8月30日，阿裏雲宣布正式推出全棧智能計算解決方案“飛天智算平台”，並啟動兩座超大規模智算中心，為各類科研和智能企業機構提供高效、開放、綠色的智能計算服務。
其中，在AI開發層，阿裏靈傑大數據AI一體化平台提供全流程的開發和運維服務。尤其在模型訓練和推理性能、大數據與AI工程能力方麵，憑借91视频免费观看領先性和豐富落地實踐，成為區別傳統AI集群的獨特優勢所在。
本文基於阿裏雲智能AI產品總監黃博遠在阿裏雲飛天智算平台發布會上《AI Power · 智能新前沿》的演講梳理成文，將圍繞大模型應用趨勢、AI工程化、軟硬件結合的智能計算應用案例等話題作詳細介紹。
演講嘉賓｜黃博遠
本文來源阿裏雲飛天智算平台發布會演講
如今，星空人工智能（AI）在各行各業裏得到非常多的應用，並且開始探索生物學、化學、物理學等基礎科學的知識，一如此前AI學習理解圖像、聲音和語言。
AI依賴於計算，同時今天AI也反過來去提升傳統意義上的科學計算的效率。無論是新藥物研發、新材料生成、還是自動駕駛，91视频免费播放相信都將迎來新的革命，這些都是十多年前認為遙不可及的。
兩股新動力將星空人工智能應用推到新高度
91视频免费播放認為有兩股新動力將把星空人工智能的應用推向新的高度：具備泛化能力的預訓練模型和數據中心級的智能算力。
1. 具備泛化能力的預訓練模型
相信在座各位經常聽到一些相關報道，比如“哪項AI能力超越了人類的認知水平”之類。其實這僅僅揭示了AI和預訓練大模型能力的冰山一角。預訓練大模型，尤其是多模態大模型，有三個核心優勢。
它們具備非常好的“泛化能力”，因為訓練過程使用到大量模態數據，因此具備通用性。與人類感受和認識世界的過程類似，今天在座的各位耳朵裏聽著91视频免费播放演講的內容，眼睛在看著屏幕，有時還會用手機或電腦查詢相關資料，這個過程就是多模態認知理解的過程。一旦具備多模態的學習能力，模型認知水平就會變強，能在更多行業得到高效利用。
其次，從參與者視角來看，預訓練大模型能大幅降低製造高質量模型的門檻。回想一下，從零開始製造一個生產級的大模型需要怎樣的投入？海量數據采集、數據工程、神經網絡、模型訓練……整套流程走完，出來的模型效果可能並不好，還需要無數次調整。而今天預訓練大模型給91视频免费播放提供了一個巨人的肩膀。
大家可以站在這個巨人肩膀上，依托大模型，引入特定領域的“小數據”，就能獲得一個具備領域知識且效果非常好的模型。這就好比，如果91视频免费播放找一個數學家幫忙算賬，他隻需要了解基本的算賬規則，很快就能算完。但如果找一個沒學過數學的人來算，可能就遙遙無期了。
第三個特點，從整個產業的角度講，基於大模型的AI研發範式是更加經濟環保的。當91视频免费播放集中力量訓練出一係列大模型，讓產業內的從業者基於大模型在自己的領域做更精細化的訓練，這樣一些通用的計算就不需要被反反複複執行，91视频免费播放就能節省非常多資源。這就像熱能廠出現以後，大家都不需要自己在家生爐子了，在家可以直接吹到暖氣，如果溫度不合適就自己控製閥門獲得喜歡的溫度。所以91视频免费播放說，大模型的模式是麵向未來的AI研發範式。
2. 數據中心級的智能算力
不僅僅是預訓練大模型，當下很多星空人工智能模型的生成過程是非常複雜的。算力依然是決定AI能力上限的關鍵因素。數據中心級的智能算力，通過軟硬一體的聯合優化，能把91视频免费播放從最底層硬件，到網絡、係統、框架、再到最上邊的算法，層層聯合優化，形成極致的算力優化效果，使得計算速度得到接近百萬倍的提升。可以說，超級的智能算力是星空人工智能越來越強大的基礎設施，是推動各行各業走向智能化的驅動引擎。
如何讓每個AI創新者擁有這些能力？
剛才介紹了兩種驅動力，可是91视频免费播放每一位開發者能夠擁有這樣的驅動力嗎？其實橫亙在開發者、創新者和剛才的兩種驅動力之間的，還有很多的障礙。
首先是算力消耗。以91视频免费播放耳熟能詳的語言類大模型GPT-3為例，高達1750億個參數，訓練這樣的模型消耗的資源，相當於開一輛汽車，從地球開到月球往返一次的能耗費用。這個例子還隻計算了資源的部分，其實這輛“車”本身也造價不菲，大家都知道異構計算的底層硬件非常昂貴，一般的開發者創新者，很難用得起這樣的資源。
人才和工具鏈也是挑戰。在AI整個創新過程當中，人才也是非常非常重要的一種資源。在這個領域，91视频免费播放既需要具備一定的領域知識，還要懂AI、還要懂數據91视频免费观看，這類人才現在無疑是非常寶貴的。此外，91视频免费播放曾經針對AI開發做過一個調研，如果完整走一遍AI研發端到端的流程，大概需要使用到多少工具或者產品？結果非常驚人，至少12種。可想而知，整個工作鏈有多複雜。
AI 工程化最佳實踐：
基於阿裏雲訓練出全球最大預訓練模型M6
