コンピューティングは人工知能業界において大規模な爆発的な成長を推進しています。 9月12日、アリババクラウドは人工知能業界にマルチシナリオのグローバルアクセラレーション機能を提供する新世代の異種アクセラレーションプラットフォームの立ち上げを発表しました。これは、GPU や FPGA を含む 6 つの異種インスタンスをカバーする Alibaba Cloud の異種コンピューティング ファミリーの初登場であり、グラフィックス レンダリングから高性能コンピューティング、人工知能に至るまでの複雑なアプリケーションのコンピューティング ニーズを満たすことができます。特に人工知能の分野では、ディープラーニングのコストを半分に削減できるため、人工知能コンピューティングの敷居が大幅に下がります。また、Alibaba Cloud の異機種プラットフォームをベースとした新しい高性能コンピューティング インスタンス E-HPC をワンクリックで導入し、大規模なスーパーコンピューティング クラスター環境に匹敵する「クラウド スーパーコンピューティング センター」を実現できます。 エンタープライズレベルの ECS ファミリーの完全なアップグレードに続いて、Alibaba Cloud がエンタープライズ市場でプロフェッショナル サービスを開始するのは今回が 2 回目であり、異種コンピューティングの実現領域が人工知能からより幅広いコンピューティング ニーズにまで拡大しています。新製品は、より強力な並列機能とマルチシナリオサポートを備えており、人工知能のコンピューティング能力の向上のニーズに完全に対応するだけでなく、グラフィックスコンピューティング、生命科学、材料力学、分子動力学などの科学研究コンピューティング分野に包括的なコンピューティング機能を提供します。 「人工知能の波によってもたらされたコンピューティング反復の需要は、ムーアの法則をはるかに超えています。アリババクラウドは、人工知能業界に最高のコンピューティングパワーを提供したいと考えています。私たちは、ビデオ認識、音声認識、画像認識などの人工知能サービス、およびET産業脳と医療脳シナリオソリューションをオープンしました。本日発表した異種コンピューティングアクセラレーションプラットフォームは、人工知能業界のエコシステムをさらに改善し、より多くの顧客のコアビジネスニーズを満たすでしょう。」アリババクラウドのヘテロジニアスコンピューティング責任者である張先涛氏はこう語った。 ディープラーニング向けに設計された GN5i GPU インスタンスは AI コストを 50% 削減します Alibaba Cloud は、ディープラーニングのオンライン推論に適した GN5i GPU インスタンスをリリースしました。 NVIDIA の Pascal アーキテクチャ P4 グラフィックス プロセッサを使用し、45Tops INT8 整数計算能力と 11TFlops FP32 単精度浮動小数点計算能力を提供します。ディープラーニングのコンピューティング能力の要件に基づいて、GPU インスタンスを水平方向にスケールアウトしたり、垂直方向にスケールアップしたりすることができ、インスタンスの作成は数分で完了します。下半期には、アリババクラウドは現在最高性能のGPU V100を搭載した高性能GPUインスタンスもリリースし、ディープラーニングの処理効率が大幅に向上しました。 Alibaba Cloud のシニア技術専門家である Long Xin 氏によると、AI ディープラーニングのオンライン推論シナリオに関しては、GN5i インスタンスは独自の推論 GPU と Alibaba Cloud の高性能 SSD クラウド ストレージおよび OSS ストレージ サービスに依存しています。データ処理 IO 要件を満たしながら、レイテンシをマイクロ秒単位まで短縮できます。さらに、GN5iはTensorFlowやCaffeなどの主流のディープラーニングフレームワークをワンクリックで展開し、インテリジェントなスケジューリング、自動運用・保守、リアルタイムの容量拡張などのサービスを提供し、AIオンラインサービスのコストを効果的に50%以上削減します。 新しいFPGAインスタンスF2は人工知能産業の実装を加速します 近年のヘテロジニアスコンピューティングの新たな人気として、低消費電力と強力なリアルタイム性能を備えた FPGA が業界で一般的に好まれています。クラウド上の FPGA をベースにした効率的で柔軟なシナリオベースの並列コンピューティング機能を提供することは、パブリック クラウドの基本サービスとなっています。 Alibaba Cloudは2017年初頭にIntel Arria 10チップをベースにしたFPGAコンピューティングインスタンスをリリースしました。