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由“模型熱”引發(fā)的“智算熱”仍在持續(xù)，大量政企用戶一方面看到了大模型技術(shù)給業(yè)務(wù)帶來的新突破點，另一方面深深擔心成本及算力供應(yīng)的持續(xù)穩(wěn)定，行業(yè)亟需找到一個緩解供需矛盾的“最優(yōu)解”。
9月19日，在2024云棲大會上，阿里云“上”（上層大模型服務(wù)平臺）“下”（底層算力）結(jié)合，打出一套“組合拳”。一方面，飛天云計算操作系統(tǒng)企業(yè)版“智算升級”，將智算能力深度融入專有云平臺，實現(xiàn)通用算力、超算、智算的一網(wǎng)調(diào)度，滿足政企客戶“云+AI”協(xié)同發(fā)展需求；另一方面，大模型服務(wù)平臺百煉專屬版2.0正式發(fā)布，可基于公共云VPC和專有云部署，為政企客戶安全、快速地開發(fā)大模型保駕護航。
“飛天”與“百煉”的雙雙升級，標志著阿里云智能化服務(wù)能力再度提升，為AI時代全面深入政企市場做好了準備。
有卡不等于有算力，云上集約化算力成最優(yōu)解
當前，“模型熱”正在引發(fā)一場算力革命。不同于傳統(tǒng)IT時代，AI時代對基礎(chǔ)設(shè)施的性能、效率要求更高，CPU主導(dǎo)的通用計算體系已快速向GPU主導(dǎo)的AI計算體系轉(zhuǎn)移。中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會最新發(fā)布的《中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報告(2024)》顯示，2024年上半年我國智能算力在算力市場的比重已經(jīng)超過30%。
作為大模型落地的一個重要標的，政企市場對于AI算力的需求也在持續(xù)增長。阿里云智能副總裁、產(chǎn)品解決方案與服務(wù)管理總經(jīng)理霍嘉介紹稱：“政企市場主要有三類場景帶來了龐大的智算需求。第一類是城市智算，各地都有一些以政府或者政府所管轄的國資企業(yè)所投資的智算集群正在快速建設(shè)中；第二類是科研智算，像生物、環(huán)境、材料、地理（生化環(huán)材醫(yī)）等科研領(lǐng)域?qū)τ诖竽Ｐ图夹g(shù)的使用比較多，已經(jīng)開始出現(xiàn)租用智算集群的現(xiàn)象；第三類是企業(yè)智算，這類企業(yè)更多的是在探索一些大模型應(yīng)用的試點場景，這也會帶來一些智能算力方面的需求。”
隨著一系列新場景、新業(yè)態(tài)的出現(xiàn)，政企數(shù)字化轉(zhuǎn)型的焦點也在發(fā)生改變。過去在信息化時代，政企數(shù)字化轉(zhuǎn)型本質(zhì)上是從以流程驅(qū)動為核心的傳統(tǒng)商業(yè)化套件向以數(shù)據(jù)驅(qū)動核心業(yè)務(wù)再造的方向轉(zhuǎn)變，最典型的案例就是很多企業(yè)都構(gòu)建了數(shù)據(jù)中臺。而今天進入智能化時代，政企數(shù)字化轉(zhuǎn)型目標已經(jīng)轉(zhuǎn)化為結(jié)合自身業(yè)務(wù)場景，利用大模型等AI技術(shù)來創(chuàng)造更新的價值。
阿里云智能副總裁、專有云總經(jīng)理劉國華指出，現(xiàn)在政企客戶主要關(guān)心兩件事，一是供應(yīng)鏈韌性的問題，二是成本的問題。大模型技術(shù)的快速發(fā)展在給政企客戶的業(yè)務(wù)帶來新突破點的同時又帶來了新的供應(yīng)鏈韌性問題和成本問題，因此他們期盼能夠建立起一個新的AI基礎(chǔ)設(shè)施標準，滿足“云+AI”協(xié)同發(fā)展的要求，最大化提升整體的成本效率。
目前來看，大模型智算平臺仍面臨一些挑戰(zhàn)。比如性能方面，模型的訓(xùn)練背后需要非常強算力的基礎(chǔ)設(shè)施支撐，如今，萬卡已經(jīng)成為模型訓(xùn)練的標配，集群規(guī)模的不斷擴大，無疑對底層AI基礎(chǔ)設(shè)施的處理效率提出更高的挑戰(zhàn)；再比如，訓(xùn)練任務(wù)的穩(wěn)定性，GPU服務(wù)器出故障的概率比傳統(tǒng)X86架構(gòu)的CPU服務(wù)器出故障的概率要高得多，如何讓一個集群穩(wěn)定支持任務(wù)長周期的運行非常重要；此外，多芯兼容也是一個難題，智算平臺要變得又好用又易用，就必須能夠平滑地使用不同芯片所提供的算力。
業(yè)內(nèi)普遍認為，智算雖“火”，但市場上還存在很多用卡效率不高的情況。換言之，有卡也不一定有算力。GPU卡要把它真正用起來，在工程上面臨非常大的挑戰(zhàn)。因此，智算不僅僅是卡的問題，而是一個軟硬件協(xié)調(diào)的系統(tǒng)，涉及算、存、網(wǎng)等多種核心能力，缺一不可。
