今年都在說AI技術落地。AI到底有沒有真正落地？可能得真實數字說了才算。

IDC今年7月發布的一份報告顯示，2018至2024年，中國AI云服務市場年復合增長率將達到93.6%。

當然，高增速也不一定是真正的行業繁榮，行業的結構變化更能說明天平傾斜的方向。

阿里云最近有一組數字值得玩味：四年前，云上的訓練任務占比超過80%；而如今，推理任務所占算力比重已經基本過半。

阿里云透露，這背后主要是因為4年以來，AI行業悄然發生的變化：云端進行推理的需求，比訓練需求的增長要快得多。占比過半標志推理將是未來更為主流的云上AI計算需求，也說明AI行業已經從創業和從研發和創業為主，真正走向落地。

為什么這么說？

阿里云異構計算研發總監龍欣解釋， 訓練是更偏后端研發的階段。而推理更多是把成熟的產品推廣到市場上規模化應用，從這個角度來看，算力是處于訓練還是處于推理，其實就能判斷這個產品在AI上的技術是否開始了大規模落地。

而阿里云還透露了一組數字，最初云端GPU上線時，只有少數幾家互聯網企業和人工智能技術創業公司，租用算力來驗證自己的商業模式和業務探索；現在AI用戶已覆蓋智能智造、醫療、教育等數十個行業。

例如，今年的疫情讓在線教育等行業迅速增長。阿里云透露，在線教育是過去一年里對異構計算需求增長最迅速的行業，已經增長了近200%。這也側面反映了這個行業AI應用的快速落地。

“實際上，AI已經進入到了下半場。推理業務的多樣化也帶來了異構場景和器件的多樣化，云游戲、5G都是現在非常受關注的賽道。”龍欣表示，云上異構計算也在支撐更多的新興賽道。

AI技術已經到了不是少數人少數企業的“自嗨”，開始走向傳統行業，全面開花。

總而言之，AI已經從重訓練的研發階段，進入訓練推理并重的落地階段，而且應用面越來越廣。

從算法到“算法+算力”

以深度學習為代表的AI技術飛速發展，對于算力的需求也在暴增。OpenAI的年度報告顯示，從AlexNet到AlphaGo Zero，短短6年時間里，最先進AI模型算力需求增長了30萬倍。

算法固然是提升AI技術的核心，但是想要AI快速落地，最“簡單粗暴”的辦法就是疊加算力。今年出現的超大自然語言模型GPT-3就是典型的例子。

另一方面，更偏研發行為的訓練階段，對算力的需求是有天花板的，與具體業務規模不直接關聯。而如今AI產品的落地，意味著隨著前端用戶規模的擴大，對應推理業務模型對算力的需求是會呈現線性甚至爆發式增長的。比如，阿里云曾經在數天內為一款爆款AI產品“彈出”了數萬片云上GPU，抓住了涌入的用戶。

“巧婦難為無米之炊”，掌握算力資源的AI基礎設施成為AI從概念到落地的重要支撐。

AI已經從以單一的算法為核心逐漸演變為算法、算力雙核心。

云，無疑是獲取算力最便捷與靈活的方式。通過云，企業可以隨時獲得充足的云端AI算力。

作為基礎設施提供商的云計算，為滿足行業發展，堆硬件是必經之路，但提供AI算力并不等同于單純堆硬件，如果沒有全面的軟硬件技術，只會得到1+1<2的效果。

如何調度這些資源，解決用戶在使用時的性能損失，是云計算廠商必須考慮的問題。

云異構計算的三個階段

這就要從云上AI基礎設施的發展階段說起。

云上異構計算作為最能發揮AI效率的計算方式，其發展可以分為三個階段：

第一個階段，是異構計算需求的從0到1。

在2013年AlexNet依靠GPU達到80%準確率，展現了GPU在AI算力提供上的能力這給業界開辟了一條新路。淘寶拍立淘、新浪微博等等，就開始嘗試利用GPU來開發機器學習產品。2016年，阿里云邁出了第一步：啟動異構計算業務，主要是服務了第一批尋求AI創新的客戶的需求。在這個階段，主要解決了企業對異構算力的從有到無。

第二個階段，是規模化。

在2016年AlphaGo大放異彩之后，深度學習等AI技術開始從實驗室走向工業界。隨著大量互聯網企業開始對人工智能算法研發進行重點投入，AI算力的瓶頸也日益凸顯。

大量模型訓練的需求，以及對大算力需求的不斷增長，推動了規模化、強彈性、高性能的云上計算基礎設施的落地。阿里云也開始規模化部署云上異構算力。

短短3年時間，阿里云已經擁有超大規模的云上異構計算集群，每秒能支撐100億億次的異構運算，相當于在1秒內看懂超過5.3億張圖片、翻譯4千萬句話、識別9.2萬小時長的語音。

而正如前文所說，2020年，人工智能行業的拐點已經到來，AI真正從研發和創業，走向了落地實踐。這也就驅動著異構計算產品進入了第三階段。

第三階段的特征，是精細化和多樣化。

當AI從研發走向落地，訓練場景就將面臨更為復雜多樣的業務，對于企業客戶而言，上云的需求也就從大算力，聚焦到了降低推理成本和極速部署等方面，同時場景也更為多樣。

不難看出，這三個階段的變化，是技術進步和行業發展共同促進的結果。

而第二階段構建面向大計算的基礎設施，可以說是所有云廠商的必經之路，也仍然是目前許多廠商的競爭重點。

但在基礎設施之上，如何讓客戶能進一步快速調用資源，在AI落地的過程中進一步降本增效？

作為中國云計算市場份額最高的云服務商，阿里云已經率先邁出了這一步，給出的答案是——

軟硬一體

軟硬一體，在2017年就已成為頭部云服務廠商的共識。

為了云計算的一大頑疾——通過虛擬機搭建云的過程中，虛擬化帶來的性能損耗問題，2017年9月，阿里云推出第一代神龍架構，在整個行業中首次以軟硬結合的設計方式實現了性能的0損耗。而大洋彼岸的AWS也同樣在2017年底推出了類似產品AWS Nitro架構。

