华为云 AI 容器：零基础搭建 AI 计算平台，提升计算效率 50%

如今，企业的数字化转型和智能升级必谈 AI，AI 在人们日常生活的中的产品和应用也随处可见，如智能音箱、AI 相机、人脸支付等。

但是，爆炸式增长的数据量、复杂的训练框架和算法，让很多企业现有的 AI 计算平台变得捉襟见肘：计算效率无法满足业务增加诉求，运营运维成本也居高不下。

华为云 AI 容器为客户提供更高性价比的算力，更简化了平台运维，提升 AI 计算效率 50%，加速了 AI 计算在各行业的落地和发展。

计算量 6 年增长 30 万倍 AI 平台扩容成本高

OpenAI 分析报告显示，从 2012 至 2018 年的 6 年时间，AI 训练使用的算力增长了 30 万倍，是同时期摩尔定律增长量的 5 倍。

这意味着，要保持计算速度不变，不能单单依靠芯片能力的升级，还必须增加计算设备投入。而专业 GPU 服务器配以高速网络、高速存储等设备，单台平均成本在 100 万左右，价格高昂，大部分企业难以承担。

系统日趋复杂 AI 平台运维难度激增

首先，不同的业务需要不同的 AI 训练框架、模型、加速库，如何在统一平台上管理不同的训练框架和模型，如何将线下训练快速部署到生产环境带来巨大挑战。

其次，AI 训练和公司业务使用不同的资源管理工具，使得运维团队需要掌握和使用多种资源管理工具，保障 GPU 利用率，增加运维复杂度。

再者， GPU 在集群内被不同业务团队共享，团队间的资源协调也会耗费不少精力。

公有云+容器化：AI 计算平台建设的必选之路

面对上述问题，各企业开始着手构建基于公有云和容器的 AI 计算平台，基于公有云的容器平台，能给客户带来什么样的好处呢？

更快速的获取算力资

面对 AI 计算需要的超大规模算力，自建 IDC 扩容周期长、一次性投入大，后期维护成本高，采用公有云，可以即申请即用，快速补充企业 IDC 算力的不足，同时具备更低的使用成本、无需关注基础设施维护、避免资源闲置造成浪费等优势，成为了客户扩充算力的最佳选择。

降低日常使用和运维难

用户搭建深度学习训练环境，需要准备带 GPU 的机器、安装 Python、TensorFlow、GPU 驱动等，如果要从开发环境到测试环境，再从测试环境到生成环境，涉及环境迁移过程中需要花很大精力来保证环境的一致性。

容器带来的标准化打包能力可以提供了绝佳的解决方案，将相关软件一并打包到镜像中，一次构建，即可在不同平台上运行，极大降低安装、部署的复杂度；同时各容器间相互隔离，可实现多训练框架并存，而且每一个框架都可以独立进行升级而不会影响其他业务，降低的日常运维的难度，让客户可以将更多的 精力集中在 AI 训练上。

但是，我们在与用户交流过程中发现，用户虽然认可公有云+容器的模式，但是在公有云上自建一套容器化的 AI 计算平台，对部分用户仍存在较大的技术门槛，尤其是那些尚未接触过容器的用户。

华为云就此推出了面向 AI 计算场景的容器服务——AI 容器，并于 2018 年在华为全联接大会发布，今年我们对 AI 容器进行了升级，在性能、易用性、可运维等方面都有了很大的提升。

华为云 AI 容器：更易使用和运维 提升 AI 计算效率 50%**

开箱即用 免除基础设施运

AI 容器采用华为云容器实例（CCI）作为基础设施层，得益于 CCI 的 Serverless 架构，用户完全无需关心主机的创建、管理、运维，而只需要在使用时申请所需要的算力资源即可（算力类型、CPU 核数、内存量），省去了基础设施的日常运维工作，用户可以更加专注于 AI 计算本身。

更快速的获取算力资

AI 容器基于全新的 Volcano 平台进行任务调度管理，Volcano 是华为云高性能批量计算平台，具有更高的调度性能，最高可达 1000 容器/秒，将算力获取的效率提升近 10 倍。

同时，有了 Volcano 的加持， AI 容器还可以基于拓扑和资源亲和进行任务调度，根据策略将关联任务调度到同一物理节点或二层网络内，极大的提升了 AI 训练过程中任务间通信及数据交互的效率。

秒级计费 资源性价比更高

AI 训练时客户需要快速、多次计算进行迭代，会对资源进行频繁的申请、释放，AI 容器采用按秒计费和套餐包的计费方式，真正做到按使用付费（PAYU），避免客户采用包周期等方式购买资源后，利用率不足而造成的浪费。

开放生态 支持主流训练框

随着 AI 平台容器化的深入，大量训练框架都已发布其容器版本，AI 容器目前已支持 Tensorflow, Caffe, Mxnet, Pytorch, MindSpore 等近十种主流训练框架，用户可以将训练代码平滑的迁移上云。

多样算力 用户选择更加灵活

AI 容器的能提供昇腾、鲲鹏、x86 和 GPU 等类型的算力资源，用户可以实现一套平台运行不同类型的应用，根据应用特点灵活选择算力资源，达到资源的最优配置。

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