解析 UCloud 人工智能与英特尔背后的技术故事(上)

阅读数:43 2019 年 11 月 13 日 09:52

解析UCloud人工智能与英特尔背后的技术故事(上)

“企业要构建自己的 AI 在线服务系统并非易事,无论是 IT 基础设施的建设还是 AI 框架的部署,都需要耗费大量人力、物力。如果在 IT 系统、AI 框架上选择失误,则会前功尽弃,这给 AI 项目的发展和普及制造了很高的门槛。我们的目标是帮助用户像使用云主机、云存储这些成熟的云产品一样使用 AI 在线服务。通过充分利用英特尔®至强®处理器 E5 产品家族的高可扩展性及英特尔®AVX,我们的 UAI-Service 正逐渐走近这一目标。”
——UCloud 创新产品线总监 叶理灯

在人工智能(Artificial Intelligence,AI)如火如荼的今天,很多初创企业和传统企业都选择以 AI 为契机开拓市场,但同时也面临着缺乏高效部署 AI 能力的难题。为此,UCloud 基于英特尔®至强®服务器平台,充分发掘和利用英特尔®高级矢量扩展(英特尔®AVX)指令集相关处理单元的潜能,推出了 UCloud AI 在线服务(UCloud AI online Service,UAI-Service*),其具备的大规模分布式计算平台可以满足企业在图像识别、自然语言处理等多个 AI 领域的在线服务应用需求。

面临挑战

企业的 AI 之路并非坦途大道:无论是初创企业踏上 AI 创新之旅,还是传统企业希冀借助 AI 之力调转航向,实现转型或升级,AI 系统的设计、部署和运维都需要巨大、多维度的投入且困难重重,在决策选型过程中稍有不慎,都会带来巨大的沉没成本,令许多企业望而生畏。

AI 的高成本正侵蚀企业的总拥有成本(Total Cost of Ownership, TCO ):AI 能力提升的背后,可能会给企业带来巨大的成本开支,如何在性能和成本之间达到平衡?这一问题让许多企业决策者感到苦恼。

解决方案

UCloud UAI-Service:面向初创企业、传统企业 AI 转型而生的 UCloud UAI-Service,旨在提供易部署、易运维、更安全以及多 AI 框架支持的 AI 在线服务节点,可助力企业完成 AI 模型部署这一关键环节,并在图像识别、机器学习等多个 AI 领域满足企业用户的需求。

英特尔®至强®处理器 E5 产品家族及英特尔®AVX:通过与英特尔的紧密技术合作,UAI-Service 一方面巧妙地利用云主机中英特尔®至强®处理器 E5 产品家族的空闲处理能力,将其英特尔®AVX 能力用于支持和加速 AI 在线服务;另一方面,利用该处理器产品家族强大的可扩展性进行弹性部署,用低成本获得高性能,降低用户的 TCO。

成果

真正推动 AI 技术的普及,助其持续发展:UCloud 推出的 UAI-Service 将身处技术“深闺”中的 AI 技术和应用进一步平民化、实体化。通过 PaaS 的方式,让更多有志于在 AI 领域开拓进取的企业能够获取出色的 AI 部署能力,进而让整个 AI 产业实现“小步快跑”的前进节奏。

更有效利用空闲计算资源、节约用户成本支出:UAI-Service 创新地利用英特尔®至强®处理器 E5 产品家族的空闲处理能力,是对空闲计算资源再利用的有效尝试,其成功实践令成千上万的数据中心处理器的空闲能力得以充分利用。这既降低了企业用户的 TCO,也达到了环保节能的效果。

横空出世的 AlphaGo,让 AI 成为近两年来人们持续关注的热点。而 AI 也正在走出象牙塔,走近普通企业和大众,并开始在经济和民生层面扮演起越来越重要的角色。从机器学习、模式识别到自动驾驶、机器视觉,不但众多初创企业将 AI 研发作为扬帆起航的契机,许多传统企业也将其作为自身转型升级所必备的利器。