これにより、多数のユーザーがカスタマイズされた加速アルゴリズムを通じてクラウド上でFPGA加速サービスのワンクリック展開、迅速な研究開発、柔軟なスケーリングを実現し、人工知能とディープラーニングの効率を効果的に向上させ、企業のコスト削減に貢献しました。 今回リリースされたF2インスタンスは、Xilinx KU115デバイスをベースにしており、145万個のロジックゲート回路を提供し、単一インスタンスの単精度浮動小数点演算性能は1.5TFlopsに達します。 Intel(F1)とXilinx(F2)チップを統合したFPGAコンピューティングインスタンスが次々とリリースされる中、Alibaba Cloudは主流のFPGAソリューションの完全なカバレッジを完了する先導役となり、世界のFPGA分野で最も完全な製品ラインと最も多くのシナリオを備えたパブリッククラウドサービスプロバイダーになりました。さらに、Alibaba Cloud がすでに開始している FPGA イメージ マーケットは、ユーザーがよりカスタマイズされた FPGA アクセラレーション ソリューションを完成させ、特定のビジネスやアルゴリズムの効率を向上させるのに役立ちます。 GPU や CPU と比較すると、FPGA は人工知能、金融分析、遺伝子マッチング、モノのインターネット データベースなど、非標準のデータ ビット幅を持つ分野に適しています。 Long Xin 氏は、Alibaba Cloud が非標準ビット幅のシナリオに対して大幅な最適化を行ったことを紹介しました。 IoT 時系列データベースを例にとると、F2 の処理効率は CPU の 30 倍に達し、ユーザーのハードウェア アクセラレーションの時間とコストが大幅に削減されます。 「アリババクラウドは、柔軟で完全なFPGA開発環境を提供し、ユーザーが開発サイクルを短縮し、最低のコストと最高の柔軟性でクラウド内に完全なハードウェアアクセラレーションサービスを迅速に構築できるようにしたいと考えています」とロン・シンは語った。 中国初のパブリッククラウド HPCaaS 製品 E-HPC、スーパーコンピューティング界の「青海チベット高原」 高性能コンピューティングに対する強い需要を持つ従来の大学、研究機関、企業ユーザーのニーズに応えて、Alibaba Cloud の異種コンピューティング ファミリーは、中国最大のパブリック クラウド上の HPC as a Service 製品でもある、エラスティック高性能コンピューティング インスタンス E-HPC をリリースしました。 E-HPC は、高性能仮想化、並列コンピューティング、低遅延ネットワーク、HPC ソフトウェア スタックなどの Alibaba Cloud 異種コンピューティング プラットフォームの機能に基づいており、ライフ サイエンス、天気予報、石油探査、工業デザイン、航空宇宙などの分野のお客様が、ワンクリック展開と柔軟なスケーリングにより、高性能コンピューティング クラスター コンピューティング、スケジューリング、ソフトウェア機能を迅速に取得し、オンデマンドで独自の「クラウド スーパーコンピューティング センター」を構築できるように支援します。 「従来のスーパーコンピューティングセンターを『エベレスト』に例えるなら、アリババクラウドのE-HPCは、より包括的な高性能コンピューティングを提供し、高性能コンピューティングの『青海・チベット高原』となるだろう」とアリババクラウドの上級専門家である何万清氏は述べた。 Alibaba グループ内の多くの事業は、Pailitao、画像検索、製品分類などの異種コンピューティングを通じて、非常に優れたコンピューティング高速化効果を実現しています。これらのソリューションは Alibaba Cloud を通じて輸出されています。 Alibaba Cloud の 25G ネットワーク、第 3 世代の分散ストレージ、世界 13 地域のデータセンター、高可用性バックボーン ネットワークなどのインフラストラクチャのイノベーションと組み合わせることで、高性能で弾力的に拡張可能で、ビジネスを持続できる加速エンジンを備えた人工知能を提供できます。 製品レベルに加えて、Alibaba Cloud は、インテリジェントな音声対話、画像/ビデオ認識、トラフィック予測、感情分析、その他の技術サービスを含む、人工知能業界の包括的なサービスも提供しています。これらのテクノロジーは、Alibaba Cloud ET を通じて顧客に提供されています。過去1年間、アリババクラウドはET City Brain、ET Industrial Brain、ET Medical Brainなどの業界垂直型人工知能システムを立ち上げ、人工知能技術を業界にもたらしました。 |
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