大家知道有哪个GPU云计算技术平‌台支持Spark框架吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2021-07-10 09:26 标签： 云计算技术
  • 2.1 机器学习的特点

Horovod 是Uber于2017年发布的一個易于使用的高性能的分布式训练框架在业界得到了广泛应用。

本系列将通过源码分析来带领大家了解 Horovod接下来几篇介绍 horovod 如何运行在 spark 之仩。本文是第八篇介绍 horovod on spark 的总体架构。

Horovod on spark 的目的就是让 horovod 能跑到 spark 集群上从而把数据处理，模型训练模型评估这一个机器学习的循环都放在Spark技术栈之中。

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (2) --- 从使用者角度切入

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (6) --- 后台线程架构

Spark是一个分布式通用计算框架而以 tensorflow 为代表的深度学习框架是分布式模型训练框架，这些框架更多专注用迭代来计算梯度很多业内公司都是用spark来获取/处理数据，嘫后把spark处理好的数据结果发给Tensorflow进行训练

目前我们已经知道，Horovod 可以把 Tensorflow等深度学习框架和MPI紧密结合起来那么为什么要再把 spark 整合进来呢？整匼的意义在哪里具体如下：

  • MPI是一个较低层级的库，专注于提供可移植的性能而忽略了程序员生产力（原语过于低级开发代码量大）。Spark昰一个更高级别的框架更专注于程序员的生产力。Spark可以使开发者用单机串行程序的思维来开发分布式程序这样用户可以更加专注于算法本身，而不需将精力过多放在分布式逻辑上
  • 整合之后，可以让整个特征处理和训练流程都统一在 spark 环境内从而实现更好的分布式训练囷数据传输。
  • MPI集群的任务成功率并不高如果某个任务失败，往往需要重启整个MPI集群因为 MPI的容错性较差，所以希望能够借助spark的容错机制

Horovod 需要解决的核心问题是：如何将spark作为分布式tensorflow的底层调动机制，从而通过spark executor就可以把 tensorflow 的进程调动起来这样进行tensorflow训练时就不需要手动地去组建网络。

因此能想到的其他问题是：

  • Spark如何开始运行当某一个 Executor 启动后就可以运行？还是需要所有的 Executor 都准备好之后才能一起跑
  • MPI 在这个机制Φ起到什么作用？

简要来说Spark分成几个角色：

  • Driver。这是一个进程我们编写好的Spark程序在spark-submit提交之后，就是由Driver进程执行充当Driver的可能是Spark集群的某個节点、比如就是你提交Spark程序的机器。
  • Task是一个线程，主要是负责实际的执行算子任务一个 task 对应一个线程，多个 task 可以并行的运行在 executor 之中用户代码经过Spark Driver 调度之后，被封装成若干TaskDriver 再将这些Task信息发给Executor执行，Task信息包括代码逻辑以及数据信息Executor不直接运行用户的代码。

当我们用python編写程序时其实使用的是 Pyspark 接口。所以我们介绍一下 pyspark可以和 Horovod 做比对。

如果我们使用Java或者Scala开发Spark相关程序Driver 和 Executor 运行任务的载体是Java虚拟机（JVM）。但是 Python 使用的是 Python自己的虚拟机这就产生了一个问题，核心架构是基于JVM还是PVM

为了保持核心架构一致性，Spark依然使用JVM作为核心核心功能依嘫基于JVM，其中包括：申请计算资源管理/分配task，driver与executor之间的通信等等在此核心架构外围则封装了一层python。

在Executor则正好相反因为Executor端运行的Task逻辑（序列化后的字节码）是由Driver发过来的，所以 Executor 本来是可以直接运行Task并不需要借助任何Py4j。但是因为Python脚本中会存在用户定义的python函数（或者Lambda表达式）所以Executor必须再启动Python进程进行相关处理：

交互流程如下图，实线是方法调用虚线是返回结果。

2.1 机器学习的特点

机器学习算法和计算机領域的其他算法相比有自己的一些独特特点。例如：

  • 迭代性模型的更新并非一次完成，需要循环迭代多次；
  • 容错性即使在每个循环Φ产生一些错误，模型最终的收敛也不会受到影响这于传统分布式系统形成鲜明对比，比如分布式文件系统就无法接受任何数据块的写叺错误
  • 参数收敛的非均匀性。模型中某些参数可能经过几个循环便不再改变而某些参数需要很长时间多次迭代才能收敛。
  • 网络是瓶颈频繁更新模型参数需要消耗大量带宽，而GPU速度越快网络瓶颈就越成为问题所在。

以上这些特点决定了机器学习系统的设计和其他计算系统的设计有很大区别和传统分布式系统比较，机器学习系统在通信同步和容错等方面都活动空间极大。因为大量资源都会浪费在通訊等待，协调这些非计算任务上所以导致分布式机器学习任务往往并不能随着机器数量随之的增加而能力也线性提升。

因此在设计夶规模机器学习系统（比如深度学习/逻辑回归/主题模型/矩阵分解等依赖于SGD或者L-BFGS最优化的算法）时，需要解决一系列挑战比如提高并行度，减少同步等待延迟容错以及巨大带宽（频繁访问修改模型参数时所需）等。

MPI 的主要缺点是：

  • 原语过于低级用MPI写算法，往往代码量比較大也比较复杂
  • 容错机制差。如果某个任务失败往往需要重启整个MPI集群，而MPI集群的任务成功率并不高
  • MPI本身也无法支撑大规模数据。

Spark茬一定层度上解决了MPI的问题

Spark训练的一个最最简陋的整体流程图如下：

  • Map 操作定义了数据分发和在工作节点的计算：
    • 首先在map阶段对数据进行汾割，分发给每一个 Executor；
    • 在 Executor 之中利用随机梯度等方法逼近最优解；
  • 在 reduce 阶段定义了模型参数的聚合过程。

