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政策利導(dǎo)下的企業(yè)級(jí)AI價(jià)值在哪里？

IDC報(bào)告顯示，未來(lái)三年，在中國(guó)，人工智能整體市場(chǎng)的年復(fù)合增長(zhǎng)率將超過(guò)50%，到了2020年，中國(guó)人工智能市場(chǎng)的整體規(guī)模將到達(dá)150.2億人民幣，其中政府、金融、醫(yī)療、制造等行業(yè)將占整體人工智能應(yīng)用市場(chǎng)規(guī)模的一半以上。

如此重要的未來(lái)趨勢(shì)，如此重要的市場(chǎng)潛力，自然受到了來(lái)自政府和行業(yè)的深切關(guān)注。

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從國(guó)家政策角度看，從2015年開(kāi)始，國(guó)務(wù)院和相關(guān)部委頻繁發(fā)布相關(guān)政策，推動(dòng)人工智能的發(fā)展。比如在《中國(guó)制造2025》、“互聯(lián)網(wǎng) +”行動(dòng)計(jì)劃、“十三五規(guī)劃”中，紛紛將人工智能列為著重發(fā)展的領(lǐng)域， 國(guó)家發(fā)改委2016年9月還將人工智能納入“互聯(lián)網(wǎng) +”建設(shè)專(zhuān)項(xiàng)。

2017年7月20日，國(guó)務(wù)院正式印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，明確提出了中國(guó)人工智能“三步走”戰(zhàn)略、八大關(guān)鍵技術(shù)研究、數(shù)十個(gè)產(chǎn)業(yè)落地、AI人才的培養(yǎng)和引進(jìn)、以及成立人工智能規(guī)劃推進(jìn)辦公室等戰(zhàn)略規(guī)劃。

這一系列的國(guó)家政策發(fā)文的激勵(lì)與引領(lǐng)下，人工智能已經(jīng)從國(guó)家戰(zhàn)略層面登上了中國(guó)的歷史舞臺(tái)，并逐漸在多個(gè)行業(yè)里面“生根發(fā)芽”。

以全球的眼光看重，盡管中國(guó)人工智能基礎(chǔ)支撐能力還存在不足，但是，中國(guó)已經(jīng)在深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用創(chuàng)新平臺(tái)的構(gòu)建上發(fā)力了。同時(shí)在支撐大規(guī)模密集型計(jì)算、海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練、計(jì)算機(jī)視聽(tīng)覺(jué)、生物特征識(shí)別、復(fù)雜環(huán)境感知、新型人機(jī)交互、 機(jī)器翻譯等技術(shù)的研發(fā)和工程化方面，不斷進(jìn)取，以提升深度學(xué)習(xí)算法的綜合運(yùn)用能力。

不過(guò)，按照國(guó)家在AI領(lǐng)域的發(fā)展大規(guī)劃，中國(guó)在AI人才培養(yǎng)上還需要下大力氣，依托更為豐富、堅(jiān)實(shí)的人才基礎(chǔ)，然后構(gòu)建中國(guó)的人工智能技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、服務(wù)體系和產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈。其最終目標(biāo)就是要將人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模發(fā)展到1500多億元，并帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)1萬(wàn)億元。

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為此，國(guó)家AI層面也帶動(dòng)了行業(yè)AI轉(zhuǎn)型，從“互聯(lián)網(wǎng)＋”到“人工智能+”，一個(gè)以人工智能為技術(shù)核心的新生態(tài)與新業(yè)態(tài)慢慢在形成。并且在幾個(gè)重要的行業(yè)中，AI所能發(fā)揮出來(lái)的價(jià)值已經(jīng)獲得了業(yè)界的認(rèn)可。比如在金融行業(yè)，人工智能在風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)、反欺詐、信用評(píng)估等方面發(fā)揮了重要等作用；在制造行業(yè)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)+實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析則可用于故障診斷、個(gè)性化定制等。

