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智能边缘云计算的创新——轻舟云FDN(Function Delivery Network)

中国高科技产业发展至今,呈现出反差强烈的两幅画面:

一幅画面是繁荣与蓬勃。“嫦娥四号”实现人类首次月背软着陆,5G商用牌照率先发放,全球首款异构融合类脑计算芯片发布,人脸识别广泛运用在零售等生活场景……这些都是中国科技产业崛起的证据。

而另一幅画面却是挣扎。2018年,美国商务部发布公告称,将在未来7年内禁止中兴通讯向美国企业购买敏感产品。最后,中兴通讯向美国支付4亿美元保证金以换取禁令解除。

这是中国科技产业充满隐忧的一面——在上游关键技术上被外国“卡脖子”。一旦上游断供,处于产业链下游的中国科技产业,其发展就会受到极大的影响。

中国必须掌握核心技术,必须进军产业链上游,没有退路。

不惜代价“死磕”上游技术,是一种值得鼓励的精神,但还有一种方法,是最大限度地利用自身在下游的优势,向上游做柔性的延伸。在人工智能时代,这或许是中国科技产业崛起的“另类”方式,却又暗合着产业发展的铁律。

历史不会重复,但会押韵。

“含光800”的逆袭

芯片被称为“科技巨人头上的皇冠”,是产业链上游核心技术的代名词。

2018年的“中兴事件”,让中国人体会到了“缺芯之痛”。但仅仅过去一年时间,阿里巴巴达摩院便用“中国速度”造出了一颗号称“全球最强”的AI芯片——含光800。

达摩院2017年才成立,2018年才设立专注于自研芯片开发的全资子公司,2019年就造出了第一颗自研芯片含光800,这样的速度令世人惊叹。

含光800是一款AI推理芯片,主要用于云端视觉处理。据了解,在人工智能视觉场景中,含光800能够提供全球最强的算力:在业界标准的ResNet-50测试中,含光800推理性能达到78563 IPS,比目前业界最好的AI芯片性能高4倍;能效比500 IPS/W,是第二名的3.3倍。

阿里巴巴,一家从电商平台业务发展起来的公司,为什么短短几年内能够在某个芯片设计垂直领域实现飞跃性的突破,站在世界之巅?

答案有两个:一是阿里巴巴拥有大量的数据,二是自身业务深深植根于海量的真实需求。

含光800是AI推理芯片,AI推理离不开AI的训练,而AI训练需要大数据。大数据从哪里来?从阿里巴巴自身的业务中来。

一方面,线上的淘宝、天猫,线下的盒马鲜生以及“城市大脑”,无一不与图像处理相关。阿里巴巴仅仅在日常运作中,每天就需要处理数十亿帧图像,这些图像就是宝贵的数据,使得阿里巴巴所训练的机器学习软件既准确又强大。

另一方面,这些生成大量数据的日常业务——不管是淘宝、盒马,还是帮助解决交通拥堵问题的城市大脑——都是运用图像处理能力的具体场景。这些业务是最好的试验田:就像是在田野中收割了果实后,又把种子撒到土里,再舒枝展叶结出新的果实。

从阿里巴巴集团的层面看,含光800之所以能成功,是因为它转化了阿里巴巴所拥有的整条产业链的资源。目光从阿里巴巴单单一家企业移开,放眼全中国,我们就会惊喜地发现:大量的数据和丰富的应用场景,其实是中国科技产业所共同享有的“福利”。

含光800证明了中国科技产业崛起另一条路径:根据具体的业务需要,把产业链下游的草根应用优势,转化为产业链上游的顶层设计优势,用柔性延伸而非直接进攻的方式,渗透进产业链价值最高的环节。

“世界工厂”的真实含义

“自下而上”的柔性发展道路是否可行,早已被中国制造业的发展历程所确证。

受益于20世纪80年代的第三次国际产业转移浪潮,中国从产业链下游的零部件生产和组装起步,逐渐发展成为“世界工厂”。

“世界工厂”的名号,貌似恭维,实为讽刺:中国虽然有很强的制造能力,但却被国际资本死死压在利润最微薄的制造环节,中国制造也因此常被诟病为“缺乏核心能力”。

批评者未能意识到的是:单单把组装和集成做到极致,其实已经是一种核心能力,在制造环节中,中国积累了大量的经验。中国的代工厂最清楚,什么产品该用什么样的零部件,什么零部件该用什么样的方式生产,才能最为合理和高效。这就带动了零部件的持续国产化,向产业链上游不断迈进。

零部件的国产化,从低端零部件起步,向高端零部件渗透,当全产业链实现国产化,制造企业就会开始提升生产过程中的科技含量。这就是自下而上,根据自身的需要,一步步渗透产业链上游,进而掌握全产业链的路径。

以家电行业为例,早期家电生产从引进国外的低端生产线开始,技术上以模仿为主,缺乏自主品牌,主要依靠代工生存。如今,中国家电已经掌控了几乎所有的核心零部件生产,实现了全产业链的国产化。

掌握了全产业链之后,家电厂商就会利用高科技进一步强化生产能力。这就是为什么格力在发展机器人和智能装备,美的要收购库卡机器人。这就是中国“自下而上”的磅礴伟力。

但为什么其他发展中国家没有像中国一样,从产业下游向上游自然发展?

