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百度发布“太行”架构的背后

發布時間:2023/11/23 综合教程 68 生活家
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 百度发布“太行”架构的背后 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

  作者王德清

  出品雷鋒網產業組

  《經濟轉型:通用技術和長期經濟增長》作者 Richard G. Lipsey 認為,社會經濟的持續發展是靠通用目的技術的不斷出現而持續推動的。

  什么是通用目的技術?說白了,就是哪都可以用到這個技術。

  毫無懸念,可以稱得上是通用目的技術少之又少。在經濟學家看來,人類發展史走到今天可以稱得上的通用技術只有 26 種,AI 正是經濟學家眼中第 26 個通用目的技術。

  作為企業,能夠率先掌握通用目的技術,往往就能夠獲得碾壓式的競爭優勢。也正如此,所有的科技巨頭都發布了關于 AI 的戰略,并不斷的深入布局。

  8 月 20 日,百度智能云智能計算峰會上,百度副總裁侯震宇提出各行各業應用進入 AI-native 階段,這也是業內首次提出 AI-Native 理念。

  百度不是在造“概念”

  “百度不是一個只拋出理念的公司,我們并不是坐在那兒絞盡腦汁想總得講點什么,AI-Native 的提出確實是一個水到渠成的過程。”

  侯震宇接著對雷鋒網解釋道:“百度內部一直都是以 AI-Native 理念來做產品的,并且優化了很多問題。我們發現百度很多客戶也面臨同樣的問題,所以將 AI-Native 理念拿出來,與大家共同分享。”

  作為國內人工智能領域的“頭雁”,在很多人看來,是百度選擇 AI 這一風口,是要“搶回”因錯失移動互聯網風口所丟失的陣地。

  事實上,作為一家搜索引擎公司,百度自創立起,就攜帶了 AI 的“基因”。

  搜索引擎天然就積累了大量的數據,對這些數據的處理,則需大數據分析技術、深度學習技術、神經網絡技術、以及廣告技術等與數據相關性極強的技術。百度最為著名的鳳巢系統,就是基于這些復雜的數據處理技術,并依賴于復雜的云計算平臺和龐大的集群分析。

  據雷鋒網了解,2012 年 10 月,李彥宏看到了基于深度學習技術對于搜索的改進,搜索排序的質量得到顯著的提升。因此在 2013 年,百度建立了深度學習研究院,把 AI 作為切入未來的突破口。

  “百度是國內第一家大規模推廣 AI 的公司,同時也是國內第一個真正規模使用 GPU 的公司。”

  侯震宇接著對雷鋒網(公眾號:雷鋒網)說道:“百度看見了 AI 能給很多客戶效率帶來特別大的提升,但同時百度也知道 AI 要真正的服務,需要解決端到端系統層面的問題,而并非只是單一的人工智能技術。”

  我們可以發現,百度搜索產品早已不再局限于電腦和手機等設備上,而是以更多的形態出現在更多的場景中。與此同時,電腦和手機上的搜索產品也在不斷發生變化,語音搜索、視覺搜索、視頻化、Top1(首條結果滿足)等新的產品形態的不斷出現,搜索結果也開始出現千人千面。

  “也正是因為百度積累了很多經驗和教訓,使得我們才能最早想到 AI-Native 理念。”

  AI-Native 是什么?

  “AI-Native 是一個理念不是一個產品,在這個理念下百度做了一系列的產品,可以在“上云”的階段就能提供符合其需求的 AI 原生的云計算服務。”侯震宇說道。

  如果無法理解,我們不妨參考一下云原生的定義。

  云原生是一種構建和運行應用程序的方法,是一套技術體系和方法論。

  云原生(CloudNative)是一個組合詞,Cloud+Native。Cloud 表示應用程序位于云中,而不是傳統的數據中心;Native 表示應用程序從設計之初即考慮到云的環境,原生為云而設計,充分利用和發揮云平臺的彈性+分布式優勢。

  AI 原生(AI-Native)同云原生(CloudNative)一樣也是一個組合詞。AI 表示應用開發時要考慮到 AI 所有的方面,不僅僅是某一個 AI 的能力、算法和平臺;Native 則代表一種能力,更是一種意識,它提高了 AI 在企業智能化當中的優先級,AI 不只是工具,也應該是基礎設施。