不僅如此，在醫(yī)療行業(yè)，利用深度學(xué)習(xí)等技術(shù)可進(jìn)行診療圖像處理、輔助診斷應(yīng)用，未來(lái)還可以從就診前交互環(huán)節(jié)向下延伸至臨床診療、精準(zhǔn)用藥，向上拓展至新藥研發(fā)環(huán)節(jié)，形成醫(yī)療AI生態(tài)鏈；在物流行業(yè)，倉(cāng)儲(chǔ)及物流環(huán)節(jié)的無(wú)人車(chē)、無(wú)人機(jī)也正在成為新潮流。

業(yè)內(nèi)專(zhuān)家評(píng)論道：國(guó)家政策利導(dǎo)，企業(yè)級(jí)AI的價(jià)值逐漸顯現(xiàn)，并在未來(lái)的發(fā)展中將會(huì)發(fā)揮著前所未有的作用。

企業(yè)級(jí)AI需要什么樣的基礎(chǔ)架構(gòu)平臺(tái)？

行業(yè)在發(fā)展，企業(yè)級(jí)AI的價(jià)值如此重要，也如此引人注目，那么企業(yè)級(jí)AI到底需要什么樣的基礎(chǔ)架構(gòu)平臺(tái)來(lái)支撐呢？

對(duì)此，中科院自動(dòng)化所所長(zhǎng)徐波表示：“我們始終堅(jiān)持以智能技術(shù)作為研究所戰(zhàn)略發(fā)展的主要方向，并與戴爾中國(guó)共建聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，將進(jìn)一步加強(qiáng)研究所的計(jì)算平臺(tái)優(yōu)勢(shì)，增強(qiáng)科研與產(chǎn)業(yè)的融合創(chuàng)新，助力研究所在人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展。”

一個(gè)幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)分析，快速步入人工智能時(shí)代的先進(jìn)人工智能深度學(xué)習(xí)平臺(tái)“諸葛·深知”也就這樣誕生了。

作為中科院自動(dòng)化所和戴爾聯(lián)合開(kāi)發(fā)對(duì)AI成果，“諸葛·深知”以業(yè)界領(lǐng)先的企業(yè)級(jí)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用與服務(wù)平臺(tái)，幫助企業(yè)用戶(hù)提供深度學(xué)習(xí)工具包的統(tǒng)一接口，以及眾多成熟算法模型。這就明顯方便了企業(yè)用戶(hù)在AI領(lǐng)域的應(yīng)用與進(jìn)步。

尤其是對(duì)于大量技術(shù)力量薄弱的中小企業(yè)來(lái)說(shuō)更是需要“諸葛·深知”這樣的企業(yè)級(jí)AI平臺(tái)。因?yàn)楫?dāng)前深度學(xué)習(xí)框架、工具庫(kù)眾多，很多都是開(kāi)源版本，適用場(chǎng)景各有不同，如何構(gòu)建一個(gè)統(tǒng)一、高效的深度學(xué)習(xí)管理平臺(tái)，滿(mǎn)足多種深度學(xué)習(xí)框架及工具庫(kù)的安裝、配置、管理，以及多重框架的并行工作，這對(duì)多數(shù)企業(yè)和機(jī)構(gòu)是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。“諸葛·深知”有著先進(jìn)的基礎(chǔ)架構(gòu)支撐，將各種工具集成在一個(gè)AI平臺(tái)上，對(duì)于企業(yè)用戶(hù)的AI應(yīng)用來(lái)說(shuō)，可謂一步到位。

不過(guò)，要實(shí)現(xiàn)這樣的企業(yè)級(jí)AI平臺(tái)，其基礎(chǔ)架構(gòu)的構(gòu)建卻不是一步就可以到位的。

事實(shí)上，“諸葛·深知”對(duì)于基礎(chǔ)設(shè)施的需求較高，針對(duì)中科院自動(dòng)化所用戶(hù)數(shù)量多、種類(lèi)多、應(yīng)用多的實(shí)際情況，系統(tǒng)對(duì)于計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力的需求都非常大。如在影像處理方面，要求800MB/s單線(xiàn)程帶寬訪(fǎng)問(wèn)，能夠存儲(chǔ)32GB的數(shù)據(jù)文件。在訓(xùn)練計(jì)算方面，要求GPU運(yùn)算至少能支撐十幾個(gè)應(yīng)用并發(fā)等等，在計(jì)算和存儲(chǔ)方面有著不同于傳統(tǒng)企業(yè)級(jí)用戶(hù)的需求。