这是因为,对于地狭人寡的小国而言,集成组装的价值已经足够丰厚,企业既没有能力也没有必要去垂直整合产业链的上游,因为狭小的国内市场无法积聚足够的资源支持这些企业升级扩张。

而中国的特殊性正是在于“大”:一是庞大的人口规模,二是海量的自然资源,三是巨大的市场空间。

在各国之间需要依靠优势互补才能分工完成的工作,却能够在中国这一片土地上全部完成,而且还能够形成闭环:中国庞大的适龄劳动人口基数,既能提供大量的廉价劳动力,又能带来需求巨大的多层次市场,市场的需求和反馈还能给生产企业指引方向,并支持它们做大做强,在海外市场攻城略地。

含光800成为“全球算力最强”AI芯片背后的深层次逻辑,其实也植根于此。

海量数据的磅礴伟力

含光800的研发过程中,阿里巴巴丰富的业务带来了巨大的数据量,这些业务同时又能成为含光800发挥具体作用的场景。

在2019年的云栖大会现场,阿里巴巴展示了含光800在智慧交通方面的应用:过去城市大脑实时处理交通视频,需要40颗传统 GPU,延时为300ms,而使用含光800仅需4颗,延时为150ms;再以淘宝的功能“拍立淘”为例,拍立淘商品库每天新增10亿幅商品图片,使用传统GPU算力识别需要1小时,使用含光800后可缩减至5分钟。

虽然含光800在ResNet-50测试获得第一,但含光800基于台积电12nm工艺生产,尺寸比参加同一测试的其他竞品都要大,如果抛开这项要素,单纯对比性能,显然有失公允。而且,ResNet-50只是MLPerf的一组适用于图像分类任务的基准测试,含光800在其他方面的表现如何还尚未可知。

但不可否认的是,阿里巴巴用这样“倒推”的思路,造出了一块让国内外厂商都惊叹的芯片。

“自下而上”的柔性发展,隐隐然已是中国科技产业在人工智能时代的另一条崛起道路。

云天励飞副总裁兼芯片产品线负责人李爱军告诉亿欧,人工智能的上下游可以按“算法训练及设计”、“算法应用及落地”两大部分来划分。人工智能起源于美国,因此美国公司在技术研发上,平均领先中国同行半年到一年,但人工智能技术毕竟要应用于市场,中国具有庞大的市场优势和海量的数据优势,能够让算法快速迭代,从而弥补技术上的代差。

“人工智能是服务人的,因此人口优势会很关键。”李爱军说。

“中国的优势可以总结为数据优势。”邢练军认为,数据量大,而且对数据的控制不至于过于严格,是中国人工智能发展的一大优势。

邢练军是智慧城市,安防和人工智能行业多年从业者,曾在华为、易华录、比特大陆担任高管。

快商通首席科学家李海洲院士也有相似的观点,他说:“人工智能需要与深度学习和大数据紧密结合,中国在数据资源这方面的优势毋庸置疑。中国有近14亿的人口,仅是日常生活场景就能产生比全球其他国家更丰富的数据,这让深度学习的效益能够发挥到最大。”

根据2019年IDC与希捷联合发布的报告《数字化世界——从边缘到核心》,中国的数据量在未来7年中的年平均增速将达到30%,是全球数据量增长速度最快的区域;到2025年,中国将拥有全球最大的数据量。

多年以来,世人的成见是:中国善于“用”技术,却不善于从0到1的科技创新,因此中国科技只能在下游应用领域繁荣发展,却在上游研发领域鲜有建树。

如今,巨大的下游市场所产生和积累的数据,正在成为中国科技产业在人工智能时代的有力武器,帮助中国科技产业再一次攀向世界之巅。

同时,随着数据爆发式的增长,仅仅依靠传统的云中心计算将无法负担沉重的数据处理压力,影响网络的可持续发展,制约很多新兴应用的升级。而边缘计算超低延时、超高可靠的特性使之成为万物互联时代的新方向。目前,已经有越来越多的企业也开始加入智能边缘云计算市场,并推出各自的智能边缘云计算服务。其中是由深圳清华大学研究院下一代互联网研发中心轻舟云团队提出的功能分发网络,简称FDNFunction Delivery Network)。轻舟云FDN平台主要针对5G和物联网时代高带宽、延迟敏感的新型应用需求,致力于打造一个更加简单、更安全、更快的边缘计算网络资源调度平台。轻舟云FDN通过基于现有网络基础设施再构建FDN业务层,开放相应的API接口,支持“一键式”接入。当用户访问整个FDN系统时,自动调度网络资源,就近计算后将结果反馈给用户,极大降低延迟。FDN智能边缘云计算平台充分考虑了新型应用需求,通过将AI、物联网分析等计算能力注入边缘,使边缘设备具备高扩展性,降低带宽的同时缓解云中心计算压力。

转自:亿欧

原文链接:https://www.iyiou.com/p/122075.html

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