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百度发布“太行”架构的背后

作者:王德清
2020/09/02 11:12

作者 | 王德清

出品 | 雷锋网产业组

《经济转型:通用技术和长期经济增长》作者Richard G. Lipsey认为,社会经济的持续发展是靠通用目的技术的不断出现而持续推动的。

什么是通用目的技术?说白了,就是哪都可以用到这个技术。

毫无悬念,可以称得上是通用目的技术少之又少。在经济学家看来,人类发展史走到今天可以称得上的通用技术只有26种,AI正是经济学家眼中第26个通用目的技术。

作为企业,能够率先掌握通用目的技术,往往就能够获得碾压式的竞争优势。也正如此,所有的科技巨头都发布了关于AI的战略,并不断的深入布局。

8月20日,百度智能云智能计算峰会上,百度副总裁侯震宇提出各行各业应用进入AI-native阶段,这也是业内首次提出AI-Native理念。

百度不是在造“概念”

“百度不是一个只抛出理念的公司,我们并不是坐在那儿绞尽脑汁想总得讲点什么,AI-Native的提出确实是一个水到渠成的过程。”

侯震宇接着对雷锋网解释道:“百度内部一直都是以AI-Native理念来做产品的,并且优化了很多问题。我们发现百度很多客户也面临同样的问题,所以将AI-Native理念拿出来,与大家共同分享。”

作为国内人工智能领域的“头雁”,在很多人看来,是百度选择AI这一风口,是要“抢回”因错失移动互联网风口所丢失的阵地。

百度发布“太行”架构的背后

事实上,作为一家搜索引擎公司,百度自创立起,就携带了AI的“基因”。

搜索引擎天然就积累了大量的数据,对这些数据的处理,则需大数据分析技术、深度学习技术、神经网络技术、以及广告技术等与数据相关性极强的技术。百度最为著名的凤巢系统,就是基于这些复杂的数据处理技术,并依赖于复杂的云计算平台和庞大的集群分析。

据雷锋网了解,2012年10月,李彦宏看到了基于深度学习技术对于搜索的改进,搜索排序的质量得到显著的提升。因此在2013年,百度建立了深度学习研究院,把AI作为切入未来的突破口。

“百度是国内第一家大规模推广AI的公司,同时也是国内第一个真正规模使用GPU的公司。”

侯震宇接着对雷锋网说道:“百度看见了AI能给很多客户效率带来特别大的提升,但同时百度也知道AI要真正的服务,需要解决端到端系统层面的问题,而并非只是单一的人工智能技术。”

我们可以发现,百度搜索产品早已不再局限于电脑和手机等设备上,而是以更多的形态出现在更多的场景中。与此同时,电脑和手机上的搜索产品也在不断发生变化,语音搜索、视觉搜索、视频化、Top1(首条结果满足)等新的产品形态的不断出现,搜索结果也开始出现千人千面。

“也正是因为百度积累了很多经验和教训,使得我们才能最早想到AI-Native理念。”

AI-Native是什么?

AI-Native是一个理念不是一个产品,在这个理念下百度做了一系列的产品,可以在“上云”的阶段就能提供符合其需求的AI原生的云计算服务。”侯震宇说道。

如果无法理解,我们不妨参考一下云原生的定义。

云原生是一种构建和运行应用程序的方法,是一套技术体系和方法论。

云原生(CloudNative)是一个组合词,Cloud+Native。Cloud表示应用程序位于云中,而不是传统的数据中心;Native表示应用程序从设计之初即考虑到云的环境,原生为云而设计,充分利用和发挥云平台的弹性+分布式优势。

百度发布“太行”架构的背后

AI原生(AI-Native)同云原生(CloudNative)一样也是一个组合词。AI表示应用开发时要考虑到AI所有的方面,不仅仅是某一个AI的能力、算法和平台;Native则代表一种能力,更是一种意识,它提高了AI在企业智能化当中的优先级,AI不只是工具,也应该是基础设施。

侯震宇表示,此前,互联网的信息服务面向单机的系统,之后以云计算为基础诞生云原生的理念,现在整个行业已经全面进入到了被AI所赋能,所提升,所加持的创新大趋势,整个行业的应用都会面向AI-Native来做。

侯震宇进一步对雷锋网解释道:“AI-Native是面向基础设施、基础架构的理念,它能够更好地让AI的能力服务企业自身的业务,而业务仍然是在云计算平台上。AI-Native的核心是面向更好的AI赋能的大的基础设施,让AI开发的环境一体化,而不仅仅是某一个AI的能力、算法和平台。

从侯震宇与雷锋网的对话中不难发现,在AI-Native这一创新理念的提出的背后,是百度看到了整个行业对原生AI的需求。百度首推的AI-Native,是一种AI思维的释放。

在此基础上,打造一体化云计算服务,实现云能力和AI能力深度融合。

而百度这一AI思维在AI-Native服务架构可见一斑。

百度发布“太行”架构的背后

据侯震宇介绍,百度智能云AI-Native架构由“1个云基础设施层”、“2个平台层”和顶层的“方法论”组成。

云基础设施层:包括了百度自主研发的百度昆仑AI芯片、百度鸿鹄AI芯片;AI计算集群:CPU与GPU、AI 加速芯片的高速互联技术;以及百度拥有涵盖10多个地区的数据中心

工程平台:包括百度自主研发的产业级深度学习平台飞桨;数智智能平台;面向服务的架构和能力云原生平台、云边端一体平台,让整个开发过程简单、易用、高效

AI应用开发平台:云基础设施层和工程平台的支持下,服务企业实现云能力和AI能力深度融合,最大化发挥出云计算性能,实现与视频、区块链、硬件等生态的链接,实现端到端的应用开发全流程。