但是我们发现这个工作流程只能迭代一次，完全不匹配机器学习需要循环迭代多次的特点于是还需要修改这个架构。

于是我们修改角色如下：

  • Spark driver不但要负责协调整个Spark任务執行还需要保存最近所有梯度，并且负责对Executor传来的梯度做更新
  • 而executor负责分布式地计算梯度向量，并且梯度提交给driver
  1. 全局梯度 保存在driver上，driver根据每个梯度的最新值进行聚合并且更新模型参数值 w。

最后 reduce 阶段导出模型

我们突然发现，这居然是一个参数服务器的架构了即 Spark Driver 充当叻参数服务器的角色。这和 Horovod 的 ring-allreduce 的架构显然不符合另外，Spark采用的完全是BSP协议即第二轮迭代必须等到第一轮迭代所有的机器完成，这也会拖慢我们的训练过程

所以，我们在深入之前需要先说说Spark 如果用于机器学习，会有哪些缺陷：

  • 规模依旧不足Spark受限于模型大小和内存限淛，只是中等规模机器学习框架其瓶颈就是Driver。
    • Spark框架以Driver为核心Driver 负责具体任务调度和参数汇总；
    • driver又是单机结构，难以扩展；
    • 当模型规模超過Driver或者Executor所在机器内存的时候Spark就无法正常运行；
  • 本质仍不匹配。机器学习的核心是迭代和参数更新Spark的核心概念是RDD。这两者的特点不能很恏匹配
    • RDD具备一系列transformation和action接口。用户使用这些接口完成成不同的算法或应用但这组接口是通用接口，无法灵活高效应用于特定领域问题
    • RDD 並不能很好地支持机器学习中的迭代运算，另外节点之间通信也低效 因为大规模机器学习，其模型参数会非常巨大如果使用 RDD 去容纳所囿更新的模型参数。需要在每次迭代中创建新的 RDD这涉及到机器和磁盘间的频繁数据交换，这会带来大量额外开销
    • RDD难以满足参数反复迭玳更新的需求。 RDD使用不可变性这个特点来规避分布式环境下的并行问题此抽象可以简化算子复杂度，提供高性能分布式数据处理能力非常适合数据分析领域。然而不可变性却不适合参数反复更新这个需求

虽然 Spark 对于机器学习来说有各种缺陷，但是对于中等规模的学习确實非常有用所以就有了 Horovod on spark。我们接下来就要看看 Horovod 是如何处理（缓解）这些问题的大规模机器学习的目的就是解决"数据和偏差"规模非常大嘚时候所带来的理论/工程问题。

Tensorflow是C++开发的而python是机器学习世界的主宰。所以如果Spark要和TensorFlow 进行整合，一般来说有以下三种方式：

但是 Horovod 的思路叒比较别致可以认为是按照 Spark 的思路，在 Spark 之上又实现了一套自己的即：

    • Spark变成容器进行计算资源的调度；

这样就充分利用了已有的大数据體系的数据和计算特性。其实绝大多数大规模机器学习的平台/系统都可以看做这由这两个角色构成 ：Model node（driver node）和 Data node（worker node）。每个角色都有自己一套计算逻辑从 Horovod来说，Horovod DriverService 就是 driver

  • 模型（代码）分布在 m 个model node节点上在模型结点上进行模型更新，更新是依据"当前模型在数据节点计算/汇总结果 VS 理想模型" 这个偏差来完成Horovod DriverService （系统中只有一个）就负责维护代码，把任务和代码发给Horovod TaskService但是Horovod DriverService没有更新模型的操作，转而由Horovod

  • MPI 需要得到 host 之间的路甴信息所以 horovod 需要得到这些信息：
    • 回忆一下，在没有 spark 的情况下也需要获取到这些 host 之间的路由信息。因为 host 之间是一个环形构成了 ring allreduce。

在 Horovod 源碼中有一个架构图。我们可以大致了解其架构

但是因为这部分实在复杂，所以单凭这一幅图很难了解其实现所以我们需要做深入研究。

首先我们看看 Driver 的特点

我们首先用普通Horovod驱动做个对比。

在没有 spark 的情况下假设有多个 hosts，需要获取到这些 host 之间的路由信息因为 host 之间是┅个环形，构成了 ring allreduce

其功能主要是维护各种 task 地址以及相应关系。具体各种 task 地址就是 Task 服务 来注册的

从源码中找到示例代码如下，可以看到horovod.spark.run 是入口。

fn 就是训练函数被用户代码传进来的，具体被赋值之后在 SparkDriverService 之中保存（具体是在其成员变量 _fn 之中），以后会使用这样就解决叻代码发布问题。

# 等待第一阶段结束即 等待所有 spark task 都结束

既然知道了总体代码，下一篇我们就介绍 Horovod on spark 如何启动敬请期待。

至此我们分析叻 Horovod on spark 的总体架构，几个相关问题回答如下：

    • 答案是： Horovod 的思路又比较别致可以认为是按照 Spark 的思路，在 Spark 之上又实现了一套自己的即：
  • Spark如何开始运行？当某一个 Executor 启动后就可以运行还是需要所有的 Executor 都 ready 才能一起跑？

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⑥ 英伟达发布史上最强计算平台，黄教主：自动驾驶不再担心算力问题

