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随着AI技术高速发展，如何充分利用AI在公有云上搭建更高效的技术框架
时间：2022-04-04 17:21:01 | 来源：行业动态
时间：2022-04-04 17:21:01 来源：行业动态
大数据和人工智能技术的发展，越来越多的企业针对图片识别、人脸识别等AI应用选择了公有云上的AI应用。针对客户的不同需求，目前公有云会提供一个通用的深度学习平台，以Tensorflow、Caffe、MxNet等主流深度学习框架为基础，通过与Kubernetes和Docker容器技术相结合，为用户提供模型开发、模型训练、模型部署等一站式深度学习服务。
目前公有云上部署的AI技术和框架，主要的问题是以传统的云主机方式来运行深度学习等框架，即使在公有云上安装了TensorFlow、Caffe等深度学习框架，但是公有云服务商并没有去深度优化这个框架，这就造成了虽然用户购买了性能很好的云主机，但是运行起来Tensorflow、Caffe、MxNet等主流深度学习框架的时候效率并不算高。
可以看到，针对AI增强这类新的云服务模式，还需要基于底层架构进行优化，从而释放云主机的潜力。金山云作为英特尔长期的合作伙伴，拥有完备的云计算基础架构和运营体系。目前，金山云正在针对AI应用联合英特尔从底层架构对云主机进行优化，打造AI as a Service新解决方案，针对金山云三代云主机的镜像，一方面针对英特尔至强可扩展处理器优化过的TensorFlow和Caffe，通过调用Intel MKL-DNN来更好地使用英特尔AVX-512指令集，显着加速AI运算过程，尤其是加速深度学习的推理过程。同时使用该镜像用户可以免去下载、安装和配置的繁琐步骤，直接得到在英特尔至强可扩展处理器上的最佳运行性能。
将英特尔优化过的开源框架放入企业的至强服务器上面，可以充分发挥软硬件的优势，而且这样一种增强型的IaaS方式也给了很多AI初创公司，甚至AI爱好者一个非常开放的一个选择。金山云计算研发总监杨峰表示，使用英特尔优化过的TensorFlow、Caffe，客户就不需要在底层框架优化上多费心思，可以更关注自己业务层。未来，也可以用这种方式去推新的AI增强云服务类型。
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