在AI-Native架构顶层是智能化实践方法论:包括互联网架构、数据智能、模型工厂三大方法论。企业要进行数字化变革,想用AI来服务,首先就需要将原有的IT系统做一定的变化、升级。这个升级往往没那么容易,可能伴随着企业内组织、文化、经营理念的变革,这些都需要有比较成熟的方法论来支撑。

重构基础架构

强大的算力才能处理大规模的数据,应用更先进的算法。

百度清楚这一逻辑,因此百度智能云采用新一代云基础架构“太行”,基于百度自主研发的硬件虚拟化技术,重构百度智能云的算力基础设施,同时拥有云服务器的资源弹性和物理机的高性能体验,以满足AI原生时代对海量算力的需求。

除此之外,百度还发布了基于AI-Native的框架下的六大智能计算新产品,覆盖数据中心、云服务器、网络、存储、数据库、智能移动边缘等领域。

自建的保定数据中心宣布开放,能够承载36万台AI服务器;云服务器新品新品性价比提升20%;网络新产品全地域支持IPv6,可以帮助客户降低带宽费用;全新存储产品性能提升40倍,单GB存储成本直降80%;自研的云原生数据库GaiaDB(盖亚)性能比原生MySQL最高可以提升8倍。

百度智能云还针对用户需求最高频的智能视频云平台、大数据平台、混合云/多云平台、区块链平台进行了升级:智能视频云2.0的智能分片提速30倍;大数据平台实现日志分析场景同等规模成本降低了50%,查询性能提升5倍;混合云的弹性管理效率提升了20倍;百度区块链平台网络性能实现8.7W TPS,网络终端节点数量达到了14万个……

一边提出创新理念,一边夯实智能计算的底层实力,百度做好了充分的准备。

“封装”AI能力

“对于百度而言,我们既是AI基础设施建设者,也是AI技术及应用创新引领者和推动者。以百度大脑、飞桨、智能云等为代表的AI平台,已经成为智能时代的重要基础设施。”百度CTO王海峰此前公开表示道。

2019年,国家工业信息安全发展研究中心发布的《人工智能中国专利技术分析报告》显示,中国人工智能专利申请量排名中,百度以5712件位列第一,包揽了深度学习技术、语音识别、自然语言处理、智能驾驶等多个人工智能核心领域第一。这也是百度连续两年蝉联第一。

百度发布“太行”架构的背后

数据显示,目前,百度大脑对外开放250多项领先AI能力,服务开发者数量超过190万,日均调用量突破1万亿次,语音、人脸、NLP、OCR等调用量中国第一。

百度飞桨已经凝聚了190多万开发者,服务8.4万家企业,创造了23.3万模型,与谷歌、Facebook名列中国深度学习平台市场前三。

在今年1月,百度AI体系进行组织架构升级,原AIG(AI技术平台体系)、TG(基础技术体系)、ACG(百度智能云事业群组)整体整合为“百度人工智能体系”(AI Group、缩写为AIG)。

此举被解读为百度在加码产业智能化,为的是推动AI技术在产业中得到更进一步的应用。

就在今年5月召开的“ABC SUMMIT 2020百度夏季云智峰会”上,百度宣布了“以云计算为基础,以人工智能为抓手,聚焦重要赛道”的全新战略及架构。

6月19日,百度宣布在未来十年将继续加大在人工智能、芯片、云计算、数据中心等新基建领域的投入。预计到2030年,百度智能云服务器台数超过500万台,为中国智能经济发展提供强有力的算力底座支撑。未来五年,预计培养AI人才500万,为中国智能经济和智能社会的发展提供AI人才保障。

可见的是,在新基建浪潮下,百度凭借过去十余年对于AI 基础基础技术钻研和布局,正将百度AI的技术和实践以模块化的形式“封装”起来,把AI积淀转化成平台能力,成为通用性AI能力下的平台化赋能过程,确定了“平台型AI”的定位。

简单来说,百度智能云正在不断降低人工智能的应用门槛,将云计算和AI能力进行深度融合,同时梳理、沉淀、输出百度的产业智能化实践经验,通过简单、易用、全面的一站式服务为新基建提速。

扩大生态圈

“百度希望在行业应用进入到AI Native时代的时候,帮助产业内的客户打造端到端的体验。但打造端到端的体验则离不开合作伙伴的参与。”侯震宇在峰会演讲的最后说道。

百度发布“太行”架构的背后

很显然,百度智能云很清晰地认识到,即使行业应用进入到AI Native时代,AI为产业提供服务也不能局限于技术输出,还需要行业上下游合作伙伴的深度参与。也只有这样,百度智能云才能紧紧抓住新基建浪潮下属于自己的那份机遇。

也正是基于这个考虑,百度智能云发布了新生态合作伙伴计划,继续招募云计算解决方案合作伙伴。

其中百度智能云将携手10家战略级合作伙伴深化三个重点方向的合作,包括计算、存储、数据库的基础方向,云原生、大数据、视频云的创新方向,以及区块链等平台。同时百度智能云还将针对50家精英级合作伙伴,从产品方案到市场销售提供重度扶持。

总结

产业的变革,一定是思想先行。

在雷锋网看来,对于人工智能这一通用技术,其重要性已经不需要再进行强调。

在新基建的浪潮下,百度正在通过对行业趋势的精准洞察。升级新战略、新架构,并配套进行组织变革,完成了“平台型AI”的升级。

“平台型AI”顺应了当下AI与云深度融合的趋势,将使百度已经“萃取”的、具有通用性及标准化、自动化和模块化工业大生产特征的AI技术,以及AI实践积累,与百度的云能力形成更好的化学反应。

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