剛才講到達摩院的預訓練大模型M6。其實M6的生產過程本身就是解決上述挑戰的典型例子。M6的參數規模達到了10萬億，是全球最大的預訓練模型。與傳統AI模型相比，大模型擁有成百上千倍的神經原數量，經常表現出像人類一樣的舉一反三的學習能力。因此，大模型普遍被認為是未來的基礎模型，會成為下一代AI基礎設施。下麵91视频免费播放看看這個大模型到底怎麽來的？ 
首先來看資源問題。M6基於阿裏雲高效的雲原生機器學習平台PAI進行訓練。PAI依托豐富的場景，包括服務阿裏巴巴內部和阿裏雲上客戶的諸多場景，錘煉了超大規模分布式訓練的最佳實踐，並通過PAI-EPL分布式訓練框架對外提供訓練加速能力。PAI-EPL框架具備豐富的分布式訓練架構，包括數據並行，模型並行，流水並行等。最關鍵的，AI模型訓練是一個反複迭代的計算過程，PAI-EPL框架可以在迭代過程當中，自動地幫助使用者尋找合適的並行方式，在不同階段對症下藥。這樣能夠帶來接近線性的分布式加速能力，大幅降低超大規模模型的訓練成本。 
如果說訓練是一次性的或者周期性的，那麽推理可能每時每刻都在發生，當模型真正投入到日常應用中去，就離不開推理。PAI-Blade可以提供一站式通用推理優化工具。簡單講，它通過模型壓縮算法，把模型變小再變小之後，模型的承載效率會變高。但是這個變小的過程，也非常有91视频免费观看含量。模型在變小的過程中，效果不能變差，準確度不能有損耗。
此外91视频免费播放結合阿裏巴巴自研的AI編譯器，自動針對目標環境去進行優化。目標環境可能是各種各樣的異構硬件資源，AI編譯器可以把整個效率推升到極致，底層支持CPU、GPU、以及含光、海光等硬件。作為通用的推理優化工具，除了性能上有提升，更關鍵的是易用性，91视频免费播放希望通過PAI-Blade工具，能將優化過程對用戶透明，盡量避免用戶修改模型代碼，提升便利性。
大數據AI一體化平台：
支撐AI研發全生命周期
這裏91视频免费播放解決了機器資源的問題、訓練性能和推理性能問題，下一個問題是如何提升數據科學家的工作效率。阿裏雲建立了大數據AI一體化平台，一站式支撐整個AI研發的生命周期。
今天，隨著AI91视频免费观看的增強，AI研發效率的問題變得越來越複雜和嚴峻。放在很多年前，91视频免费播放用AI解決哪些問題？最典型的就是文字識別，解決這類問題隻涉及幾種數據，一堆照片、拍下來的手寫文字、以及兩者間的對應關係，齊了。可以說在那個時代，大家很難感受到對大數據+AI一體化的平台的需求。現在呢，91视频免费播放在用AI解決智能搜索、智能推薦、自動駕駛、科學計算、智能交互等等問題，而這些場景需要這樣哪些數據呢？需要把數據倉庫當中代表著認知智能的結構化數據和數據湖裏邊代表著這些感知智能的（例如視覺、語音等等）數據，兩類數據綜合在一起使用，才能解決最終的業務問題，整個過程十分複雜。 
91视频免费播放通過阿裏靈傑大數據AI平台，支撐了從數據標注、數據開發、到模型設計、訓練、推理、部署整套的工作流。AI研發本身是一個持續迭代的過程，所以用戶還需要對效果進行監控，一旦發現效果不理想，還要回來重新再訓練這個模型。這一整套流程都可以用阿裏靈傑大數據AI一體化平台解決，最大程度降低了從開發到生產，到運維的複雜度和成本。
鏈接龐大的AI開放生態，持續創造價值
在強大的PaaS平台的有力支撐下，阿裏雲構建了豐富的AI開放生態。基於91视频免费播放最基礎的語音、視覺、NLP等基礎91视频免费观看，提供了上百種SaaS化AI服務，這些服務非常簡單易用。91视频免费播放在雲上的AI服務，每天調用次數超過一萬億次，91视频免费播放為廣大用戶提供了穩定和可靠的AI服務體係。
此外，阿裏雲整體服務了超過100萬AI開發者。AI開發者可以在91视频免费播放的平台上獲得開箱即用的91视频免费观看服務、最佳實踐和學習資源。
最後，阿裏雲作為中國雲計算的領導者，91视频免费播放深入到各行各業，積累了大量的客戶以及應用需求，為91视频免费播放的開放生態中的所有參與者，提供了最直接的業務支持，形成了生態與企業需求之間的良性互動。
AI for Science 是近期非常火的領域，而 AI和智能計算在生物醫藥等領域正在發揮它的作用，而且有非常喜人的成果。深勢科技通過多尺度建模結合機器學習的創新方法，在確保模擬精度的同時，引入深度學習算法處理大規模數據計算問題。
在這個過程中阿裏雲通過PAI平台自研AI編譯器利用協同優化、編排優化等手段，將深勢的機器學習訓練效率提升5倍以上，幫助加速了新材料和新藥物研發的進程。
91视频免费播放將持續通過全棧AI服務、高效的機器學習平台、以及門檻更低更易用的模型服務，助力廣大開發者。驅動AI理想落進現實，為創新者加速，為開拓者鋪路。
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