企業(yè)級(jí)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用與服務(wù)平臺(tái)第一、二期架構(gòu)圖

從總體基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)計(jì)來(lái)看，“諸葛·深知”企業(yè)級(jí)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用與服務(wù)平臺(tái)項(xiàng)目分為兩期進(jìn)行。第一期的目標(biāo)是基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，即搭建先進(jìn)的通用計(jì)算平臺(tái)。第二期的目標(biāo)是通過(guò)增強(qiáng)存儲(chǔ)和計(jì)算能力、增強(qiáng) GPU能力等，滿(mǎn)足深度學(xué)習(xí)和機(jī)器人平臺(tái)的需求。

從“諸葛·深知” 實(shí)際建設(shè)的過(guò)程來(lái)看，深度學(xué)習(xí)應(yīng)用與服務(wù)平臺(tái)真正需要滿(mǎn)足的企業(yè)級(jí)AI基礎(chǔ)架構(gòu)有著三大關(guān)鍵。

“諸葛·深知”正式發(fā)布之后，隨著一系列深度學(xué)習(xí)框架及工具集的推出，操作人員相比以往更容易在高性能計(jì)算集群上針對(duì)應(yīng)用進(jìn)行深度學(xué)習(xí)建模、訓(xùn)練、測(cè)試和調(diào)優(yōu)，并且可以利用GPU技術(shù)實(shí)現(xiàn)成倍的浮點(diǎn)計(jì)算性能加速。

如何構(gòu)建企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用的入口？

不僅企業(yè)級(jí)AI的基礎(chǔ)架構(gòu)平臺(tái)建設(shè)如此重要，同時(shí)AI對(duì)于企業(yè)用戶(hù)業(yè)務(wù)與發(fā)展的重要性也得到了業(yè)界到肯定，AI自身市場(chǎng)的高復(fù)合增長(zhǎng)也進(jìn)一步加深了大家對(duì)構(gòu)建企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用的最佳入口的重視。

來(lái)自埃森哲的研究數(shù)據(jù)顯示，到2035年，人工智能有望將企業(yè)盈利能力提升38%，同時(shí)可能為中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率增加1.6個(gè)百分點(diǎn)。另?yè)?jù)預(yù)測(cè), 到2020年，全球深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò)13億美元，2016~2020年間的復(fù)合年增長(zhǎng)率將達(dá)到38.73%。

那么，如何構(gòu)建企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用的入口，對(duì)戴爾、對(duì)中科院自動(dòng)化所來(lái)說(shuō)，無(wú)論是IT技術(shù)廠(chǎng)商還是科研機(jī)構(gòu)，還是直接的企業(yè)用戶(hù)，這都顯得非常重要。

當(dāng)前，“諸葛·深知”為數(shù)據(jù)密集、價(jià)值型行業(yè)提供以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)挖掘解決方案和計(jì)算平臺(tái)，逐漸成為累企業(yè)級(jí)人工智能應(yīng)用的入口。

為了保障這個(gè)企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用入口的獲得穩(wěn)定、高效的運(yùn)行，戴爾借助自身和合作伙伴在計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等多個(gè)領(lǐng)域等基礎(chǔ)架構(gòu)優(yōu)勢(shì)資源， 與科研資源強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，推動(dòng)人工智能跨越發(fā)展。

