UCloud 人工知能と Intel の背後にある技術的なストーリーを分析する (パート 1)

「企業が独自のAIオンラインサービスシステムを構築するのは簡単ではありません。ITインフラストラクチャの構築とAIフレームワークの展開には、多くの人材と物的リソースが必要です。ITシステムとAIフレームワークの選択を誤ると、これまでの努力がすべて無駄になり、AIプロジェクトの開発と普及のハードルが高くなります。私たちの目標は、クラウドホストやクラウドストレージなどの成熟したクラウド製品を使用するのと同じように、ユーザーがAIオンラインサービスを利用できるようにすることです。Intel XeonプロセッサーE5製品ファミリーとIntel AVXの高いスケーラビリティを最大限に活用することで、当社のUAIサービスは徐々にこの目標に近づいています。」

人工知能（AI）が本格化する中、多くのスタートアップ企業や従来型企業が市場拡大の機会としてAIを活用することを選択していますが、同時にAIを効率的に導入する能力が不足しているという問題にも直面しています。この目的のために、UCloud は Intel Xeon サーバー プラットフォームをベースとした UCloud AI オンライン サービス (UAI-Service*) を開始し、Intel Advanced Vector Extensions (Intel AVX) 命令セット関連の処理ユニットの可能性を最大限に探求し、活用しています。同社の大規模分散コンピューティング プラットフォームは、画像認識や自然言語処理など、複数の AI 分野における企業のオンライン サービス アプリケーションのニーズを満たすことができます。

課題

企業にとって AI への道は平坦なものではありません。AI イノベーションの旅に乗り出すスタートアップ企業であれ、AI の力を利用して進路を変え、変革やアップグレードを実現したいと考えている従来型の企業であれ、AI システムの設計、導入、運用、保守には多面的な巨額の投資が必要であり、困難を伴います。意思決定と選択のプロセスで不注意があれば、莫大な埋没コストが発生し、多くの企業が困惑することになります。

AI の高コストにより、企業の総所有コスト (TCO) が侵食されています。AI 機能の向上により、企業は莫大なコスト支出を余儀なくされる可能性があります。パフォーマンスとコストのバランスをどのように取るのでしょうか?この問題は多くの企業の意思決定者を悩ませています。

解決

UCloud UAI サービス: スタートアップ企業と従来型企業の AI 変革向けに設計された UCloud UAI サービスは、導入が簡単で、操作と保守が容易で、より安全で、複数の AI フレームワークでサポートされる AI オンライン サービス ノードを提供するように設計されています。これにより、企業は AI モデル展開の重要なリンクを完了し、画像認識や機械学習などの複数の AI 分野で企業ユーザーのニーズを満たすことができます。

Intel® Xeon® プロセッサー E5 ファミリーと Intel® AVX: Intel との緊密な技術協力を通じて、UAI-Service はクラウド ホスト内の Intel® Xeon® プロセッサー E5 ファミリーのアイドル処理能力を巧みに活用し、Intel® AVX 機能を使用して AI オンライン サービスをサポートおよび高速化します。一方、プロセッサ ファミリの強力なスケーラビリティを活用して柔軟な展開を実現し、低コストで高いパフォーマンスを実現し、ユーザーの TCO を削減します。

結果

AI 技術の普及を真に促進し、その持続的な発展を支援する: UCloud が開始した UAI サービスは、テクノロジーの「奥深い奥地」にある AI 技術とアプリケーションをさらに普及させ、実現します。 PaaSアプローチを通じて、AI分野の開拓と進歩に取り組んでいるより多くの企業が優れたAI展開能力を獲得し、AI業界全体が「小さな一歩、速いペース」で前進することを可能にします。

アイドル状態のコンピューティング リソースをより効率的に使用し、ユーザー コストを節約: UAI-Service は、Intel Xeon プロセッサー E5 製品ファミリーのアイドル状態の処理能力を革新的に活用し、アイドル状態のコンピューティング リソースを再利用するための効果的な試みです。この成功により、何千ものデータセンター プロセッサのアイドル容量を最大限に活用できるようになりました。これにより、企業ユーザーのTCOを削減するだけでなく、環境保護や省エネ効果も実現します。

AlphaGoの突然の出現により、AIは過去2年間にわたり人々の注目を浴び続けるホットな話題となった。 AIも象牙の塔から抜け出し、一般企業や一般大衆に近づき、経済や人々の暮らしにおいてますます重要な役割を果たし始めています。機械学習やパターン認識から自動運転やマシンビジョンまで、多くのスタートアップ企業がAIの研究開発を飛躍のチャンスと捉えているだけでなく、多くの従来型企業もAIを自社の変革とアップグレードに不可欠なツールと捉えています。

