ai与云计算的深度融合会带来什么?-世界杯体育平台
 
 
 
  »  新闻  »  业界动态  »  正文

ai与云计算的深度融合会带来什么?-世界杯体育平台

2020年7月27日     来源:电子发烧友         
关键字:      
不过从ai几十年的发展光景来看,可以说它是一个厚积薄发、对资源消耗极高的技术。在这种情况下,低成本、高效能地进行开发,就成为企业难以触及之地,而云平台恰恰能够填补这个缺口。

    “ai是高资源消耗、强计算类的、体现规模效应的技术,与云计算结合应用是水到渠成的事情。”gartner高级研究总监季新苏在接受记者采访时说道。无论是aws、微软azure、google、ibm这些“国际云”,还是腾讯、百度、阿里等“国有云”,将ai开发能力移植上云,目的都是为企业或个人用户提供一个高效且划算的ai开发环境。ai可以说是一支潜力股,科研人员和投资者投入了大量人力和资金希望让ai的齿轮高速运转,能够早日看到从量变到质变。不过从ai几十年的发展光景来看,可以说它是一个厚积薄发、对资源消耗极高的技术。在这种情况下,低成本、高效能地进行开发,就成为企业难以触及之地,而云平台恰恰能够填补这个缺口。

    大公司抢滩ai云市场

    今年2月,gartner发布了首个云ai开发服务魔力象限,将市场上供应商划分为四大象限——领导者、有远见者、特定领域者(小众玩家)、挑战者。

    gartner定义的领导者象限即“拥有强大市场和心理认知地位”,其中聚集了亚马逊、微软、谷歌、ibm四个mlaas主流服务商。

    mlaas,全称machine learning as a services,是一种以机器学习作为服务内容的云平台类型,涵盖大多数基础设施问题,如数据预处理、模型训练和模型评估,以及进一步的预测。预测结果可以通过rest api与企业内部it基础设施连接起来。

    亚马逊是全球云计算市场“拓荒第一家”,稳占主导地位,能够在ai云产品开发上走在世界前列是毋庸置疑的。亚马逊开发的mlaas可分为两个层级:用于预测分析的amazon ml和服务于数据科学家的sagemaker工具。sagemaker是功能更加强大的机器学习工具,可以简化数据探索和分析,而无需服务器管理,更适用于经验丰富的从业人员实现高效工作。

    从云部署的方式来说,微软azure为云ai开发人员提供了更加灵活的平台,它可以根据企业客户的需求,将服务部署在azure云、虚拟私有云或本地中。微软azure机器学习平台的优势在于,可以将所需的训练模型封装在容器中并部署到azure、本地或iot设备,并且易于扩展和管理。

    微软的云服务很重视扩展性与算力的适配。去年11月在美国丹佛举办的sc19超算展会上,微软和英伟达共同推出了基于azure云服务的可扩展gpu加速型超级计算机ndv2。据了解,新的微软azure ndv2可以扩展到数百个用于复杂ai和高性能计算(hpc)应用的英伟达tensor core gpu。今年5月,微软宣布专门为openai在azure上构建了一台新的超级计算机,计算能力可达全球前五。

    tensorflow可以说是谷歌云的明星级产品,是端到端的开源机器学习平台。有业内人士分析认为,tensorflow是ai时代的操作系统,谷歌是想通过tensorflow,吸引用户选择google更多的产品服务,直白地说就是构建生态。而ibm的ai云产品得益于其在增强学习领域的悠久历史,可以提供从自动数据准备和算法选择到一系列优化指标。

    ai与云深度融合

    在gartner的魔力象限中,腾讯是唯一入围的国内云服务商。与sap共同被gartner归为在特定行业或方法上展现实力,或者与特定技术堆栈完美结合的服务商。

    腾讯在国外市场脱颖而出取决于其核心业务游戏、聊天和视频等,走入国际舞台的微信是腾讯ai最大的应用场景之一,微信ai致力于语音识别、nlp、数据挖掘和ml,语音转文字服务可支持普通话、广东话、英语、藏语和维吾尔语,文本分析功能可支持中英双语。

    gartner的评判标准是供应商必须在北美、南美、欧洲、中东和非洲、亚太的至少两个地区中为2018年的云ai开发人员服务增加至少20个新的付费企业客户,阿里和百度因此被排除在外。

