浪潮与雅捷信息合作:创新人工智能数据库基础平台

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最近,浪潮与雅洁信息签署了战略合作协议。双方在人工智能和大数据领域综合各自优势,在金融,电信,能源等行业开展产品,技术,市场等全方位合作,实时数据计算。实时风险控制,高并发查询和数据索引批处理等业务场景共同开发软硬集成产品和解决方案,集成人工智能大数据,提高数据利用效率,帮助转变行业智慧。

人工智能时代的基本使能平台

人工智能总经理刘军认为浪潮集团的HPC,与雅杰的合作是浪潮在人工智能服务器和数据库平台上的重要战略。 “双方的合作将创建一个基本的支持平台,这构成了很多人工智能和大数据应用场景支持的可能性,这是一个完美的组合。”

雅洁信息董事长郑学强认为,与浪潮的合作是新时代的结合。 “浪潮+雅洁的合作是旧时代的小型机+甲骨文的结合,为客户带来更高的效率。效率可以带来业务转型,这是一个给所有行业应用和业务领域带来深刻变革的人工智能时代。不只是让机器取代人或让计算机取代人,而是改变商业思维。这是最深的。价值。“

浪潮和雅洁有足够的力量说出这样的“职业”。目前,浪潮是人工智能计算的领先制造商,拥有业内最全面的人工智能计算平台。先后推出了近20种不同型号和不同配置的AGX-5,AGX-2,GX4,SR-AI机柜,i48等。服务器产品,包括小规模样本培训,数千亿样本,参数级别的超大规模培训,以及各种AI计算方案,如AI在线推理。同时,浪潮还推出了深度学习集群管理软件AIStation,AI性能调优工具Teye和集群版开源深度学习框架Caffe-MPI等,可实现AI计算平台的简化管理和优化加速。雅洁信息采用自主研发的超高速GPU数据库作为计算引擎,实现了基于GPU集群架构的人工智能领域各种模型和算法的集成,实现了通用集成人工智能的开发。开发框架和平台,从而使得典型的人工智能应用场景的计算效率达到了100倍以上的速度提升,并且至少可以将开发效率提高20%以上。

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浪潮和雅洁信息联合推出了集成AI大数据解决方案,集成了AI计算服务器和GPU数据库的技术优势,并针对大数据查询,定量交易,智能投资,银行批量业务,营销沙盘等。性能改进和提高业务处理效率。

“我们希望将我们的联合解决方案带入金融和电信等行业,并为他们提供更强大的计算系统和大数据系统,这将成为推动AI应用的驱动力,从而更快更有效地完成数据价值。转型,支持更复杂的业务应用,实现人工智能时代的升级和转型。“刘军说。

跨越人工智能产业“差距”

柳俊的采访中反复强调“差距”这个词。 “近年来,在推动人工智能业务的过程中,我们看到大量的行业客户对人工智能充满了渴望,希望能更快地整合人工智能技术。在自己的业务实践中,实际情况是行业客户人工智能应用程序仍面临巨大差距。主要问题在于缺乏客户技术能力,尤其是部署和维护AI整体解决方案的能力。“

在传统的行业AI转型过程中,如何让终端行业用户获得高质量,高效率的行业AI解决方案是浪潮一直在思考和努力解决的核心问题。为此,浪潮一直致力于建立一个开放,合作,双赢的AI产业生态系统,并通过与不同领域的ISV和SI建立合作关系,共同提供行业级,全栈的工业AI行业用户的解决方案,帮助用户尽快跨越应用程序门槛。目前,浪潮在联合AI产品/解决方案的开发方面取得了很大进展。与百度共同开发的ABC集成机已经成功,并与科技大学在定量交易和宽邦技术领域共同开发了AI Booster语音集成机。金融定量机程序的联合开发,以及第四范式是联合开发一种自动机器学习机。

“这项工作将永远持续下去。”刘军说。

郑学强认为,雅捷信息的GPU数据库和浪潮的人工智能服务器系统可以深度集成,解决现有人工智能生态系统的性能问题,效率问题和复杂的开发环境问题。 “集成的产品解决方案使客户能够更轻松,更高效地构建自己的AI生态系统。客户可能对底层技术知之甚少,我们所做的工作就是让客户不需要了解底层技术。只要您熟悉常见的商业数据库技术,通用硬件和操作系统技术,您就可以构建自己的AI生态系统。这是我们合作的一个主要目标,它不仅解决了人工智能方向的客户应用开发的痛苦,而且解决了它。客户在大数据应用中面临的一些急需的效率瓶颈。“

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人工智能生态学CO模型的革命

在柳俊看来,浪潮与雅洁信息的合作模式实际上包括两个层次的联合协同设计和协同优化。 “这两个联盟非常重要。从计算系统的角度来理解联合设计。雅杰GPU数据库操作的特点,对计算资源的需求,通信和I/O要求,根据需要优化。设计一个最合适的系统。联合优化是从软件的角度来看,浪潮AI服务器创新非常快,使用了世界上许多最先进的技术,硬件创新为AJ的数据库开辟了新的可能性,提供了以前受到性能及其他方面的限制,或者更具创造性的技术突破。支持基础计算能力,以实现产品迭代和优化的更大改进。“

郑学强对由于计算能力的限制而无法实现的经营理念有着深刻的理解。 “例如,目前的互联网二次信贷业务从申请到贷款金额的计算只需要一到两秒钟。这是后台进行大量计算的结果。为什么我们不能这样做一个企业?不是银行从业者想不到它,但由于过去的计算能力不够,无法解决数据处理效率问题。现在银行对实时风险控制的要求是增加到毫秒级,经纪人甚至需要几微秒。但随着计算能力的提高,这些都不是梦想。“

人工智能本身就是一种解决效率问题的技术,浪潮和雅洁信息之间的合作无疑是一种“原始回归”。对于许多在人工智能技术之前挣扎的行业用户来说,浪潮和雅洁信息之间的合作将带来数据处理和机器学习效率的飞跃。