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华为与第四范式,正在酝酿一个帮企业跳出AI悖论的“秘密计划”
编辑: admin 来源: 未知 时间: 2020/9/14 9:40:56

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这个简单的道理和套路很多家长起初都使用过,可最后还是没有什么效果。你不给孩子吃,他就真的不吃,孩子一天不吃饭。就像掉了家长的心头肉,有的家长只好妥协了,什么我的心肝宝贝,还是喂你吃饭吧!不然,不吃饭你的智商要受影响的。这样的经历在不少家长中都发生过,家长只好摇头,对孩子自已不吃饭无可奈何,只好还是喂给孩子吃饭了。【表】【姐】【有】【个】【折】【叠】【自】【行】【车】【,】【粉】【红】【的】【,】【小】【小】【的】【,】【妈】【妈】【借】【来】【给】【我】【学】【,】【刚】【开】【始】【的】【时】【候】【,】【妈】【妈】【扶】【着】【我】【,】【我】【怎】【么】【也】【掌】【握】【不】【了】【平】【衡】【,】【东】【扭】【西】【晃】【的】【,】【妈】【妈】【说】【把】【她】【累】【个】【半】【死】【,】【我】【也】【是】【满】【身】【大】【汗】【,】【说】【来】【也】【怪】【,】【第】【二】【天】【再】【骑】【的】【时】【候】【,】【妈】【妈】【从】【后】【面】【稍】【微】【推】【我】【一】【下】【,】【我】【就】【能】【骑】【上】【走】【了】【,】【心】【里】【好】【得】【意】【呀】【,】【又】【巩】【固】【了】【一】【天】【,】【妈】【妈】【说】【我】【已】【经】【学】【会】【了】【,】【把】【姐】【姐】【的】【自】【行】【车】【还】【了】【,】【可】【我】【还】【想】【骑】【,】【我】【想】【要】【一】【辆】【属】【于】【我】【自】【己】【的】【自】【行】【车】【。】

诺兰的《信条》,你看懂了吗?这个问题好像挺难回答,说看懂了怕人说装;说没看懂怕人说傻。

所以标准答案可能是既看懂又没看懂,这或许说明诺兰就是拍了个悖论。

跟大部分小伙伴一样,时间钳形运动这种东西我大概就看了个寂寞。

但是《信条》里关于时空悖论的处理,却让我似有所悟。 电影里无论怎么穿越时空,最后都无法改变结果。

这就构成了一个悖论:既然逆转时间无用,那我还逆转它干嘛?这个悖论在物理学上到底成不成立我不知道,但却跟很多我们采访过的产业AI案例有某种相似:企业在应用AI技术时,往往是硬件问题解决了软件出问题,软件解决了算力又不够,算力解决了数据出麻烦——各种问题构成了一个钳形运动,导致企业AI总是陷入一个死循环,还不如干脆不用。

想要跳出这个悖论,就不能单点突破,而是统筹考虑企业AI的全局法则,把软硬件问题一次“歼灭”。 在AI产业化突围不断加强的新阶段,这种可能性正在加强。

第四范式与的一次握手,正在带来从算力到框架,从数据统筹到操作系统的全栈AI可能。

企业跳出AI的时空悖论,也许就在弹指一挥间。

SageAIOS:扼住数据的空间坍塌企业应用AI的软件问题,绝大多数出在数据上。 被数据喂养出来的智能,是机器学习代表的第三次AI崛起之关键。 但这种方案落在产业端,却可能出现各种各样的问题:有效数据稀少、训练数据与生产数据不一致、数据干扰过多、数据时效性弱、各行业数据差异过大等等问题萦绕在企业周围。 恨不得数据所到之处,遍地都是问题——缺少数据规范和标准,或许可以被称为数据空间坍塌的成因。 而解决企业“数据+AI”问题的关键,在于一套行之有效的操作系统,将数据的一致性、时序性、数据闭环,以及数据治理系统进行有效的统一。

面对这一问题,第四范式在不久前发布了面向企业AI的“Windows”:SageAIOS企业级AI操作系统。

在SageAIOS中,企业可以在简单易用的操作界面上,完成数据资源治理、系统资源调度、应用场景管理等能力,从而实现企业AI应用中数据、资源、场景的规范化。 数据方面,SageAIOS会规定每种场景的数据准备与使用方式。