    不过国内大厂的野心可不小。

    阿里巴巴在2019年9月发布了第一款芯片含光800,至此端云芯片布局已经成型。云上ai训练芯片和端上的ai推理芯片是阿里的下一个目标。

    去年8月,百度与浪潮达成合作,百度飞桨将与浪潮ai station共同提升深度学习在ai服务器端的能力,实现云 端的全方位覆盖。

    gartner最新分布式存储报告显示,浪潮存储产品竞争力位列全球第二,而分布式云作为云计算新模式也首次进入到了gartner云计算技术成熟度曲线。“云的连接是我们对云新的认识。”浪潮集团高级副总裁、浪潮云董事长兼ceo肖雪在近日公开表示。肖雪认为,一片云会逐渐被分布式云取代,将根据不同场景、不同模式和方式提供服务。

    肖雪认为,数据未来会走向制造过程,不仅包含数据治理、数据开放和数据服务等基本能力。把多元异构的数据通过ai整理成业务所需数据,汇集到“数据湖”中,最终可以通过ai输出对未来世界的发现。“云 数 ai的新运营商可以推动业务流速,将政府、企业和消费者连接在一起,也是新基建要呼唤的一个方向。”肖雪表示。

    各大厂商在ai与云的融合上频频落子,不过在季新苏看来,国内ai云仍处于起步阶段。季新苏认为,主要原因在于国内企业整体上云率,其实在全球范围内云端ai平台的企业级用户都不算多,本质上是受制于ai技术发展本身。

    ai云服务提供商竞争更激烈

    季新苏指出,这些云服务领军者提供的云端ai工具对于ai技术的发展有着积极影响,不过从商业化的角度来说,ai技术是否能够取得突破也成为影响云端ai开发工具市场扩展的重要因素。另外,目前在云端比较成熟的是诸如提供语音、图像识别、文本识别类的具象ai,更高层级的通用类ai云端服务还尚未成为主流,本质来说也是ai技术的发展瓶颈。

    目前,ai发展在全球范围内还局限在感觉、感知层面,而通用ai则是向认知层面跨越,应具有开放问题的求解能力,这就需要更大的算力以及更强的学习能力。香港科技大学教授杨强曾公开表示,大算力是ai突破的方式,很多学术专家开始尝试采用迁移学习的方法解决通用问题,如果算力足够大,那么迁移学习就可以适配到各个领域。中国工程院院士高文则认为,开源是ai取得突破的关键,无需太过担心隐私安全问题,就像习武一样,不停攻防才能进步。

    业内专家达成共识,大算力、高效学习以及开源是ai技术发展的关键因素,这也是云服务商需要同步考虑的平台能力走向。

    在gartner的魔力象限中,与领导者象限仅一步之遥的挑战者象限呈现空缺状态,也就说在gartner看来,能够挑战亚马逊、微软、谷歌、ibm四巨头的ai云厂商尚未出现,也可以说,未来ai云服务提供商后来者之间的竞争将会更加激烈,毕竟ai技术还有非常大的空间可以挖掘。 

责任编辑:
本文来源于互联网,e-works本着传播知识、有益学习和研究的目的进行的转载,为网友免费提供,并以尽力标明作者与出处,如有著作权人或出版方提出异议,本站将立即删除。如果您对文章转载有任何疑问请告之我们,以便我们及时纠正。世界杯怎么买球的联系方式:[email protected] tel:027-87592219/20/21。
e-works
官方微信
掌上
信息化
排行榜
编辑推荐
文章推荐
博客推荐
视频推荐
2020/7/20
2020/7/20
2020/7/20