诺兰的《信条》,你看懂了吗?

 

这个问题好像挺难回答,说看懂了怕人说装;说没看懂怕人说傻。所以标准答案可能是既看懂又没看懂,这或许说明诺兰就是拍了个悖论。

 

跟大部分小伙伴一样,时间钳形运动这种东西我大概就看了个寂寞。但是《信条》里关于时空悖论的处理,却让我似有所悟。电影里无论怎么穿越时空,最后都无法改变结果。这就构成了一个悖论:既然逆转时间无用,那我还逆转它干嘛?

 

 

这个悖论在物理学上到底成不成立我不知道,但却跟很多我们采访过的产业 AI 案例有某种相似:企业在应用 AI 技术时,往往是硬件问题解决了软件出问题,软件解决了算力又不够,算力解决了数据出麻烦——各种问题构成了一个钳形运动,导致企业 AI 总是陷入一个死循环,还不如干脆不用。

 

想要跳出这个悖论,就不能单点突破,而是统筹考虑企业 AI 的全局法则,把软硬件问题一次“歼灭”。

 

在 AI 产业化突围不断加强的新阶段,这种可能性正在加强。第四范式华为的一次握手,正在带来从算力到框架,从数据统筹到操作系统的全栈 AI 可能。

 

企业跳出 AI 的时空悖论,也许就在弹指一挥间。

 

Sage AIOS:扼住数据的空间坍塌

企业应用 AI 的软件问题,绝大多数出在数据上。

 

被数据喂养出来的智能,是机器学习代表的第三次 AI 崛起之关键。但这种方案落在产业端,却可能出现各种各样的问题:有效数据稀少、训练数据与生产数据不一致、数据干扰过多、数据时效性弱、各行业数据差异过大等等问题萦绕在企业周围。恨不得数据所到之处,遍地都是问题——缺少数据规范和标准,或许可以被称为数据空间坍塌的成因。

 

而解决企业“数据+AI”问题的关键,在于一套行之有效的操作系统,将数据的一致性、时序性、数据闭环,以及数据治理系统进行有效的统一。

 

面对这一问题,第四范式在不久前发布了面向企业 AI 的“Windows”:Sage AIOS 企业级 AI 操作系统。

 

 

在 Sage AIOS 中,企业可以在简单易用的操作界面上,完成数据资源治理、系统资源调度、应用场景管理等能力,从而实现企业 AI 应用中数据、资源、场景的规范化。

 

数据方面,Sage AIOS 会规定每种场景的数据准备与使用方式。进入到某个 AI 应用场景中,只需要根据说明准备相关数据,调用 IT 资源,就可以实现低门槛落地 AI 应用。既降低了人才成本,又提升了落地效率。

 

如果说 Sage AIOS 解决了企业 AI 落地的数据标准化难题,将企业时常面临的数据混乱状态进行了统一,是在软件端扼住了 AI 的时空悖论,那么在另一侧,华为与第四范式算力平台 SageOne 正在致力于在全栈全场景算力上解决企业的 AI 难题。

 

Atlas:击穿计算的时间停滞

如果说,复杂的数据问题是企业应用 AI 时面临的空间成本;那么 AI 算力不足,就是标准的时间成本。

 

在企业应用 AI 时,从训练到部署,从云端到边缘、端侧场景,各个领域都需要充足且能够适配的 AI 算力。否则就会出现训练太慢、部署跑不动、具体场景找不到合适硬件支撑等等问题。AI 算力就像产业智能化时需要的电能,哪里要用高压电,哪里需要电池必须明明白白,否则产业 AI 会陷入到算力不足的漩涡里,甚至根本无法启动。

 

面对这种情况,华为发布了 Atlas 人工智能计算解决方案,打造了面向各场景所需的模块、板卡、小站、服务器、集群等产品形态,实现“端、边、云”的全场景 AI 算力适配。

 

 

作为产业界独特的 AI 基础设施,Atlas 目前已经广泛应用在智慧城市、智慧交通、智慧医疗等领域,成为华为全栈 AI 解决方案的组成部分。

 

在硬件领域,Atlas 可以说是 AI 基础设施与 IT 产业、行业智慧融合的产物,将昇腾的底层优势与各计算场景进行了对齐。这在很大限度上解决了 AI 算力不足与算力单一、算力体系间不适配的三重问题,从而让企业跳出 AI 算力不足陷入“时间停滞”的窘境。

 

一边是软件层面的数据标准化,一边是硬件层面的全场景 AI 算力适配。可能各位朋友也发现了,想要全面解决企业 AI 落地的软硬件难题,最好是将两种方案结合起来,实现《信条》里的那种正逆部队同时行动,一举打破 AI 的“时空悖论”。

 

而这个奇点,并不遥远。

 

奇点将至,悖论退散

在不久之前的昇腾 AI 新品全球发布会(HAI 2020)上,华为发布了昇腾 AI 全栈软件平台,包含异构计算架构 CANN 3.0、全流程开发工具链 MindStudio 和昇腾应用使能 MindX。大幅度提升了 Atlas 平台的软件使能与适配能力。

 

而在发布会当天,一位非常重要的朋友来讲述了自身与华为在 AI 领域的软硬件合作,那就是第四范式。

 

在第四范式与华为的合作中,双方在软硬件一体的基础上,基于 Atlas 产品,华为 MindX DL 完成了软硬件的深度优化。第四范式将自身在 AI 软件技术上的深厚积累,与华为产品深度整合、优化。第四范式自研的包括 GDBT(大规模分布式高维机器学习框架)、RTiDB(AI 实时内存数据库)、pRPC(零拷贝通信协议)、HyperScheduler(AI 调度核心)等多项技术,让 AI 得以充分利用计算、存储、网络、调度的多项资源。这让第四范式的数据训练、推理算法、模型应用等整个 AI 流程,能够在极致算力上高效运行,以软件定义的方式来助推 AI 落地。

 

 

而在此基础上,第四范式的 Sage AIOS 正在与华为昇腾体系进行更紧密的合作,将新一代企业级 AI 操作系统的软件创新,与华为打造的 Altas 全场景软硬件底座进行深度融合,为千行百业的企业用户带来极致算力体验下的软硬件联合解决方案。

 

当最懂企业智能化落地的 AI 公司,遇到最懂场景、生态、行业的昇腾,一个奇点或许正在酝酿当中。在一场势必到来的爆发后,那些困扰了企业很久软硬件悖论将烟消云散。

 

一站式、全流程、无缝、一体机,这些关键词背后究竟隐藏着怎样的改变?

 

Sage 的意思是先知,Atlas 是古希腊神话中的大力神。当先知携手大力神,这个组合将给企业探险者带来怎样的助攻?

 

答案尽在 9 月 23 日开启的华为全联接大会 2020——产业 AI 的新规则,创立于旧悖论的衰亡一刻。