阿里云：讓異構計算走上雲端 推動AI發展

演算法、數據和計算力是人工智慧發展的三大要素。如果將人工智慧比作一艘火箭，那麼演算法就是控制台，數據是燃料，計算力則是加速引擎。隨著人工智慧對計算需求的不斷提升，傳統計算已無法滿足要求，於是異構計算應運而生，異構計算的並行效率和計算峰值超越了傳統計算很多倍，是支持人工智慧深度學習或數據分析的主要力量。

國內首屈一指的雲服務供應商阿里雲早先曾發布了異構計算解決方案，為客戶提供高效率、低延遲的實時計算及靈活彈性的異構資源。近日更是推出了全新一代的異構加速平台，為人工智慧產業提供多場景化的全球加速能力，涵蓋了GPU、FPGA在內的6款異構實例。特別在深度學習領域，可以將其成本縮減一半，大幅降低人工智慧計算的門檻。

在首屆人工智慧計算大會(AICC 2017)AI+計算創新論壇上，阿里雲高性能計算/異構計算高級技術專家游亮為我們分享了阿里雲高性能計算和異構計算解決方案。

▲阿里雲高性能計算/異構計算高級技術專家游亮發表主題演講

異構計算在阿里巴巴的應用

異構計算在阿里巴巴集團的應用，包括淘寶天貓上的拍照購，包括商品風格預測、圖片質量控制、CRT預估、千人千面、人臉識別、內容鑒定、圖片創意、圖像搜索、OCR語音識別等。阿里巴巴建立了一個異構計算的集群，所使用的基本是M40和P100的企業級GPU加速卡。建立了一個統一的資源管理調度監控服務，並在集群上支持了容器服務，讓容器去支持GPU的自動調度，也支持容器的一鍵部署。同時，也對集團內的應用也提供了很多性能優化服務。

「從2013年開始，我們開始服務集團內的深度學習客戶，也在集團內建立了一個深度學習的異構計算集群，到2016年，我們則開始著手把集團內的異構計算平台服務能力在公共雲上對外提供開放和輸出。」游亮說。

阿里雲異構計算能力的對外輸出

在人工智慧大浪潮下，很多企業開始做人工智慧方面的創新。而計算能力往往會成為一個巨大的問題，有些企業會選擇自建如GPU集群等，但這也會遇到很多問題，包括選型難、採購周期長、機器維護困難等。為了幫助眾多人工智慧新興企業解決這些痛點，阿里雲推出了彈性GPU服務，把CPU與GPU的優勢結合起來，在雲上進行統一虛擬化，讓GPU計算成為一個統一的計算資源池。企業可以隨買隨用，根據實際業務需求對異構計算資源進行彈性伸縮。

阿里雲推出了最為全面的異構計算產品線，可滿足深度學習訓練、推理、圖像處理、視頻處理等不同的需求。同時，GPU計算服務與阿里雲產品體系是深度整合的，可以與阿里雲上的ECS彈性計算實例、OSS對象存儲、NAS文件存儲、SLB負載均衡等產品結合，在雲上完成深度學習的整個過程，形成數據閉環。

除了GPU計算實例之外，阿里雲也推出了FPGA as a Service(FaaS)的服務。深度結合FPGA在高性能功耗比、低延遲數據交互和訪問、硬體加速、硬體可編程等方面的優勢，在雲上推出了FPGA彈性雲伺服器和開發環境，並建立了FPGA鏡像市場，為了讓更多開發者能夠享受到FPGA開發的收益，推動建立和繁榮豐富的FPGA生態，最終加速人工智慧的發展。

除此之外，阿里雲也推出了IaaS+服務，包括統一的異構資源調度產品E-HPC，保證應用對於異構資源的合理利用，大大提高異構資源利用率，同時也正在自研和優化開源的深度學習框架幫助客戶實現多個場景下的性能優化，提高計算效率，降低延遲。

在加速人工智慧發展方面，異構計算扮演著重要的角色。阿里雲也正深耕異構計算市場，推出了彈性GPU雲伺服器和FaaS解決方案及IaaS+和性能優化服務，幫助企業更加靈活、彈性地使用異構計算的能力，將異構計算變成一種普適性的計算，加速人工智慧發展，進而推動產業升級和社會進步，改變人們的生活、生產方式。

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