しかし、AI システムの構築は簡単な作業ではありません。エンタープライズ AI システムの構築は、「データ収集」、「モデルトレーニング」、「モデル展開」の 3 つのステップに分けられます。各ステップでは、複雑な IT システムの構築と運用・保守作業が必要になります。さまざまなビッグデータやクラウドコンピューティング技術ソリューションが成熟するにつれて、「データ収集」や「モデルトレーニング」のタスクが徐々にクラウドに移行し、成熟したクラウドソリューションが形成されています。しかし、AI モデルのクラウド展開には依然として多くの問題があります。一方では、さまざまな AI フレームワークでは、企業がさまざまな展開戦略を策定して実装する必要があり、必然的に運用コストが高くなります。一方、モデルのトレーニングに主に使用される GPU プラットフォームは、モデルの展開における展開コストが高いだけでなく、スケーラビリティのパフォーマンスも理想的とは言えません。

UCloud が推進する UAI サービスは、前述の AI モデル展開の難しさに対する革新的なソリューションです。 UCloud のエンジニアは、仮想クラウド ホスト上の Intel Xeon プロセッサー E5 製品ファミリーのアイドル状態のコンピューティング リソースを創造的に活用し、Intel AVX の機能を活用して、AI モデルの展開に重点を置いた AI オンライン サービスを提供しました。 Intel Xeon プロセッサーの強力なスケーラビリティにより、UAI-Service を迅速かつ簡単に導入でき、企業の AI オンライン サービスの実行コストを大幅に削減できます。

AIサービスの使用をクラウドホストの使用と同じくらい便利にする

「簡単に言えば、AIの3つのステップは、ビッグデータの収集、AIモデルのトレーニング、AIオンラインサービスの3つに分けられます。」 UCloud の革新的な製品ラインのディレクターである Ye Lideng 氏は、エンタープライズ AI システムの構築について説明しました。 「これまで、最初の 2 つのステップでは、UCloud は成熟したクラウド ホスティング、クラウド ストレージ、クラウド ネットワーク、およびその他のソリューションをユーザーに提供してきました。」

しかし、三部作の最終楽章には依然として多くの問題が残っています。一方、企業ユーザーが AI をベースにビジネスイノベーションを進める場合、数多くのビジネスプロセスに直面することがよくあります。さまざまなビジネス プロセスを AI オンライン サービスに 1 つずつマッピングする方法は、AI オンライン サービスの展開、管理性、拡張性にとって大きな課題となります。一方、多数の AI フレームワークに直面した企業の運用・保守担当者は、フレームワークごとに異なるインターフェースを開発・設定する必要があり、膨大な作業量になるため、どこから始めればよいのかわからないという悩みを常に抱えています。 AI システム構築の「ラストマイル」問題を解決するために、UCloud は、大規模な分散コンピューティング プラットフォームに基づく AI オンライン サービスをユーザーに提供できる UAI サービスを提供します。

実際のタスク展開では、UAI サービスはユーザーに「2 段階」の展開モデルを提供します。まず、インターフェース コード フレームワーク、コードとデータのパッケージ化テンプレート、サードパーティの依存関係ライブラリの説明テンプレートを含む SDK ツールキットをユーザーに提供します。ユーザーは、SDK ツールキットのコード フレームワークに従ってインターフェイス コードを記述し、関連するコード、AI モデル、サードパーティ ライブラリのリストを準備するだけで、パッケージ化ツールを 1 回クリックするだけでタスクのオンライン展開を完了できます。

タスクがパッケージ化された後、ユーザーはUAI-Service分散AIオンラインサービスPaaSプラットフォームを通じてその後の管理とメンテナンスを実行できます。このプラットフォームは、数千のコンピューティング ノードを同時に管理できます。各コンピューティング ノードは、同等のコンピューティング能力を持つ同質ノードであり、自動要求負荷分散と自動リソース管理の機能を備えています。ユーザーはプラットフォーム上でビジネスを展開するだけでよく、その後の運用やメンテナンスについて心配する必要はありません。

「UAI-Service がユーザーにもたらす最大の利点は、AI オンライン サービスを展開する際に面倒な作業を大幅に削減し、ユーザーが貴重なリソースを自社のビジネスに集中できるようになることです。」 UCloud の Ye Lideng 氏の見解では、すべての企業ユーザーが独自の AI サービスを展開する際に、災害復旧、セキュリティ、リソースのスケジュール設定、負荷分散を考慮する必要がある場合、企業の人的資源とコストの支出は耐えられないものになります。

UAI-Service は、これらすべてのタスクを SDK パッケージと PaaS プラットフォーム サービスに内部化します。ユーザーは、クラウド ホストやクラウド ストレージ サービスを使用する場合と同じように、必要な機能やサービスを簡単に構成するだけで済みます。さらに、UAI-Service は、負荷分散、自動容量拡張、分散災害復旧、大規模なコンピューティング リソースという分散展開の 4 つの主要要素を自動的かつ効率的に構成できます。

次の記事では、UAI-Service プラットフォームのもう 1 つの利点と、UAI-Service が Intel テクノロジーを活用してより強力な AI 機能を実現する方法についての技術的な解説を引き続き紹介します。