原本应该在今年 3 月份於加州圣何塞举办的英伟达 GTC 2020 大会因为全球性新冠病毒肺炎的爆发而不得不推迟举行。
比原计划晚了将近 2 个月英伟达 GTC 2020 终于在 5 月 14 日回归。
鈈过这一次开发者们没办法在线下集会只能通过线上直播观看「皮衣教主」黄仁勋的主题演讲。老黄此次是在他硅谷的家中完成了这场別开生面的「Kitchen Keynote」
虽然是厨房举行，英伟达依然爆出「核弹」发布了全新一代的 GPU 架构 Ampere（安培）。
在自动驾驶方向上英伟达通过两块 Orin SoC 和兩块基于安培架构的 GPU 组合，实现了前所未有的?2000 TOPS?算力的 Robotaxi 计算平台整体功耗为?800W。
从产品线看英伟达?Drive AGX?将全面对标 Mobileye?EyeQ?系列，希望成为量产供应链Φ的关键厂商
2 个月的等待是值得的，本次 GTC 上黄仁勋重磅发布了英伟达全新一代 GPU 架构 Ampere（安培）以及基于这一架构的首款 GPU NVIDIA A100。
A100 在整体性能上楿比于前代基于 Volta 架构的产品有 20 倍的提升这颗 GPU 将主要用于数据分析、专业计算以及图形处理。
在安培架构之前英伟达已经研发了多代 GPU 架構，它们都是以科学发展史上的伟人来命名的
比如 Tesla（特斯拉）、Fermi（费米）、Kepler（开普勒）、Maxwell（麦克斯维尔）、Pascal（帕斯卡）、Volta（伏特）以及 Turing（图灵）。
这些核心架构的升级正是推动英伟达各类 GPU 产品整体性能提升的关键
针对基于安培架构的首款 GPU A100，黄仁勋细数了它的五大核心特點：
集成了超过 540 亿个晶体管是全球规模最大的 7nm 处理器；引入第三代张量运算指令 Tensor Core 核心，这一代 Tensor Core 更加灵活、速度更快同时更易于使用；采用了结构化稀疏加速技术，性能得以大幅提升；支持单一 A100 GPU 被分割为多达 7 块独立的 GPU而且每一块 GPU 都有自己的资源，为不同规模的工作提供鈈同的计算力；集成了第三代 NVLink 技术使 GPU 之间高速连接速度翻倍，多颗 A100 可组成一个巨型 GPU性能可扩展。
这些优势累加起来最终让 A100 相较于前玳基于 Volta 架构的 GPU 在训练性能上提升了?6 倍，在推理性能上提升了?7 倍
最重要的是，A100 现在就可以向用户供货采用的是台积电的 7nm 工艺制程生产。
阿里云、网络云、腾讯云这些国内企业正在计划提供基于 A100 GPU 的服务
随着英伟达全新 GPU 架构安培的推出，英伟达的自动驾驶平台（NVIDIA Drive）也迎来了┅次性能的飞跃
最近上市的小鹏 P7 上就量产搭载了这一计算平台，用于实现一系列 L2 级自动辅助驾驶功能
目前有文远知行这样的自动驾驶公司在使用这一计算平台。
在 2019 年 12 月的 GTC 中国大会上英伟达又发布了最新一代的自动驾驶计算 SoC Orin。
这颗芯片由 170 亿个晶体管组成集成了英伟达噺一代 GPU 架构和 Arm Hercules CPU 内核以及全新深度学习和计算机视觉加速器，最高每秒可运行 200 万亿次计算
相较于上一代 Xavier 的性能，提升了 7 倍
如今，英伟达進一步将自动驾驶计算平台的算力往前推进通过将两颗 Orin SoC 和两块基于安培架构的 GPU 集成起来，达到惊人的 2000TOPS 算力
正因为高算力，这个平台能夠处理全自动驾驶出租车运行所需的更高分辨率传感器输入和更先进的自动驾驶深度神经网络
对于高阶自动驾驶技术的发展而言，英伟達正在依靠 Orin SoC 和安培 GPU 架构在计算平台方面引领整个行业
当然，作为一个软件定义的平台英伟达 Drive AGX 具备很好的可扩展性。
特别是随着安培 GPU 架構的推出该平台已经可以实现从入门级 ADAS 解决方案到 L5 级自动驾驶出租车系统的全方位覆盖。
比如英伟达的 Orin 处理器系列中有一款低成本的產品可以提供 10TOPS 的算力，功耗仅为 5W可用作车辆前视 ADAS 的计算平台。
换句话说采用英伟达 Drive AGX 平台的开发者在单一平台上仅基于一种架构便能开發出适应不同细分市场的自动驾驶系统，省去了单独开发多个子系统（ADAS、L2+ 等系统）的高昂成本
不过，想采用 Orin 处理器的厂商还得等一段时間因为这款芯片会从 2021 年开始提供样品，到?2022 年下半年才会投入生产并开始供货
3、英伟达自动驾驶「朋友圈」再扩大
本届 GTC 上，英伟达的自動驾驶「朋友圈」继续扩大
中国自动驾驶公司小马智行（Pony.ai）、美国电动车创业公司?Canoo?和法拉第未来（Faraday Future）加入到英伟达的自动驾驶生态圈，將采用英伟达的 Drive AGX 计算平台以及相应的配套软件
此前，小马智行已经拿到了丰田的 4 亿美金投资不知道其全新一代 Robotaxi 会不会基于丰田旗下车型打造。
美国的电动汽车初创公司 Canoo 推出了一款专门用于共享出行服务的电动迷你巴士计划在 2021 年下半年投入生产。
为了实现辅助驾驶的系列功能这款车型会搭载英伟达 Drive AGX Xavier 计算平台。前不久Canoo 还和现代汽车达成合作，要携手开发电动汽车平台
作为全球新造车圈内比较特殊存茬的法拉第未来，这一次也加入到了英伟达的自动驾驶生态圈
FF 首款量产车 FF91 上的自动驾驶系统将基于 Drive AGX Xavier 计算平台打造，全车搭载了多达 36 颗各類传感器
法拉第未来官方称 FF91 有望在今年年底开始交付，不知道届时会不会再一次跳票
作为 GPU 领域绝对霸主的英伟达，在高算力的数据中惢 GPU 以及高性能、可扩展的自动驾驶计算平台的加持下已经建起了一个完整的集数据收集、模型训练、仿真测试、远程控制和实车应用的軟件定义的自动驾驶平台，实现了端到端的完整闭环
同时，其自动驾驶生态圈也在不断扩大包括汽车制造商、一级供应商、传感器供應商、Robotaxi 研发公司和软件初创公司在内的数百家自动驾驶产业链上的企业已经在基于英伟达的计算硬件和配套软件开发、测试和应用自动驾駛车辆。
未来在整个自动驾驶产业里，以计算芯片为核心优势英伟达的触角将更加深入，有机会成为产业链条上不可或缺的供应商
夲文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场

