全栈自研“AI大底座”发布！百度智能云：智能计算基础设施正面临全面升级

12月27日,由百度智能云、中国电子技术标准化研究院主办的2022云智峰会 | 智算峰会召开。百度智能云发布国内首个全栈自研的AI基础设施“AI大底座”,并全面升级25项产品和技术。此外,搭载百度“AI大底座”全栈能力的百度阳泉智算中心正式对外开放服务,该中心是目前亚洲最大的单体智算中心。

百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖表示,智能化为产业创造价值的浪潮才刚开始,未来空间无限。百度智能云的“云智一体”能力已经在交通、工业、金融、政务等众多产业实践中得到了验证,目前已经可以标准化输出AI的底层能力,帮助企业实现“智能的随用随取”,真正降本增效。

(百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖)

AI原生时代正加速到来,云计算产业面临“三全”变革

随着智能调度、自动驾驶、工业化联网等智能化产业应用的不断普及,中国产业正面临从数字化向智能化转移的关键窗口期。同时,大模型、AIGC等技术应用的出现,正在加速推动AI原生云的发展,这对中国的云计算产业提出了新要求。

百度集团副总裁侯震宇表示,AI原生时代的加速到来,已经使得云计算产业面临“三全”变革,快速响应产业的新要求,才能把握新机遇。

首先,是全面升级的智算硬件体系。AI带来更高密度的计算,AI负载占比越来越高,这就需要升级硬件体系架构,提升AI工作负载的运行效能。目前,智算硬件体系结构正在升级,多芯异构化、全面池化、微秒级互联将是未来主要发展趋势。

其次,是全栈融合的智算基础设施。企业使用人工智能,需要构建新的智算基础设施,高效解决算力、算法和数据处理等多维度的问题。为了提升整体效能,就需要打造全栈融合的智算基础设施,做到全要素、端到端的优化,实现极致的资源效能和模型效能。

第三,是全域泛在的智算应用场景。数据产生智能,智能穿戴设备、汽车、工厂和办公设备等智能硬件和IOT的发展,会产生海量数据,这就需要以数据为中心,构建全域泛在的智算能力,让智算无处不在,随时随地进行。

(百度集团副总裁侯震宇)

针对云计算产业的三大变革,百度智能云全面升级25项产品和技术。在基础设施层面,百度发布国内首个全栈自研的AI基础设施“百度AI大底座”,发布百舸AI异构计算平台2.0。在硬件层面,升级百度太行DPU、百度自研AI芯片“昆仑芯”。

侯震宇表示,昆仑芯已经量产数万片,实现了大规模的商业化落地。百度内部已经部署到搜索、小度、自动驾驶、爱奇艺等业务,百度外部也已经在金融、工业等客户的业务中使用。目前7nm昆仑芯2代相比1代,性能提升了2到3倍,性价比优于国外同级别芯片,昆仑芯3代也已经启动研发。

百度发布国内首个全栈自研的AI基础设施“AI大底座”

随着大模型、AIGC为代表的AI应用不断成为行业热议话题,AI原生时代正在加速到来,这对云计算的基础设施提出了新要求:全栈融合(需要提供芯片、框架、模型、应用在内的全栈方案)、端到端优化、提供极致的资源效能和模型效能,成为未来智能计算发展的三大主流方向。

但企业在构建云计算基础设施时,面临两大痛点:企业在用云时,需要把大量时间精力花在构建基础设施上,且这样的基础设施大多是拼凑组合的,没有发挥出最佳的性能和效率 ;基础设施中的核心部分,比如芯片、深度学习框架、大模型,需要大规模投入才能做好,一般企业无力支付巨额的研发成本。

针对行业痛点问题,百度智能云今日发布国内首个全栈自研的AI基础设施“百度AI大底座”, 面向企业AI开发和应用提供端到端自主可控、自我进化的解决方案,让企业可以快捷、低成本地实现“AI能力的随用随取”。

