都说大数据分分钟能帮你多赚10倍——这话不假。

在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。而企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策。

尽管对于许多企业来说，大数据早已成为信息管理的基础，但他们所沉淀的数据资产有多少能够产生增值，却很难有所衡量。

如果仅停留在收集数据和出具分析报表，那么随着数据种类的不断变化，当中大量的碎片化、非结构化数据，会令企业在营销和运营过程中很难有效从中提炼价值。

这就是为何大数据很多，能赚钱的公司却很少。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

但是在面对大量庞杂及非机构化的数据面前，如何快速提升分析和训练效率就成为了企业必需去解决的问题。

为此，谷歌深度学习框架 TensorFlow 自 2015 年 11 月开源以来就受到了学术界和工业界的广泛关注。然而要将 TensorFlow 真正地应用于生产环境中仍然存在很大的挑战。

为了进一步降低 TensorFlow 的使用门槛，才云（Caicloud）早在2016年4月即发布国内首个基于容器集群的分布式深度学习系统，并于2017年2月12日发布产品 TensorFlow as a Service（TaaS） v1.0.0 商用版。

TaaS 包括支持 CPU 和 GPU 的分布式 TensorFlow 模型训练平台和模型托管平台。通过将 TensorFlow 与谷歌开源的容器云平台管理工具 Kubernetes 结合，才云提供的 TaaS 服务解决了 TensorFlow 在使用中学习成本高、管理难、监控难、上线难等问题，旨在帮助企业更快、更容易地体验和应用最新深度学习技术。

目前，才云 TaaS 私有云已在部分金融、能源及电商行业落地并帮助企业解决问题，并已开启公有云内测（内测报名链接：http://caicloud.mikecrm.com/9nLwGPi。更多详细信息，请点击《国内首个TaaS 公有云开放限量内测，全新性能等你来战！》了解）。

正是由于 Kubernetes 和 TensorFlow 的完美结合，才云的 TaaS 一经发布就受到美国 CNCF K8S 上游高度重视，并受邀参加了今年在柏林举办的 KubeCon 大会。无独有偶，才云将 AI 融入云上的视角也出现在由特斯拉公司创始人 Elon Musk 和科技孵化器 Y Combinator 的掌门人 Sam Altman 创立的非营利创业公司 OpenAI 的演讲中。

这家据称有10亿美金注资背景的公司，一直以将人工智能红利带给人类社会为使命。他们于2016年4月对外发布了人工智能一款用于研发和比较强化学习算法的工具包 OpenAI Gym，从而成功打破了谷歌、Facebook 等巨头霸占 AI 领域的格局。

Musk 认为，与邪恶人工智能斗争的最好方式不是限制人工智能的接入和使用，而是更广泛地推广它。

就是这样一家囊括世界顶尖人工智能领域人才的公司，在谈到 GPU 对于涉及大型神经网络的学习问题时也表达了自己的明确看法。那就是“GPU 正在逐渐变得不可或缺。我们将会使用 GPU 来为大规模任务训练神经网络，并且我们也预期我们的许多用户会这么做。”

但是，传统的分布式 TensorFlow 没有把 CPU 跟 GPU 进行虚拟化。只能直接使用物理 GPU 资源，无法让利用率最大化。在单机环境下，即使使用目前最先进的 GPU 都无法满足其计算量的要求。而在集群环境下，TensorFlow 存在高门槛、难配置、难管理等问题。

难能可贵的是，作为一家中国初创公司。本次 KubeCon 上，才云首席大数据科学家郑泽宇和才云高级云开源工程师赵慧智通过《通过 Kubernetes 搭建可支持 GPU 的 TensorFlow 集群》演讲（更多详情，请点击《柏林 KubeCon 直击| 看 TensorFlow 如何从 AI 工具变身 AI 产品》），很好地解答了目前困扰深度学习发展的技术难题，让世界看到了中国企业的贡献与价值。

才云技术专家（左二：赵慧智，右一：郑泽宇）与 OpenAI 及 Google GCE Manager 分别讨论了如何部署 TensorFlow on Kubernetes 及其技术点实现方式和 GPU 在 GCE 中的 upstream 现状和后续研发工作。

在本次 KubeCon 上，已经有很多 AI 厂商在思考如何将 TensorFlow 比较好的运行在 Kubernetes 上了。才云认为在 GPU 支持上需要去更多考虑的是支持的 GPU 类型， GPU 如何暴露给 container 内部的程序，以及多 GPU 调度和分配支持与性能调优。

目前 GPU 在 Kubernetes 中的支持不是很好，所以很多厂商在用的时候都是会选择比较 Trick 的方式。例如将不同 GPU 的类型通过 Kubernetes 的 Label 的方式来进行区分和选择，并将 GPU 通过 Privilege 或者单一的 GPU 支持配置（在 1.5 中已经可以做到一个机器上单个 GPU 支持）来达到让 TensorFlow 的模型训练加速的优化。

随着 1.6 的 Release，GPU 最新的 Alpha 版本中可以支持多个 GPU 调度、 GPU 设备自发现、多 GPU 指定等功能。而这将为有 GPU 需求的厂商提供非常大的好处，不仅在部署层面简化了操作，同时在使用和基于 Container 的隔离上提供了更好的支持，尤其是在 AI 领域。

从大数据到 AI，从工具到服务，并推动移动互联网的再次变革，是通过机器将沉淀数据进行深度有效学习的产物。而这其中，GPU 的有效调度对深度学习的影响可谓是加速引擎一般，掌握这一点，方可快速分析，准确决策并实现商业价值。

此刻，面对汹涌而来繁复冗杂的海量数据，有多少公司能抓住机遇，通过数据分析跟深度学习在 AI 新时代突出重围，成为领军者呢？随着谷歌深度学习框架 TensorFlow 的横空出世，能扫平门槛，将分布式深度学习系统轻松应用于企业生产环境中的企业，必然也有着快人一步的优势，引领行业。

本文转载自才云Caicloud公众号。

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/hoYppQiEooVQ1yKvkSkVAw

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为何大数据很多，能赚钱的公司却很少？