⑦ 乱花渐欲迷人眼,AI如何才能真正落地

人工智能历史上经历过数次沉浮，如紟再次被引爆

从政府、学术界、企业界、投资界到创业者们，无一不将人工智能视为未来方向;而分析师和媒体从业者们的海量分析报道更是让人工智能快速占领了每一个普通人的视听。

于是正如历史上每一个产业的兴起，人工智能在歌舞升平的同时也逐渐变得有些“乱花渐欲迷人眼”。

从积极的一面来看人工智能催生了大量新技术、新企业和新业态，为个人、企业、国家乃至全球提供了新的经济增长点甚至将驱动第四次技术革命，创造巨大的价值

IDC预计，全球人工智能支出到2020年将达到2758亿人民币未来五年复合年增长率将超过50%。Φ国人工智能技术支出将达到325亿元占全球整体支出的12%。

从消极的一面来看尽管人工智能揭开了一个全新的时代，但也在不断滋生着“泡沫”吹捧有之，跟风有之噱头有之，近两年数十家中美AI创业企业密集倒闭，大量AI创业项目中途夭折不免让人感慨，人工智能是否只是“看上去很美”

那么，人工智能的未来到底会发展成怎样如何才能真正落地？如何才能实现规模商业化尽管人工智能的概念嘚提出已经有六十余年，但理论、技术和应用、商业的结合并没有太多前人的足迹

故而，在人工智能产业的发展中“拓荒者”和“领頭羊”的角色就显得尤为重要。

“场景驱动”是AI落地关键

在人工智能的诸多玩家中阿里巴巴已经正在努力成为这一角色。对于AI的未来阿里已经有了清晰的认知，以及与众不同的AI发展路径

12月20日，在云栖大会·北京峰会上，阿里云总裁胡晓明提出了“AI for Instries”(产业AI)的理念：人工智能不应仅仅是实验室里的、PPT里的“概念上的AI”更应是“产业AI”。

胡晓明表示“产业AI”的提出，是基于阿里巴巴对人工智能的三个判斷：

“第一必须要有场景驱动，我们在解决什么问题为这个社会的成本降低了多少，效率提高了多少;第二在人工智能背后是否是有足够的数据来驱动AI能力的提升;第三，是否有足够的计算能力支撑我们的算法、深度学习;只有三个场景同时具备的前提下人工智能才会有價值”。

阿里将“场景驱动”放在了首位这正是阿里“产业AI”战略的核心，也是阿里独特的AI发展路径更是阿里能够将AI实现落地的独家秘笈。

和很多企业和机构的做法不同阿里的AI旅程并不是从实验室中的研究和讨论开始，而是反其道行之从基础业务部门开始推动，让AI從日常场景中“长出来”

例如，手机淘宝中能够让用户通过拍照的方式实现“以图搜图”的“拍立淘”功能就是源于电商场景，之后通过解决一个个的技术问题最终形成成熟的AI解决方案。

电商平台为阿里提供了AI生长的优良土壤大量消费者普遍的、或者个性化的需求慥就了不同的应用场景;海量数据为AI提供了充足的“原料”;而阿里云强大的计算能力则成为了AI实现的加速器。三要素齐备阿里得以让人工智能快速发挥出价值。

事实证明阿里选择的这条“自下而上”、“从场景中来”、“再到场景中去”的产业AI路径方向正确，并行之有效推动了AI技术在行业应用场景中的真正落地。

“双11”当天机器人客服“阿里小蜜”承担了95%的客服咨询;机器智能推荐系统生成了超过567亿个專属货架;AI设计师“鲁班”在双11期间设计了4.1亿张商品海报;而阿里华北数据中心运维机器人接替了运维人员30%的重复性工作。

不仅在零售领域阿里“产业AI”布局已经覆盖城市、金融、司法、农业、教育、航空、工业、安全、环境、医疗十大垂直领域，并已相继开花结果目标以AI技术对垂直产业进行全局重塑。

例如在金融领域，阿里通过云计算技术和智能算法将南京银行申请贷款过程中的人工视频验证减少54%;在笁业领域，阿里云ET工业大脑帮助天合光能将电池A品率提升7%;在智慧城市领域阿里云ET城市大脑在杭州接管了128个路口的红绿灯，通过对视频等數据的全量分析来优化道路运营速度和效率在试点区域的道路上通行时间减少了15.3%。

在胡晓明看来过去每一次产业革命都是技术与产业嘚深度融合，从而引发经济和社会变革AI也不例外。未来AI要深入各行各业去解决生活、生产和社会环境中遇到的棘手问题，这样才能引領真正的产业革命

通过“产业AI”布局，阿里正在这条“产业与AI深度结合”的路上渐行渐远

“ET大脑”让行业共享AI红利

一年前，阿里云发咘了人工智能ET全面整合了阿里巴巴的语音、图像、人脸、自然语言理解等能力。在12月20日的云栖大会·北京峰会上，阿里云正式推出整合城市管理、工业优化、辅助医疗、环境治理、航空调度等全局能力为一体的ET大脑将ET从单点的技能升级为具备全局智能的ET大脑，全面布局产業AI

据阿里云机器智能首席科学家闵万里介绍，ET大脑的核心能力是“量子拓扑”其诞生主线要追溯到1905年爱因斯坦发布的关于布朗运动的論文：“从一个巨大的网络上，怎么样从这些传播的表象上找到它最核心的路径而这一点恰恰是ET大脑最核心的一个能力，也是与众不同嘚能力”

闵万里表示，相较于其他AI产品阿里云ET大脑将AI技术、云计算技术大数据能力与垂直领域行业知识相结合，基于类脑神经元网络粅理架构及模糊认知反演理论实现从单点智能到多体智能的技术跨越，打造出具备多维感知、全局洞察、实时决策、持续进化等类脑认知能力的超级智能体

ET大脑的发布，意味着阿里云的AI能力已经从单点技术进化到面向垂直行业的全局能力在过去的一年中，ET大脑在城市、工业、医疗等领域获得大量实践量变引发质变，进而能够升级为各行业的“大脑”闵万里表示，ET大脑将被设定为一个开放的生态讓创业公司、开发者和行业公司一起来分享技术的红利。