“百度AI大底座”由AI IaaS层(百舸AI异构计算平台)、AI PaaS层(AI中台)两大部分组成。在AI IaaS层,整合百度自研的AI芯片“昆仑芯”,在AI计算、存储、加速、容器方面进行系统优化,提供高性价比的算力,承载海量数据的处理、超大模型的训练和推理。在AI PaaS层,整合百度两大核心自研产品(飞桨深度学习框架、百度文心大模型),打通百度的样本中心、模型中心、AI开发平台、AI服务运行平台,实现从数据存储到模型训练、生产、部署、测试的全链路、批量化生产,面向企业模型开发的全生命周期提供完整解决方案。

简单来说,“百度AI大底座”是百度各项底层AI技术的集大成者, 通过AI底层技术的通用化、模块化,实现AI服务的规模化,其目的本质上是帮助企业降本增效。

(百度智能云今日发布:国内首个全栈自研的AI基础设施“百度AI大底座”)

“AI大底座就是要帮助客户从上云,进入到用数、赋智的快车道,极大降低AI产业应用的门槛,提升效率,而企业只需要把精力聚焦在场景业务上。”沈抖说。

今年9月,百度智能云推出“云智一体3.0”全新架构。整体来看,百度自研的AI技术上下贯穿了行业场景和基础底座,通过打造行业标杆应用,形成诸如智能客服、数字人等标准化的AI通用产品,进一步带动和沉淀 AI PaaS 层和 AI IaaS 层的能力,打造高性价比的异构算力和高效的 AI 开发运行能力,从而形成云智一体、螺旋上升的业务模式。

百度阳泉智算中心将全面对外开放

近年来,随着自动驾驶、生命科学、智能制造等领域的迅速发展,以及超大规模AI计算对算力的需求不断提高,智算中心作为人工智能产业发展的重要底层基础设施形态,成为当前政府和大型企业加速智能化升级的重要建设热点。

基于百度AI大底座,百度发布“智算中心解决方案”,该解决方案涵盖物理数据中心建设能力、智算基础设施“AI大底座”、百度软硬件生态能力,可以帮助政企客户打造普惠算力平台、科技孵化平台、人才培养平台和产业聚集平台。

同时,百度阳泉智算中心正式对外开放。百度副总裁谢广军表示,阳泉智算中心搭载了“百度AI大底座”全栈能力,是目前已建成的亚洲最大单体智算中心,算力规模达4EFLOPS(每秒400亿亿次浮点运算),可满足各行业超大规模AI计算需求。此外,阳泉智算中心平均PUE低至 1.08,绿色低碳程度处于行业领先水平。

(百度副总裁谢广军)

除了智算中心解决方案,“百度AI大底座”已经在智能驾驶、智慧城市、金融、能源等领域实现大规模应用。

在金融领域,依托百度智能云AI大底座,中国邮储银行构建了国内大型商业银行中首个落地的全行范围统一机器学习平台“邮储大脑”,建成全行机器学习平台 。上线应用后,对信用卡亿级别样本的数据清洗和数据分析时间从月级别、周级别压缩至小时级别,大大提升了最繁重的数据处理工作效率。在智能风控领域,已支持了300多个信用评级、用户风险画像等相关模型的构建,实现了以天为周期的模型迭代,并通过自动化将审批时间缩短到秒级。目前,邮储银行的AI平台已经运行100多项AI能力, 支撑18个业务系统。

在电力领域,国家电网通过百度AI大底座建设“两库一平台”智能基础设施(“两库”指模型库、样本库,“一平台”指包含运行环境和训练环境的人工智能平台),在输电端构建起安全隐患识别模型、知识管理平台。在巡检一线,无人机接到工作人员指令后,可自主完成输电线路巡检作业。基于AI的智能识别算法将识别准确率提升了30个百分点,识别效率提升了5倍。在变电站,运维人员从线上接入智能调控系统,采用“一键顺控”操作,无需人员到场便可完成千伏变电站的倒闸操作,效率提升了40—60倍,启动送电时间缩短了80%。

在自动驾驶领域,通过AI大底座,企业中工具链的开发者,不必再花大量精力在AI基础设施的构建上,通过端到端优化,使得自动驾驶常用的算子训练和推理的速度平均提升了100%,研发迭代效率提升100%。

“智能化为行业创造价值的浪潮才刚刚开始,这就需要云计算厂商标准化地输出智能化的底层能力,把芯片、大模型、深度学习框架等高门槛的技术,变成像水电能一样供客户按需取用。”沈抖说。

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