  侯震宇表示,此前,互聯網的信息服務面向單機的系統,之后以云計算為基礎誕生云原生的理念,現在整個行業已經全面進入到了被 AI 所賦能,所提升,所加持的創新大趨勢,整個行業的應用都會面向 AI-Native 來做。

  侯震宇進一步對雷鋒網解釋道:“AI-Native 是面向基礎設施、基礎架構的理念,它能夠更好地讓 AI 的能力服務企業自身的業務,而業務仍然是在云計算平臺上。AI-Native 的核心是面向更好的 AI 賦能的大的基礎設施,讓 AI 開發的環境一體化,而不僅僅是某一個 AI 的能力、算法和平臺。

  從侯震宇與雷鋒網的對話中不難發現,在 AI-Native 這一創新理念的提出的背后,是百度看到了整個行業對原生 AI 的需求。百度首推的 AI-Native,是一種 AI 思維的釋放。

  在此基礎上,打造一體化云計算服務,實現云能力和 AI 能力深度融合。

  而百度這一 AI 思維在 AI-Native 服務架構可見一斑。

  據侯震宇介紹,百度智能云 AI-Native 架構由“1 個云基礎設施層”、“2 個平臺層”和頂層的“方法論”組成。

  云基礎設施層:包括了百度自主研發的百度昆侖 AI 芯片、百度鴻鵠 AI 芯片;AI 計算集群:CPU 與 GPU、AI 加速芯片的高速互聯技術;以及百度擁有涵蓋 10 多個地區的數據中心

  工程平臺:包括百度自主研發的產業級深度學習平臺飛槳;數智智能平臺;面向服務的架構和能力云原生平臺、云邊端一體平臺,讓整個開發過程簡單、易用、高效

  AI 應用開發平臺:云基礎設施層和工程平臺的支持下,服務企業實現云能力和 AI 能力深度融合,最大化發揮出云計算性能,實現與視頻、區塊鏈、硬件等生態的鏈接,實現端到端的應用開發全流程。

  在 AI-Native 架構頂層是智能化實踐方法論:包括互聯網架構、數據智能、模型工廠三大方法論。企業要進行數字化變革,想用 AI 來服務,首先就需要將原有的 IT 系統做一定的變化、升級。這個升級往往沒那么容易,可能伴隨著企業內組織、文化、經營理念的變革,這些都需要有比較成熟的方法論來支撐。

  重構基礎架構

  強大的算力才能處理大規模的數據,應用更先進的算法。

  百度清楚這一邏輯,因此百度智能云采用新一代云基礎架構“太行”,基于百度自主研發的硬件虛擬化技術,重構百度智能云的算力基礎設施,同時擁有云服務器的資源彈性和物理機的高性能體驗,以滿足 AI 原生時代對海量算力的需求。

  除此之外,百度還發布了基于 AI-Native 的框架下的六大智能計算新產品,覆蓋數據中心、云服務器、網絡、存儲、數據庫、智能移動邊緣等領域。

  自建的保定數據中心宣布開放,能夠承載 36 萬臺 AI 服務器;云服務器新品新品性價比提升 20%;網絡新產品全地域支持 IPv6,可以幫助客戶降低帶寬費用;全新存儲產品性能提升 40 倍,單 GB 存儲成本直降 80%;自研的云原生數據庫 GaiaDB(蓋亞)性能比原生 MySQL 最高可以提升 8 倍。

  百度智能云還針對用戶需求最高頻的智能視頻云平臺、大數據平臺、混合云/多云平臺、區塊鏈平臺進行了升級:智能視頻云 2.0 的智能分片提速 30 倍;大數據平臺實現日志分析場景同等規模成本降低了 50%,查詢性能提升 5 倍;混合云的彈性管理效率提升了 20 倍;百度區塊鏈平臺網絡性能實現 8.7W TPS,網絡終端節點數量達到了 14 萬個……

  一邊提出創新理念,一邊夯實智能計算的底層實力,百度做好了充分的準備。

  “封裝”AI 能力

  “對于百度而言,我們既是 AI 基礎設施建設者,也是 AI 技術及應用創新引領者和推動者。以百度大腦、飛槳、智能云等為代表的 AI 平臺,已經成為智能時代的重要基礎設施。”百度 CTO 王海峰此前公開表示道。