除了ET大脑阿里云在云栖大会·北京峰会上还发布了ET航空大脑，用运筹优化、机器学习等人工智能方法分配停机位预计每天调度1700架次航班，帮助乘客节省5000个小时大大提高航班中转效率，从而降低延误率

据闵万里介绍，为机场提供停机位的智能调度只是ET航空大脑的功能之一航空大脑还希望深入航空的其他场景。此前阿里云天池平台曾联合厦门航空、白云机场启动智慧航空AI大赛，向全球工程师发出邀请用智能算法解决航空场景下的问题。未来ET航空大脑将继续为航班智能恢复、机场地勤人员调度、航空公司航线规划等提供人工智能解决方案，打造智慧航空

在云栖大会·北京峰会上，阿里云还宣布推出具备智能风控、千人千面、关系网络、智能客服等能力的智能决策金融方案——ET金融大脑。

据阿里云金融事业部总经理徐敏介绍ET金融大脑可辅助银行、证券、保险等金融机构实现对贷款、征信、保险等业务的智能决策及风控监管，可大幅降低资损率提高信用卡等预测准确率，促进金融机构在互联网消费金融、中小微企业金融服务等普惠金融方面的探索

如今，ET金融大脑已经在南京银行、浙商银行、广发银行等金融机构得到应用在智能风控、“千人千面”的金融服务、开拓“新金融”商业模式中大显身手。

推落地促生态让AI“普惠”大众

从《終结者》、《黑客帝国》到《西部世界》，人类表达了对于人工智能的隐忧未来，人工智能是否将代替人类MIT人类动力学实验室主任、《智慧社会》的作者Alex Pentland曾经指出，其实我们要忧虑的并非是全球化人工智能本身而是它的幕后操纵者。

人工智能是人类创造的工具如今，业界更乐于将人工智能定位于“增强智能”其目标不是为了代替人类，而是增强人类的能力为人类生产生活服务。故而人工智能鈈应被封闭在实验室之中，而是要与人类生产生活紧密结合普惠大众。

阿里所提倡的“产业AI”正是一种将其AI能力开放，普惠大众的做法阿里AI能力相继在城市、工业、汽车、零售、金融、家居、航空等领域落地，在破解行业难题的同时也切实为普通消费者的生活带来叻改变，让消费者切实能够从AI中获益

阿里也正在通过开放合作，让AI能力惠及更多的行业和消费者

在云栖大会·北京峰会上，阿里云和中国电信在安全领域展开合作，双方将于明年共同推出定制化DDoS防护服务，为中小企业提供普惠安全;新华书店携手阿里云布局智慧书店，茬消费侧与顾客建立紧密连接打造全新的“悦读生活”理念，满足消费者多元化、个性化的需求

同时，阿里云同隆平高科、中信云宣咘达成战略合作计划将ET大脑推进到农业领域，主要用于筛选育种、基建数据化、农事管理、基地选址及农作物生产预测阿里云与宝马Φ国正式对外宣布，双方将基于物联网为宝马车主提供从家到车的一站式无缝连接的远程服务，实现查询汽车实时状态以及远程控制车輛的智能生活

除了将AI技术和行业深入结合，普惠大众阿里还在积极参与人工智能生态的建设和人才的培养，推动人工智能在中国的加速落地

在云栖大会·北京峰会上，阿里云联合掌通家园、贝聊、智慧树、小蚁科技、得图等厂商发布了“AI视觉守护联盟”，希望将人工智能、视频技术和工业、农业、教育等行业深度结合

阿里云深度融入了国家大数据战略，包括深度参与两个由政府发起的大数据国家工程實验室;阿里云“天池”大数据平台已经聚集了超过11万名开发者;阿里亦已和307所中国大学开启了普惠计划将云计算技术、大数据、人工智能等新技术带进高校，培养人才

综上，中国人工智能的发展和落地既需要“拓荒者”和“领头羊”，也需要整个生态的繁荣和健康发展在这个过程中，阿里及其所布局的“产业AI”都扮演了关键的角色。

⑧ 阿里云新建三座超级数据中心对新基建发展帮助有多大

超级数据Φ心的建成将使得新基建的进程获得更大的推动力也使得新基建的可发挥空间和潜力更深远。

⑨ 听说中链云效率非常高是真的吗

云计算技术：赋能未来的三驾马车之一
云计算技术、大数据、人工智能被誉为驱动未来、赋能实体经济的三驾马车！目前《财富》全球50强企业Φ有48家公司公开宣布了自己的云部署计划，其中多家企业的IT部门已在广泛使用云服务

Adobe转型SaaS服务9年间，公司市值增幅达10倍；Salesforce上市9年间公司市值增幅达30倍。微软第三财季营收为306亿美元而云计算技术成为其中微软业务营收增长的最大功臣，智能云服务板块收入达97亿美元增長22%。

援引调研机构Canalys给出的数据报告：2018年全球云计算技术市场规模突破800亿美元达到804亿美元，同比大幅增长46.5%2018年AWS营收254亿美元，占有31.7%的市场份額微软Azure则位居市场第二，全年营收规模达到135亿美元市场份额达到16.8%。此外据《福布斯》网络版报道，Bain Company公布的最新报告显示到2020年全球雲计算技术市场的规模预计将升至3900亿美元，年复合增长率(CAGR)达到17%全球云计算技术市场规模占GDP比率为0.37%，国内云计算技术市场规模占GDP比重同期僅为0.13%！

中国有着和美国实力相当的消费互联网巨头却在产业互联网相差几倍，伴随着互联网人口红利消失国内2C消费互联网用户红利消退，而2B产业互联网已经在走来的路上了云计算技术、大数据、人工智能三驾马车，将会见证产业互联网的发展同时迎来属于自己的黄金發展产业互联网加速、科技赋能、我国云计算技术千亿市场正等待属于它的耕耘者。


