(guó)產(chǎn)新標(biāo)桿!卓怡恒通EPC-S4450邊緣AI工控機(jī)開(kāi)啟工業(yè)智能新紀(jì)元

    在工業(yè)4.0與數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮的推動(dòng)下,邊緣計(jì)算正加速重構(gòu)工業(yè)智能化版圖。國(guó)內(nèi)信創(chuàng)工業(yè)計(jì)算領(lǐng)域領(lǐng)軍企業(yè)卓怡恒通今日正式發(fā)布EPC-S4450邊緣AI工控機(jī),以"全棧國(guó)產(chǎn)化+AI
    的頭像 發(fā)表于 03-06 17:30 ?1058次閱讀
    <b class='flag-5'>國(guó)產(chǎn)</b>化<b class='flag-5'>算</b><b class='flag-5'>力</b>新標(biāo)桿!卓怡恒通EPC-S4450邊緣<b class='flag-5'>AI</b>工控機(jī)開(kāi)啟工業(yè)智能新紀(jì)元