  2019 年,國家工業信息安全發展研究中心發布的《人工智能中國專利技術分析報告》顯示,中國人工智能專利申請量排名中,百度以 5712 件位列第一,包攬了深度學習技術、語音識別、自然語言處理、智能駕駛等多個人工智能核心領域第一。這也是百度連續兩年蟬聯第一。

  數據顯示,目前,百度大腦對外開放 250 多項領先 AI 能力,服務開發者數量超過 190 萬,日均調用量突破 1 萬億次,語音、人臉、NLP、OCR 等調用量中國第一。

  百度飛槳已經凝聚了 190 多萬開發者,服務 8.4 萬家企業,創造了 23.3 萬模型,與谷歌、Facebook 名列中國深度學習平臺市場前三。

  在今年 1 月,百度 AI 體系進行組織架構升級,原 AIG(AI 技術平臺體系)、TG(基礎技術體系)、ACG(百度智能云事業群組)整體整合為“百度人工智能體系”(AI Group、縮寫為 AIG)。

  此舉被解讀為百度在加碼產業智能化,為的是推動 AI 技術在產業中得到更進一步的應用。

  就在今年 5 月召開的“ABC SUMMIT 2020 百度夏季云智峰會”上,百度宣布了“以云計算為基礎,以人工智能為抓手,聚焦重要賽道”的全新戰略及架構。

  6 月 19 日,百度宣布在未來十年將繼續加大在人工智能、芯片、云計算、數據中心等新基建領域的投入。預計到 2030 年,百度智能云服務器臺數超過 500 萬臺,為中國智能經濟發展提供強有力的算力底座支撐。未來五年,預計培養 AI 人才 500 萬,為中國智能經濟和智能社會的發展提供 AI 人才保障。

  可見的是,在新基建浪潮下,百度憑借過去十余年對于 AI 基礎基礎技術鉆研和布局,正將百度 AI 的技術和實踐以模塊化的形式“封裝”起來,把 AI 積淀轉化成平臺能力,成為通用性 AI 能力下的平臺化賦能過程,確定了“平臺型 AI”的定位。

  簡單來說,百度智能云正在不斷降低人工智能的應用門檻,將云計算和 AI 能力進行深度融合,同時梳理、沉淀、輸出百度的產業智能化實踐經驗,通過簡單、易用、全面的一站式服務為新基建提速。

  擴大生態圈

  “百度希望在行業應用進入到 AI Native 時代的時候,幫助產業內的客戶打造端到端的體驗。但打造端到端的體驗則離不開合作伙伴的參與。”侯震宇在峰會演講的最后說道。

  很顯然,百度智能云很清晰地認識到,即使行業應用進入到 AI Native 時代,AI 為產業提供服務也不能局限于技術輸出,還需要行業上下游合作伙伴的深度參與。也只有這樣,百度智能云才能緊緊抓住新基建浪潮下屬于自己的那份機遇。

  也正是基于這個考慮,百度智能云發布了新生態合作伙伴計劃,繼續招募云計算解決方案合作伙伴。

  其中百度智能云將攜手 10 家戰略級合作伙伴深化三個重點方向的合作,包括計算、存儲、數據庫的基礎方向,云原生、大數據、視頻云的創新方向,以及區塊鏈等平臺。同時百度智能云還將針對 50 家精英級合作伙伴,從產品方案到市場銷售提供重度扶持。

  總結

  產業的變革,一定是思想先行。

  在雷鋒網看來,對于人工智能這一通用技術,其重要性已經不需要再進行強調。

  在新基建的浪潮下,百度正在通過對行業趨勢的精準洞察。升級新戰略、新架構,并配套進行組織變革,完成了“平臺型 AI”的升級。

  “平臺型 AI”順應了當下 AI 與云深度融合的趨勢,將使百度已經“萃取”的、具有通用性及標準化、自動化和模塊化工業大生產特征的 AI 技術,以及 AI 實踐積累,與百度的云能力形成更好的化學反應。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的百度发布“太行”架构的背后的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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