宇博证券有限公司新闻，在基础设备之上，怎么让客户能进一步快速调用资源，在AI落地的进程中进一步降本增效?
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作为我国云核算商场份额最高的云效力商，阿里云从前首先迈出了这一步，给出的答案是——
软硬一体
软硬一体，在2017年就已成为头部云效力厂商的一致。
为了云核算的一大恶疾——通过虚拟机建立云的进程中，虚拟化带来的功能损耗问题，2017年9月，阿里云推出榜首代神龙架构，在整个职业中初度以软硬别离的规划方法完结了功能的0损耗。而大洋彼岸的AWS也同样在2017年末推出了类似产品AWS Nitro架构。
在此基础之上，现在，阿里云异构核算针对笔直职业，进一步供给了让云上资源变得更高效、更易用的软件东西。
比如针对人工智能职业的神龙AI加快引擎(AIACC)。
在大规模深度学习场景中，大规模GPU资源不只引起了高运维本钱，跟着机器数的添加，不同机器GPU之间的合作难度也会变大，引起单张GPU卡的使用率反而下降。AIACC则能够通过对通讯、带宽等中止深度优化，提高资源协作功率和使用率
在AIACC的加持之下，本年3月，阿里云取得了斯坦福大学DAWNBench ImageNet四个榜单的世界榜首。
根据从前落地的实践事例，AIACC能够帮忙客户在云上训练场景下，提高2倍到14倍的功能;在推理场景下，提高2倍到6倍的功能。
AI芯片领域的独角兽地平线，与阿里云AIACC团队紧密协作，将根据阿里云异构核算的分布式训练功能提高4倍，让地平线算法研制功率得以明显的提高，本钱得以大幅下降。
阿里内部，以阿里云IoT的图画分类事务为例。AIACC团队和IoT智能事务研制团队协作，将大规模图画分类分布式训练功能提高5倍。
另一阿里异构独有的软件产品，就是分片cGPU容器技能，能让客户通过容器来调度底层GPU资源，以更细颗粒度调度运用GPU，前进GPU资源使用率，抵达降本增效的意图。
阿里云异构核算产品担任人潘岳也进一步对量子位解说了“软硬一体”的必要性：
单纯从算力的视点来说，硬件适当筑路时用到的水泥、石块这样的基础。但仅仅是基础的堆叠显然是缺少以处理问题的。
硬件资源为底层的基础设备之上，需求将虚拟化这样的技能通过软件产品的方法迭代出来，去充分发挥底层硬件的才干，把相应的技能盈利释放给客户。
算力池化
除了软硬一体，阿里云异构核算产品展现出来的另一个展开趋向，是算力池化，带来了对算力更加活络的调度才干。
不断以来，用户在云上挑选GPU算力的时分，都是受标准配比约束的，比如内存和GPU之间只需特定几个份额。但是每个AI推理模型之间需求的资源配比是千差万别的。
阿里云异构核算本年推出弹性加快核算实例EAIS，通过软件池化的方法，在国内云厂商中初度完结GPU、FPGA、NPU等异构加快器与CPU/内存的解耦。
EAIS为客户供给了一个异构算力池，用户能够将需求的GPU资源量调配到任何一款阿里云ECS效力器中，根据不同使用需求活络优化CPU/内存与GPU之间的份额，匹合作适的资源组合，在提高AI推理功率的一起大幅下降本钱。
全面规划
AI下半场，它的基础设备需求更丰盛和多样。
龙欣表明，推理面临的是十分复杂的事务场景，触及到的技能很或许不只需AI。C端用户用到的一个功用，或许融合了音视频编解码和深度学习等多种技能。异构核算作为底层的基础设备，也需求掩盖多样化的需求。
阿里云异构核算当然发端于AI，但它面临的，早已不只AI。