在“諸葛·深知”平臺(tái)建設(shè)過(guò)程中，中科院自動(dòng)化所采用了戴爾及合作伙伴的先進(jìn)技術(shù)和產(chǎn)品，包括戴爾高性能服務(wù)器、NVIDIA Tesla GPU、戴爾存儲(chǔ)服務(wù)器和戴爾大容量存儲(chǔ)設(shè)備、Intel Lustre高性能并行存儲(chǔ)、高性能Mellanox網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品，以及業(yè)界領(lǐng)先的BrightComputing HPC/Deep Learning軟件，并由戴爾中國(guó)的專(zhuān)業(yè)服務(wù)實(shí)施團(tuán)隊(duì)進(jìn)行安裝部署。

“諸葛·深知”軟硬件基礎(chǔ)架構(gòu)圖

從軟硬件系統(tǒng)的組成來(lái)看，硬件系統(tǒng)由CPU計(jì)算集群、GPU計(jì)算集群、大內(nèi)存節(jié)點(diǎn)集群、高性能存儲(chǔ)系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)等組成。軟件系統(tǒng)由操作系統(tǒng)、集群管理和資源管理軟件組成。可以提供高性能計(jì)算平臺(tái)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)和云平臺(tái)。用戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)非常靈活，可以通過(guò)Web Portal、SSH登錄和ftp文件訪(fǎng)問(wèn)。同時(shí)，通用計(jì)算平臺(tái)特別構(gòu)建了由用戶(hù)設(shè)定的服務(wù)體系以及安全體系。

企業(yè)級(jí)AI平臺(tái)架構(gòu)特別在哪里？

企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用的入口需要的不只是某一個(gè)服務(wù)器或某幾臺(tái)服務(wù)器集群發(fā)揮出來(lái)的價(jià)值，更需要的是一個(gè)整體的軟硬件發(fā)揮出高性能。但是想要獲得突出的高性能，一個(gè)成功的企業(yè)級(jí)AI平臺(tái)架構(gòu)，必然在具體的高性能計(jì)算與應(yīng)用方面有著非常特別而又實(shí)用的設(shè)計(jì)。

如前文所提到的“諸葛·深知”平臺(tái)建設(shè)分為一期通用計(jì)算平臺(tái)和二期針對(duì)深度學(xué)習(xí)和機(jī)器人應(yīng)用的平臺(tái)，這分步驟建設(shè)的平臺(tái)架構(gòu)中有所側(cè)重，自然有著特別之處。

在一期通用計(jì)算平臺(tái)中，采用12臺(tái)戴爾PowerEdge C4130 GPU服務(wù)器組成了高性能計(jì)算集群，同時(shí)搭建了容量為960TB的并行存儲(chǔ)系統(tǒng)Lustre。

其中，戴爾PowerEdge C4130高性能服務(wù)器針對(duì)HPC作業(yè)和VDI環(huán)境，1U空間擁有高密度的PCI插槽，并且支持1TB大內(nèi)存，以及最大4個(gè)300W的加速器和2 顆Intel Xeon E5-2600 v4 CPU，增強(qiáng)了IO能力的同時(shí)，還支持InfiniBand FDR、NVIDIA GPU DIRECT和Intel Omni-Path架構(gòu)，對(duì)計(jì)算加速和網(wǎng)絡(luò)性能提供了更大的靈活性。

此外，采用Intel Lustre并行存儲(chǔ)系統(tǒng)，可以通過(guò)單文件系統(tǒng)命名空間，存儲(chǔ)容量和性能獲得同步輕松擴(kuò)展，滿(mǎn)足PB級(jí)文件存儲(chǔ)的高要求。其動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)擴(kuò)展功能，實(shí)現(xiàn)了18.5GB/s的讀取速 率和15.1GB/s的寫(xiě)入速率。

與此同時(shí)，搭配了Intel Hadoop Adapter for Lustre（HAL）大數(shù)據(jù)工作負(fù)載的解決方案設(shè)計(jì)，將HPC和Hadoop的數(shù)據(jù)融合到一整套存儲(chǔ)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)處理速度得到大大提升。

為了配合高性能計(jì)算和并行存儲(chǔ)獲得更高到效率，網(wǎng)絡(luò)方面采用了基于Intel Omni-Path架構(gòu)的戴爾Networking H系列交換機(jī)與每端口速率高達(dá)100Gb/s的Mellanox EDR InfiniBand高效網(wǎng)絡(luò)方案 。