正如霍嘉所言：“今天我們所說的大模型算力基礎(chǔ)設(shè)施，絕對不是把一堆硬件簡單堆砌在一起，而是通過云計算平臺把芯片、服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)、存儲有機調(diào)動起來，從而形成云上集約化的高效算力。”
飛天+百煉，阿里云揮出政企智能化服務(wù)“組合拳”
面對政企市場在AI時代的新需求，阿里云拿出了自己的“看家本領(lǐng)”，即從底層算力到上層大模型服務(wù)平臺的全棧式智能化服務(wù)體系。“下”有飛天企業(yè)版，與阿里云公共云技術(shù)同根同源，采用同一套技術(shù)架構(gòu)，通過一云多芯、一云多算等核心能力，為AI大規(guī)模在政企市場落地提供底座支撐；“上”有百煉平臺，集成了國內(nèi)外主流優(yōu)質(zhì)大模型，提供模型選型、微調(diào)訓(xùn)練、安全套件、模型部署等服務(wù)和全鏈路的應(yīng)用開發(fā)工具，讓政企客戶不再被底層算力部署、模型預(yù)訓(xùn)練、工具開發(fā)等復(fù)雜工作困擾，降低AI應(yīng)用門檻和使用成本。
實際上，歷經(jīng)了10年的發(fā)展與沉淀，阿里云的全棧式智能化服務(wù)已融入政企市場各個領(lǐng)域。比如，在汽車制造領(lǐng)域，中國一汽基于阿里云通義千問打造的大模型應(yīng)用GPT-BI可5秒生成智能報表，輔助業(yè)務(wù)決策，模型準確率達92.5%，這意味著GPT-BI在研產(chǎn)供銷多種場景上都具有優(yōu)秀的預(yù)測能力和泛化性能。
在安全防控領(lǐng)域，陜煤集團旗下的建新煤礦使用通義大模型同時監(jiān)控十余座礦山的生產(chǎn)環(huán)境，實現(xiàn)了從“主要靠人防”到“更多靠技術(shù)防”的轉(zhuǎn)變，為安全防控打開了新思路。
在醫(yī)藥研發(fā)領(lǐng)域，阿斯利康基于通義大模型搭建的藥品不良反應(yīng)自動分析和總結(jié)平臺，使藥物安全把控效率提升300%，準確率從90%提升至95%，這將提高藥物開發(fā)效率。
在科研探索領(lǐng)域，中國科學(xué)院國家天文臺人工智能組基于阿里云通義千問打造的天文大模型“星語3.0”，可實現(xiàn)自主控制望遠鏡進行觀測、分析觀測結(jié)果，智能地給出下一步觀測建議，將科研人員從繁瑣的觀測中解放出來，更加專注于研究。
記者了解到，今年以來，阿里云飛天企業(yè)版已實現(xiàn)三大技術(shù)升級。首先，支持多芯的GPU融合管理。具體來看，飛天企業(yè)版可支持23款不同的GPU接入管理；公專一體的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)可支持單一集群1.5萬卡的建設(shè)；通過GPU池化和虛擬化技術(shù)，支持異構(gòu)GPU資源實現(xiàn)統(tǒng)一的池化管理，可將整個GPU的利用率提升100%；針對推理場景進行性能的優(yōu)化，可將通信帶寬整體提升100%以上，模型的吞吐量提升23%。
其次，通過AI PaaS層來提升整個智算的落地效率?！拔覀兛商峁┮徽臼?a class="article-link" target="_blank" href="/tag/AI%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B/">AI大模型開發(fā)與服務(wù)能力，并兼容多個主流開源的模型，希望給客戶更多的選擇，同時也提供了一個統(tǒng)一的運營管理平臺，提供算力運營、模型運營以及整體運營的支撐，幫助客戶構(gòu)建可運營的AI平臺，讓他們可以基于阿里云的平臺去構(gòu)建自己的模型生態(tài)。”劉國華表示。
此外，阿里云還對自己的云平臺進行了智能化升級。一方面，基于過去十年的運維經(jīng)驗推出了智能運維大模型“云小智”，日常運維效率能提升50%；另一方面，通過探索開發(fā)智能化，讓整個云平臺快速向智能化方向進化。
“今天，很多用戶把大模型應(yīng)用當成一個‘目的’，但實際上我們應(yīng)該先弄清楚，大模型到底能做什么事兒？你的場景是什么？”阿里云智能副總裁、解決方案研發(fā)部總經(jīng)理曾震宇強調(diào)，“大模型相當于一把‘錘子’，它只是一個提升效率的工具。只有使用者能夠?qū)λ幸粋€合理恰當?shù)念A(yù)期，知道在自己的業(yè)務(wù)場景中，大模型究竟能解決什么問題，才能讓它真正發(fā)揮出自己的價值?！?/p>
作者丨宋婧編輯丨趙晨美編丨馬利亞監(jiān)制丨連曉東