但 AI 系统的建设并非易事,企业 AI 系统的建设可分为“数据收集”、“模型训练”及“模型部署”三个步骤,每个步骤都会带来复杂的 IT 系统建设及运维工作。随着各类大数据、云计算技术方案的日趋成熟,“数据收集”和“模型训练”的工作正逐渐转移到云上,形成了成熟的云化方案,而 AI 模型部署的云化还存在许多问题:一方面,多种多样的 AI 框架需要企业制订和执行不同的部署策略,难免因此产生高昂的运营成本;另一方面,主要用于模型训练的 GPU 平台在模型部署中不仅部署成本较高,而且在扩展性上的表现也不够理想。

UCloud 推动的 UAI-Service,就是针对上述 AI 模型部署难题而生的创新方案。UCloud 的工程师们创造性地利用了虚拟云主机上英特尔®至强®处理器 E5 产品家族的空闲计算资源,借助英特尔®AVX 的能力,来提供专注于 AI 模型部署的 AI 在线服务。英特尔®至强®处理器强大的可扩展性也帮助 UAI-Service 获得了快速便捷部署的能力,并显著降低了企业运行 AI 在线服务的成本支出。

让使用 AI 服务像使用云主机一样便捷

“简单来讲,AI 的三部曲可以分为大数据收集,AI 模型训练和 AI 在线服务。”UCloud 创新产品线总监叶理灯这样描述企业 AI 系统建设,“此前,针对前两步,UCloud 都已经为用户提供了成熟的云主机、云存储、云网络等解决方案。”

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但三部曲的最后乐章,却还面临诸多问题。一方面,企业用户在基于 AI 进行业务创新时,常常面临众多的业务流程,如何将不同的业务流程与 AI 在线服务一一映射,这对 AI 在线服务的部署、可管理性及可扩展性提出了巨大的挑战;另一方面,面对众多的 AI 框架,企业运维人员总有无从着手的烦恼,因为他们需要为各个框架开发和配置不同的接口,工作量巨大。为解决 AI 系统建设这“最后一公里”的问题,UCloud 提供了 UAI-Service,它能基于大规模分布式计算平台为用户提供 AI 在线服务。

在实际任务部署中,UAI-Service 为用户提供了“两步走”的部署模式。首先,向用户提供 SDK 工具包,内含接口代码框架、代码和数据打包模板以及第三方依赖库描述模板。用户只需根据 SDK 工具包内的代码框架编写接口代码,准备好相关代码和 AI 模型以及第三方库列表,就可以通过打包工具一键完成任务的在线部署。

任务打包完毕后,用户可以通过 UAI-Service 分布式的 AI 在线服务 PaaS 平台进行后续管理和维护。该平台可以同时管理上千个计算节点,每个计算节点都是同构节点,具有相等的计算能力,并拥有自动请求负载均衡、自动资源管理的功能。用户只需要将业务部署在平台上,就无须操心其后续的运维。

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“UAI-Service 给用户带来的最大优势,就是省去了部署 AI 在线服务时的大量繁琐工作,让用户可以将宝贵的资源聚焦在自身的业务上。”在 UCloud 叶理灯看来,如果每一个企业用户在部署自己的 AI 服务时,都需要通盘考虑容灾、安全性、资源调度或者负载均衡,那么企业在人力资源和成本上的支出将是沉重不堪的。

UAI-Service 将这些工作都内化为 SDK 包和 PaaS 平台服务,用户只需要像使用云主机或者云存储服务那样,轻松将所需的功能或服务配置在一起就可以使用,而且 UAI-Service 还可以自动将分布式部署的四大要素——负载均衡、自动扩容、分布式容灾以及海量计算资源进行有效配置。

在下一篇中,我们将继续介绍 UAI-Service 平台的另一优势,以及 UAI-Service 如何借力英特尔技术以发挥其更强的 AI 能力等方面的技术解读。

本文转载自公众号 UCloud 技术(ID:ucloud_tech)。

原文链接:

https://mp.weixin.qq.com/s/PCtKJ7zarFDIpjvDQ024Sg

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