在二期主要針對(duì)深度學(xué)習(xí)和機(jī)器人應(yīng)用方面，針對(duì)深度學(xué)習(xí)和機(jī)器人應(yīng)用進(jìn)行了存儲(chǔ)系統(tǒng)的分別配置，同樣采用了12臺(tái)戴爾PowerEdge C4130 GPU服務(wù)器組成集群，對(duì)應(yīng)2個(gè)容量為480TB和240TB的NFS存儲(chǔ)系統(tǒng)用于深度學(xué)習(xí)。采用另外2臺(tái)C4130 GPU服務(wù)器和一個(gè) 240TB的NFS存儲(chǔ)系統(tǒng)用于機(jī)器人應(yīng)用平臺(tái)。如一期工程那樣采用多種計(jì)算平臺(tái)和多種高速網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的方案, 以滿(mǎn)足深度學(xué)習(xí)和機(jī)器人浮點(diǎn)計(jì)算強(qiáng)度以及網(wǎng)絡(luò)傳輸需求。

其中，戴爾NFS解決方案的優(yōu)化設(shè)計(jì)配置，提供最高的數(shù)據(jù)吞吐量和峰值可達(dá)6.07GB/2.23GB的讀寫(xiě)性能，很好滿(mǎn)足了深度學(xué)習(xí)和機(jī)器人平臺(tái)的性能?chē)?yán)苛需求。

需要著重指出的是，戴爾Bright Cluster Manager（BCM）集群管理軟件與NVIDIA GPU這樣性能加速的關(guān)鍵部件的很好配合，在直接集成了NVIDIA驅(qū)動(dòng)、工具集及管理API的情況下，用戶(hù)可以在各種深度學(xué)習(xí)框架下運(yùn)行GPU，支持深度學(xué)習(xí)應(yīng)用跨越多臺(tái)物理設(shè)備的GPU資源。同時(shí)，BCM軟件還對(duì)NVIDIA GPU卡運(yùn)行狀態(tài)、以及業(yè)界常用的人工智能與深度學(xué)習(xí)框架、工具集、函數(shù)庫(kù)與硬件驅(qū)動(dòng)進(jìn)行有效管理。

當(dāng)然，既然“諸葛·深 知”平臺(tái)由戴爾與中科院自動(dòng)化所聯(lián)合推出，因而也充分利用了雙方的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，中科院的成熟算法模型，以及深度學(xué)習(xí)工具包的靈活調(diào)用，對(duì)于企業(yè)AI應(yīng)用與進(jìn)階之旅有著立竿見(jiàn)影的作用。

企業(yè)級(jí)AI 未來(lái)已來(lái)

好的基礎(chǔ)架構(gòu)平臺(tái)自然可以構(gòu)建好的企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用，企業(yè)級(jí)AI平臺(tái)架構(gòu)在高性能計(jì)算、并行存儲(chǔ)、高效網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)大集群管理軟件等共同配合下，也讓企業(yè)用戶(hù)可以用好AI得到了有效的保障。

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隨著“諸葛· 深知”等全新認(rèn)知的人工智能平臺(tái)的推出，為企業(yè)和機(jī)構(gòu)打開(kāi)了利用人工智能的應(yīng)用窗口。

“諸葛· 深知”幫助用戶(hù)快速構(gòu)建企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用，為企業(yè)用戶(hù)在AI領(lǐng)域的整體創(chuàng)新實(shí)力提升創(chuàng)造了基礎(chǔ)條件。在企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用的進(jìn)一步深入下，公共交通、營(yíng)銷(xiāo)和媒體、法律服務(wù)、金融服務(wù)、 醫(yī)療保健服務(wù)、石油和天然氣等行業(yè)的業(yè)務(wù)創(chuàng)新與效率提升也將因此而改變，相關(guān)應(yīng)用企業(yè)也獲得了行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的增強(qiáng)，并加速企業(yè)用戶(hù)邁向數(shù)字化轉(zhuǎn)型。