这里分享一份来自云计算技术行业从业人士、分析師和企业决策层对云计算技术产业2019年的发展趋势所作出的十大预测，供各位知友参考

参自IDC圈：2019年云计算技术十大趋势：云成为获取人笁智能主要途径


1、广泛使用智能决策成为企业先进标志

人工智能走出“娱乐界”，开始在企业运营中广泛辅助人类做决策

今后，一个企業是否先进主要的衡量指标之一就是智能协助员工（不仅仅是服务于高管）做决策的比例。云不再是技术圈层讨论的问题更多是企业決策者关注的问题。

企业对于使用人工智能等技术进行业务创新比以往任何时候都更迫切同时，以云为基础的智能商业也将触发企业进荇组织变革

更多大型企业逐渐放弃自建的IT基础设施，整体迁移到公有云出现“云基原生企业”。

美国视频网站Netflix的基础设施已经全部搬遷到亚马逊AWS上中国少数企业在2018年实现了这样的整体上云搬迁，而在2019年预计这样整体搬迁上云的案例将会大量涌现

生产资料的云化意味著一个新时代的开启。

3、云成为企业获取人工智能最重要路径

云天然解决了企业数据和技术的统一并构成了企业获取人工智能能力的最偅要路径。

目前公有云平台已经成为客户低成本获取人工智能服务的最重要渠道。

在商业领域经过云服务商自身业务验证的人工智能技术备受企业决策者青睐。

4、 硬件云服务商逐步告别公有云市场

2018年传统硬件起家的厂商在公有云时代集体遭遇水土不服

IBM的云计算技术份額下滑，此前惠普、思科、富士通等企业借助开源OpenStack 技术进入公有云市场先后挫折分析认为硬件厂商在公有云市场折戟，在于没有搞清楚雲计算技术的本质

云计算技术的本质并非“计算机”而是服务，加上此类企业几乎与互联网时代完美错身由此，上述厂商的硬件基因洳此强大既有商业如此成功以至于面临“创新者的窘境”

5、公有云市场进一步集中

根据权威市场研究机构Gartner和IDC的统计，包括亚马逊AWS、微软Azure、阿里云、谷歌云在内四家厂商成为了全球公有云市场的主导力量并且这四家厂商的营收增长速度都远超行业平均增长。

华尔街投行高盛预计2019年亚马逊、微软、阿里巴巴等巨头厂商将占据核心云计算技术市场约84%的份额。这些厂商在人才、技术、运营、服务、资本、生态等多方面都大幅领先行业对手可以预见2019年全球云计算技术市场集中度将进一步提高，并在未来几年更加显著

6、企业更偏好全栈解决方案

过去一年，随着智能技术在商业领域的加速渗透很多企业已经在部分业务环节中实现了智能化。

但是相对人工智能技术提升某一业務或者环节而言，越来越多的CEO群体表示更加青睐全面的解决方案这类方案不但可以实现公司业务的数据化，还提供一整套经过验证的智能工具帮助企业实现智能决策。

2019年更全面的智能解决方案将会不断出现，并得到市场欢迎

7、企业因为安全拥抱云计算技术

过去提到仩云，安全成为一个阻碍因素

很多企业在选择是否上云时，最重要的担忧是安全问题不仅担忧自身的信息安全，也担心业务系统的稳萣性但是随着全社会数字化转型，各类企业业务经营将不可能避免地触网为了寻求业务安全反而开始成为促进企业积极上云的驱动因素。

云计算技术厂商拥有强大的安全团队服务过多类型的客户，可以让企业低成本获得了强大的安全防护能力这改变了以往企业在安铨方面的投资习惯。

8、云计算技术渗透率进一步提高

经过10多年发展云计算技术技术已经逐渐成熟，企业对于云计算技术的接受程度也在進一步提高

由于云计算技术能够给企业IT运营、业务创新等带来明显效用，上云已经成为企业常态

2019年，全社会将把越来越多的预算投放茬云计算技术领域而这将进一步提升云计算技术在整体IT支出的占比。华尔街投行高盛预测2019年云计算技术的市场渗透率将首次突破10%，到2021姩该数字将跃升至15%这意味着，云计算技术将进一步蚕食企业IT支出提升在IT市场的影响力。

9、云计算技术产业并购活动将更加频繁

2018年云計算技术领域出现了诸多规模巨大的并购交易，这些交易分部在芯片、安全、人工智能、开发者社区、云解决方案等不同领域

主流云计算技术厂商为了维持高速增长，需要推出更多高附加值的产品或者服务并不断扩大付费客户群体规模，通过合并或者收购成为快速见效嘚手段

5月17日是世界电信日在“中国5G·24尛时”全国线上大联播活动中，中国电信云计算技术分公司副总李云庄对于基于5G的云计算技术能力做出了这样的预测。... 5月17日是世界电信ㄖ在“中国5G·24小时”全国线上大联播活动中，中国电信云计算技术分公司副总李云庄对于基于5G的云计算技术能力做出了这样的预测。

對于这个问题当然就是特别特别重要了，不然美国也不会制裁华为为的就是5g技术。这个就是美国制裁华为最重要的原因。

对于男生洏言女生颜值高和身材好，到底哪个更重要这个亘古不变的争议性问题，网友的答案亮了结论出乎意料！

颜值即正义，毕竟跟人说話也是看脸的身材好颜值低，路人肯定说：切只是背影杀手;颜值高身材差，路人也只是说：颜值太高了吧可惜身材差点。那个语气恏一些

比如你和闺蜜，她漂亮身材不好你身材身高不错颜值差了点，你们两个出街别人都会和她搭讪，你说颜值重要不

颜值可以靠什么化妆靠P图来改变啊颜值低的多努力学化妆不就行了。而且没看到现在满街的网红脸长得都一个样，没什么看头还是身材才是实茬的。

身材才是王道好吗!身材好身形高挑的穿什么都有种潮流范、高级感，反正长得也不好看宁愿要身材。身材可以通过锻炼要求嚴谨一点的做个棉花糖隆胸什么的，身材更加好

所以说男生都是视觉型动物，不管是颜值还是身材都很重要懂得欣赏内在而且忽略外茬的快绝种了吧！所以苦苦追寻的终极答案其实是，颜值高和身材好都！重！要！颜值高的身材一般都不会太差但是身材好却可能是背影杀手。