进入到某个AI应用场景中,只需要根据说明准备相关数据,调用IT资源,就可以实现低门槛落地AI应用。

既降低了人才成本,又提升了落地效率。

如果说SageAIOS解决了企业AI落地的数据标准化难题,将企业时常面临的数据混乱状态进行了统一,是在软件端扼住了AI的时空悖论,那么在另一侧,华为与第四范式算力平台SageOne正在致力于在全栈全场景算力上解决企业的AI难题。 Atlas:击穿计算的时间停滞如果说,复杂的数据问题是企业应用AI时面临的空间成本;那么AI算力不足,就是标准的时间成本。

在企业应用AI时,从训练到部署,从云端到边缘、端侧场景,各个领域都需要充足且能够适配的AI算力。

否则就会出现训练太慢、部署跑不动、具体场景找不到合适硬件支撑等等问题。

AI算力就像产业智能化时需要的电能,哪里要用高压电,哪里需要电池必须明明白白,否则产业AI会陷入到算力不足的漩涡里,甚至根本无法启动。

面对这种情况,华为发布了Atlas人工智能计算解决方案,打造了面向各场景所需的模块、板卡、小站、服务器、集群等产品形态,实现“端、边、云”的全场景AI算力适配。 作为产独特的AI基础设施,Atlas目前已经广泛应用在智慧城市、智慧交通、智慧医疗等领域,成为华为全栈AI解决方案的组成部分。

在硬件领域,Atlas可以说是AI基础设施与IT产业、行业智慧融合的产物,将昇腾的底层优势与各计算场景进行了对齐。 这在很大限度上解决了AI算力不足与算力单一、算力体系间不适配的三重问题,从而让企业跳出AI算力不足陷入“时间停滞”的窘境。

一边是软件层面的数据标准化,一边是硬件层面的全场景AI算力适配。 可能各位朋友也发现了,想要全面解决企业AI落地的软硬件难题,最好是将两种方案结合起来,实现《信条》里的那种正逆部队同时行动,一举打破AI的“时空悖论”。 而这个奇点,并不遥远。 奇点将至,悖论退散在不久之前的昇腾AI新品全球发布会(HAI2020)上,华为发布了昇腾AI全栈软件平台,包含异构计算架构、全流程开发工具链MindStudio和昇腾应用使能MindX。

大幅度提升了Atlas平台的软件使能与适配能力。

而在发布会当天,一位非常重要的朋友来讲述了自身与华为在AI领域的软硬件合作,那就是第四范式。

在第四范式与华为的合作中,双方在软硬件一体的基础上,基于Atlas产品,华为MindXDL完成了软硬件的深度优化。 第四范式将自身在AI软件技术上的深厚积累,与华为产品深度整合、优化。 第四范式自研的包括GDBT(大规模分布式高维机器学习框架)、RTiDB(AI实时内存数据库)、pRPC(零拷贝协议)、HyperScheduler(AI调度核心)等多项技术,让AI得以充分利用计算、存储、网络、调度的多项资源。 这让第四范式的数据训练、推理算法、模型应用等整个AI流程,能够在极致算力上高效运行,以软件定义的方式来助推AI落地。

而在此基础上,第四范式的SageAIOS正在与华为昇腾体系进行更紧密的合作,将新一代企业级AI操作系统的软件创新,与华为打造的Altas全场景软硬件底座进行深度融合,为千行百业的企业用户带来极致算力体验下的软硬件联合解决方案。 当最懂企业智能化落地的AI公司,遇到最懂场景、生态、行业的昇腾,一个奇点或许正在酝酿当中。 在一场势必到来的爆发后,那些困扰了企业很久软硬件悖论将烟消云散。 一站式、全流程、无缝、一体机,这些关键词背后究竟隐藏着怎样的改变?Sage的意思是先知,Atlas是古神话中的大力神。

当先知携手大力神,这个组合将给企业探险者带来怎样的助攻?答案尽在9月23日开启的华为全联接大会2020——产业AI的新规则,创立于旧悖论的衰亡一刻。

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