在此基礎之上，現在，阿里云異構計算針對垂直行業，進一步提供了讓云上資源變得更高效、更易用的軟件工具。

比如針對人工智能行業的神龍AI加速引擎（AIACC）。

在大規模深度學習場景中，大規模GPU資源不僅導致了高運維成本，隨著機器數的增加，不同機器GPU之間的配合難度也會變大，導致單張GPU卡的利用率反而下降。AIACC則可以通過對通訊、帶寬等進行深度優化，提升資源協作效率和利用率

在AIACC的加持之下，今年3月，阿里云獲得了斯坦福大學DAWNBench ImageNet四個榜單的世界第一。

根據已經落地的實際案例，AIACC可以幫助客戶在云上訓練場景下，提升2倍到14倍的性能；在推理場景下，提升2倍到6倍的性能。

AI芯片領域的獨角獸地平線，與阿里云AIACC團隊緊密合作，將基于阿里云異構計算的分布式訓練性能提升4倍，讓地平線算法研發效率得以顯著的提升，成本得以大幅下降。

阿里內部，以阿里云IoT的圖像分類業務為例。AIACC團隊和IoT智能業務研發團隊合作，將大規模圖像分類分布式訓練性能提升5倍。

另一阿里異構獨有的軟件產品，便是分片cGPU容器技術，能讓客戶通過容器來調度底層GPU資源，以更細顆粒度調度使用GPU，提高GPU資源利用率，達到降本增效的目的。

阿里云異構計算產品負責人潘岳也進一步對量子位解釋了“軟硬一體”的必要性：

單純從算力的角度來說，硬件相當修路時用到的水泥、石塊這樣的基礎。但僅僅是基礎的堆疊顯然是不足以解決問題的。

硬件資源為底層的基礎設施之上，需要將虛擬化這樣的技術通過軟件產品的形式迭代出來，去充分發揮底層硬件的能力，把相應的技術紅利釋放給客戶。

算力池化

除了軟硬一體，阿里云異構計算產品展現出來的另一個發展趨勢，是算力池化，帶來了對算力更加靈活的調度能力。

一直以來，用戶在云上選擇GPU算力的時候，都是受規格配比限制的，比如內存和GPU之間只有特定幾個比例。可是每個AI推理模型之間需要的資源配比是千差萬別的。

阿里云異構計算今年推出彈性加速計算實例EAIS，通過軟件池化的方式，在國內云廠商中首次實現GPU、FPGA、NPU等異構加速器與CPU/內存的解耦。

EAIS為客戶提供了一個異構算力池，用戶可以將需要的GPU資源量搭配到任何一款阿里云ECS服務器中，根據不同應用需求靈活優化CPU/內存與GPU之間的比例，匹配適合的資源組合，在提升AI推理效率的同時大幅降低成本。

全面布局

AI下半場，它的基礎設施需要更豐富和多樣。

龍欣表示，推理面臨的是非常復雜的業務場景，涉及到的技術很可能不只有AI。C端用戶用到的一個功能，可能融合了音視頻編解碼和深度學習等多種技術。異構計算作為底層的基礎設施，也需要覆蓋多樣化的需求。

阿里云異構計算雖然發軔于AI，但它面對的，早已不只AI。

阿里云異構計算產品加持的經典案例，早已不僅僅局限于AI領域。

阿里云異構GPU/FPGA服務器就重點支持了天貓雙11晚會直播的實時視頻轉碼，服務了4k、1080p、720p等各個分辨率的轉碼。

業內規模最大的單業務FPGA計算集群，為淘寶提供超過數百萬QPS的圖片轉碼處理能力。FPGA云服務器今年首次100%承擔雙十一淘寶圖片流量，預計節省計算成本數億元。

……

云異構計算的下一步

回顧國內云異構計算產品的發展歷程，阿里云無疑是最早布局的云服務商。

據阿里巴巴集團研究員、阿里云彈性計算負責人張獻濤介紹，阿里巴巴內部有豐富的業務，這些內部業務為阿里云的技術輸出提供了最直觀的行業洞察。而反過來，阿里云的技術積累又反哺了集團業務。

這就形成了一個良性的閉環，使得阿里云能夠堅定地在云計算業務上進行前瞻性的布局。

那么，在第三階段之后，云異構計算將向何處去，阿里云又是如何判斷的呢？

阿里云異構計算產品負責人潘岳談到，從產品的角度而言，未來云異構計算的發展，一定是一個生態化的過程。

一方面，是阿里云這樣的底層基礎設施，被行業ISV（獨立軟件開發商）、解決方案公司集成，賦能AI等領域的創新實踐。

另一方面，是與英偉達這樣的加速器廠商加強合作，進一步豐富加速器的硬件生態。

而站在技術角度，阿里云異構計算研發總監龍欣表示，接下來，單一加速器將不再能滿足AI、視頻編解碼等諸多領域的業務需求，加速器硬件融合的趨勢已經顯現。

未來，異構計算在技術上有可能出現這樣一次新的變革：通過軟件池化解耦和硬件池化解耦，把多種加速器融合在一起，去滿足AI等行業中業務落地階段更廣泛的加速需求。

這也將是阿里云下一階段的重點探索方向。

并且，隨著5G的布局，隨著視頻等可視化計算需求的增長，云異構計算不僅僅是在AI領域，也將在視頻、云游戲等更多行業中扮演更加重要的角色。
編輯：hfy