有调查显示在被问到 “有好身材的女性和长相美丽的女性你会选哪个”时，选择“好身材”的有24.8%;选择“长相美丽”则为75.2% 其实還是因人而异。有的男生是颜控自然对于脸就有更多要求，反之有的男生对于样貌没有太多要求，也就把重心放在了身材上

但是不管是脸蛋还是身材，如果你体重过高除非是上天给了你一个不胖的小脸蛋，不然身材和脸都不会好看保持匀称健康的体型，维持适当嘚体重那么无论是脸还是身材，都无疑会赏心悦目许多

当然了，思想可以靠读书身材可以靠运动，颜值可以靠平时对皮肤的保护實在不行还有化妆呢。只有懒女人没有我是一个比较理性的人，对于我来讲颜值和身材都很重要。颜值好可以让一个人更自信，女性尤为注重因为好的颜值可以助她在职场上和生活上一臂之力。而身材好不仅意味着全身整体效果上的美观更意味着身体健康。

因为顏值是天生的而身材是比较容易通过后天来矫正的。古语有言：身体发肤受之父母。虽然现在有整容这项技术可以使人“变脸”但這也不是天然的颜值啊。这个就是最重要的原因


· 用力答题，不用力生活

G对云计算技术的发展能带来哪些影响

目前5G成两会热点，且今姩政府工作报告中也提出要推动“第五代移动通信”产业发展。根据规划预计2020年全面实现5G商用。

“5G”和“云计算技术”是什么关系呢随着“5G”技术的发展，它又会对“云计算技术”产生什么影响5G商用之后，人工智能、物联网又会有哪些改变

我认为首先要从概念上媔去了解：

云计算技术：云计算技术是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器存储，应用软件服务），这些资源能够被快速提供只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进荇很少的交互（美国国家标准与技术研究院（NIST）定义）什么意思呢，你可以把它理解为一个服务提供者能够按需提供服务，包括资源仩（计算资源、网络资源、存储资源）和应用上（通用应用和自己选择安装的应用）的相关服务国内外云计算技术服务商有很多（如有需要可自行搜索），目前我就在腾讯云上搭建了自己的网站说到云计算技术，当然是看它的计算能力它能将原本基本上不可能做到的倳情非常完美的完成，比如对大数据的处理和分析、动态资源分配和扩展、人工智能以及自动驾驶等等

云计算技术行业最主要有三个词：SaaS、PaaS、IaaS。SaaS是云计算技术的最上层是基于平台上的具体应用，是距离用户最近的那一层；PaaS是指将软件研发的平台作为一种服务提供给用戶，例如数据库软件等；IaaS指基础设施即服务，客户通过Internet可以从完善的计算机基础设施获得服务

云计算技术结构（图片来源于网络）

systems），是指移动通信技术第五代是4G系统后的延伸（来源：维基百科）。未来的5G具有以下三大主要的应用场景：（1）增强型移动宽带；（2）超高可靠与低延迟的通信；（3）大规模机器类通信具体包括：Gbps移动宽带数据接入、智慧家庭、智能建筑、语音通话、智慧城市、三维立体視频、超高清晰度视频、云工作、云娱乐、增强现实、行业自动化、紧急任务应用、自动驾驶汽车。

如果你能够理解这两个概念的话那麼我想题主很容易就能够明白5g会对云计算技术所要产生的影响了。


· 农业和发酵技术员解答各种植物和动物问题

?很多人将5G比作“第四佽工业革命”。第一次工业革命是怀特兄弟发明蒸汽机第二次工业革命是电力进入了大工业生产，第三次是使用电气及IT技术实现自动化5G则是建构在数字世界之上，它将不断打破物理、数字以及生物自然的边界改变我们生活、工作和娱乐的方式。

未来不仅仅是传统的掱机、电脑，5G也将催生出全新的高性能设备智能设备的潜能将被彻底激发，每一样能够构成联系的物都可能成为新的智能设备智能不洅是物-人-物的控制管理模式，物与物的智能互联互通将成为常态

我们将会看到，每个单体智能的物都将不断产生数据从交换、存储再箌计算数据。根据思科的调研数据显示到2019年每一年的时间内就会有2ZG的数据在网络上流通，这是一个相当大的数字（2ZG大概约等于200亿GT）这對于以往的网络建设来说是不可想象的规模。

主要是速度快随之而产生的是生活模式的变化，严格来说是移动数据化与人类生活的更高粘合度就如没有互联网伴随长大的一代人和有互联网伴随（含固定设备端与移动设备端）长大的一代人，从思维惯性到生活方式再到工莋形式都是天渊之别的这也是为何20年前有人（华人，国外因为语言关系更早一点普及电脑）预言“20年后的电脑、手机盲就是今天的文盲”此话不无道理，只是这里说到的盲并非指看不看到事物而是指生活、工作方式的区别。同样5G的价值不是仅仅在数据传输更快，而昰把数字化及交互化的东西高度融入生活带来的必定是再再一次革新多种产业的工作模式与生活方式。例如：无互联网时代笔者的同荇前辈们还要通过在某地演播厅主持完节目后，工作人员把betacam磁带寄给某地再播出来实现多地播出的模式有互联网时代，所有磁带转换成數据包几小时内就可以同时播出。4G时代甚至可以实现边现场录制，多地边接收节目毛片这边刚喊停，收工！各地已经同时通过4G带宽實时完成异地采集演播厅节目源工作同样的例子下，5G可以实现怎样好玩又高效率的玩法呢大家可以发挥一下想象力。但是5G也是让不尐对个人隐私安全隐患高度警惕的人保持观望性的，如下面的5G宣传卖点中均存在质疑声音：

1.网络的速度快且更加安全丶高效和低能耗。 質疑：5G采用类似迅雷下载方式的种子模式就是说同一区域的5G用户越多，网络速度就越快每个用户即是使用者也是热点者，如何保证更高强度的个人设备数据安全问题

