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阿里巴巴携手推动提供AI就绪的基础设施

在过去的几年中,中国的在线零售/云托管/娱乐流媒体强国阿里巴巴真正涉足了AI,这不仅是因为其业务现在要求尽其最大的努力来利用这种技术。因此,毫不奇怪地注意到,它与中国同胞华为一道加紧推出了专门为运行AI任务而设计的新型处理器。
它被称为“航光800”,是该公司设计的神经处理单元,旨在提高搜索功能,推荐引擎的性能和功能,并改善电子商务中的客户服务。毫不奇怪,这是阿里巴巴在线零售业务的三个优先领域。
该处理器是由阿里巴巴DAMO学院主持的T-Head研究小组设计的,据说其中文名称翻译为“ Honey Badger”。
除了利用处理器本身之外,该公司还将向商业用户的客户群提供该处理器,其中许多用户已经是阿里云服务的用户。但是,与华为不同的是,它将不会使这些芯片本身可供那些商业客户使用,从而从头开始设计自己的AI解决方案和服务。
取而代之的是,该公司将以云服务的形式访问处理器,或更具体地说是将运行它们的服务器。这是一种非常有趣的方法,非常适合AI处理器的功能和云交付。客户可以在传统的“时间和材料”基础上访问这些功能-计算资源,并避免了与迁移到新的系统架构和从头开发新应用程序相关的潜在巨大投资。为了公平起见,华为也将向客户提供运行其新AI处理器的服务器的访问权限,以及作为云交付的SaaS的资源。
这种交付模式也应该被渠道合作伙伴所关注,并且确实可以帮助他们扩大市场,为他们的投资组合增加AI和机器学习服务。这样一来,他们就可以直接访问受支持的AI和机器学习资源,而不必进行大量投资来建立自己的专业设施和资源。
可以运行高度优化的算法,主要针对阿里巴巴生态系统中的零售和物流等应用量身定制。例如,每天商家将大约十亿张产品图片上载到阿里巴巴的电子商务网站淘宝上。过去需要花一个小时对它们进行分类,并为数亿消费者量身定制搜索和个性化推荐。
使用汉光800,现在需要五分钟才能完成相同的任务。它在峰值时刻记录的单芯片性能为78,563 IPS,而在Resnet-50 Inference测试中,计算效率为500 IPS / W。据该公司称,这些数据表明它的表现优于行业平均水平。
汉光800在阿里云在杭州举行的年度Apsara Computing大会上宣布。该公司还利用此次活动推出了许多新产品,包括第三代X-Dragon Architecture,该公司称该产品是其跨电子商务,物流,金融以及其他业务增长的驱动因素。它称为“新零售”。
X-Dragon在单个整体架构中无缝集成了不同的计算平台-包括该公司的弹性容器服务(ECS),裸机服务器和虚拟机。其主要目标是提高云原生应用程序的性能,并实现每秒处理的查询数增加30%,延迟减少60%。通过节省运行云本机应用程序的功耗,它声称可将单位计算成本降低50%。
性能是该公司关注的重点,因为该公司最近宣布了一种自行开发的数据流量控制机制,称为高精度拥塞控制(HPCC)。目标是提供具有超低延迟,高带宽和高稳定性的数据传输。
研究表明,与其他替代方案相比,HPCC对可用带宽和拥塞的反应更快,同时保持接近零的队列。在流量负载低于50%的模拟中,HPCC将流完成时间缩短了多达95%,即使在大规模播报中也不会造成拥塞。通过解决诸如拥塞期间的INT信息延迟或对INT信息反应过度之类的挑战,HPCC可以快速利用空闲带宽来避免此问题,并可以保持接近零的网络内队列以实现超低延迟。
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同样来自中国的另一个动向是,移动使AI系统有效所需的技术(包括硬件和软件)的目标。的确可以肯定,如果我们认为我们现在拥有功能强大且数据丰富的系统环境,那么当AI真正起飞时,唯一可以观察到的就是“您什么都还没看到”。遵循这样的逻辑,可以合理地推测,在“大型”和“快速”系统中占主导地位的当前技术不太可能成为未来的关键组成部分。这些阿里巴巴产品是否会发挥作用还为时过早,但是它们将混在一起。

(责任编辑:ioter)

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