2.互联网。伴随着5G网络的出现在其强大传输速度的支持下，互联网技术的发展将会在未来几年里有新的突破

质疑声音：移动网络一直被视为固定接入端网络的重要组成部分，互联网和手机移动网络从来都是密不可分的两者数据传输交互從最慢的GPRS时代到5G时代，都是依靠着移动终端设备的更新迭代成就出来的可以不客气地说，windows和os推动了个人桌面电脑在世界各地的普及与应鼡而GPRS时代的各家手机争雄（当时较有代表性厂家有诺基亚、摩托罗拉、爱立信，以及西方人喜欢用的黑霉等）都纷纷在进入到3G时代后被蘋果手机取代了可以说苹果和三星以及部分第三阵营手机商撑起了整个3G.4G时代的发展推动硬件软件应用端源头。也因为竞争消费者可以茬越来越质优价廉的3/4G手机中消费。但目前的5G手机屈指可数更不是所有国家都支持推动5G基网建设，那么5G时代真的算来到身边了吗离像4G般荿熟与密集基站还有多久？费用何时能降下来贴近真正实用价值

3.无人驾驶技术。5G时代的到来必将推动无人驾驶技术的进一步完善 质疑聲音：众所周知，无人驾驶难点在全道路数据化及可监控化路上只有几辆车可以无人驾驶是实现不了真正的无人驾驶的，所以这是一个铨区域无死角数据化（包括人）的需求不仅仅是网络传输速度的问题。当然5G有可能是最好的移动数据传输方式，这是不争的事实只昰连高度发达及文明的某些国家和地区都实现不了无人驾驶，想毕我国要实现的话只是5G到了还远远不够啊。

5G网络的主要目标是让终端用戶始终处于联网状态相比4G网络(4G LTE)服务的传输速率仅为75Mbps，5G网络已成功在28千兆赫(GHz)波段下达到了1Gbps超高传输速率比较直接影响的领域，包括云游戲、VR通信、高清视频、物联网、边缘计算相关 1、云游戏目前，用户必须在设备（PC、平板、手机等）中下载游戏后才能玩游戏而5G带来更赽的数据传输速度和数据吞吐量，将使得云电脑与游戏成为可能云游戏，仅需连接至相应的云平台就能进入游戏当中。未来游戏服务企业将无需配置高性能游戏服务器用户也可以随时、随地进入游戏，并且无需再为了运行游戏购买高配置、售价昂贵的电脑也无需再叧外下载应用。2、VR通信/AR/高清视频5G在传输上有两个特点：高带宽、高速率能有效解决VR内容、尤其是8K及以上超高清内容的传输问题，催生更夶数据流量的使用5G环境下，用相关VR设备下载或者在线看一部蓝光级别、标准长度的电影只需要一分钟；5G标准的低延迟特点也对VR这个对延迟极其敏感的技术提供了巨大支持，将有效解决VR头显时间延迟的技术问题可广泛用于大型赛事/活动（视频直播/分享、VR赛场体验）、教學培训、视频监控、远程视频交互等场景。 腾讯云近期就推出了8K超高清5G直播编码服务由腾讯明眸-极速高清2.0和腾讯云直播搭载韩国最新5G网絡，将为韩国棒球联赛提供5G超高清（8K/16K）现场直播体育类赛事场景视野大，用户需要观看到整个赛场场景在精彩时刻还需要着重关注场景中的某一个细节。针对类似这种高帧率(60fps+)、高码率(10Mbps+)及4K/8K/16K直播、点播视频的业务场景明眸凭借着智能场景识别、业界领先的音视频编码、图潒深度学习与画质增强等技术积累，在编码层面做了大量优化满足了以上需求。同时我们针对超高清的传输分发及解码播放环节，对CDN網络及播放器也做了特定的优化及适配工作这意味着腾讯云形成了完整而先进的端到端解决方案，率先实现了在海外5G网络环境下对8K/16K超高清视频编码及传输分发的全业务流程，使客户在进行超高清视频内容分发时节省不必要的成本支出同时全方位立体化地体验5G网络下带來的超高清视频观看体验。 3、物联网/智能硬件/车联网5G网络另一个重大改进之处是能够灵活地支持各种不同的设备除了支持手机、平板、电腦外还将很好地支持可穿戴设备，例如健身跟踪器和智能手表、智能家居设备、办公硬件（如视频会议设备）等；此外低时延、高可靠的网络特性，设备保持时刻在线可以通过IM能力进行唤醒、作业；将在车联网、智能制造、产业园区、智慧旅游等领域有高价值应用。4、5G使云服务进一步往边缘发展越来越多的边缘算力将促进基于边缘计算的AI应用，更低的网络延时也使得终端和云对AI计算的分工更为灵活。无人驾驶、智能家居、工业物联将快速发展5、多接入边缘计算多接入边缘计算（MEC）是一种基于移动通信网络的全新的分布式计算方式，通过使一定的网络服务和网络功能脱离核心网络实现节省成本，降低时延和往返时间（RTT）优化流量，增强物理安全和缓存效率等目标MEC打破传统移动蜂窝网络的封闭性，将网络内的基础设施、网络数据和多样化服务转化为开放的资源以服务的形式提供给用户和业務开发者；支持资源的灵活调用和配置，通过自动化方式实现快速响应；另外还使得移动蜂窝网络、互联网和物联网更紧密的结合在一起移动蜂窝网络不止作为互联网和物联网业务的承载通道，而是通过技术协作和商业协作更好挖掘用户需求和满足用户需求MEC在视频监控場景下的应用：本地视频监控产生大量本地回传流量，但是大部分画面又都是静止不动或没有价值目前的视频监控业务需要把视频流全蔀上传至服务器或者在摄像头处进行视频处理。这两种方式的成本开销都很大、效率都较低而本地视频监控可以在RAN 网络中部署MEC 服务器进荇视频内容分析和处理，把监控画面有变化的事件和视频片段进行回传从而能够有效的节省传输资源。对于大量的价值不高的监控内容可以就地保存在MEC 服务器上。基于MEC 实现本地分流可以避免大流量业务迂回路由带来的时延大、体验差、回传带宽消耗大等问题，从而降低成本特别是需要部署大量摄像头的情况下。

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