优云数智UMCloud CTO王璞：智能平台加速AI落地

如果说大数据是企业的矿藏，那么AI就是从矿藏提炼价值的工具。通过成熟的AI做初步推断，过滤前期繁琐、重复性的人工，不仅提升工作效率，也有效释放资源。

在11月14日-15日，英特尔于北京举办的AIDC人工智能大会上，UCloud旗下专业私有云服务商优云数智UMCloudCTO王璞发表《智能化基础平台，加速企业AI布局》主题演讲。他表示，AI的快速发展与AI的自主推断、训练有很大关系，需要基础云平台提供对AI应用运行部署的原生云环境支撑。

AI应用：便捷背后的复杂

不论智能消费单品亦或行业应用，语音识别、影像识别等火热的AI，正推动一场智慧变革，在各个实际场景得以应用。行业变革，资本趋热， AI迈入发展快车道。

结合时下的AI企业，大致可分为：其一，作为某应用的AI服务商，专业服务于其他需要用到AI应用的企业；其二，应用于自身业务发展需要的企业，选择自主AI，该类型企业大多为私有云部署；其三，拥有丰富AI的公有云服务商。

自身无AI能力的企业，要用AI服务，没问题，可直接在线调用第三方AI服务接口；拥有AI能力的企业，在自身AI应用中出现某些失误，也没问题，因为AI算法本身就需要不断的优化。在客户应用中，不论接口调用或自主算法优化，背后都需要强大的基础资源支撑。

AI原力：基础平台资源

一切原力都来自“地下”即基础平台。王璞表示，AI人工智能的发展主要围绕三大基础——算力、计算、大数据。

诸多企业欲推出自主AI，他们具备足量的算法开发能力，但有时往往缺乏计算、存储资源的底层运维能力。UCloud & 优云数智UMCloud UAI作为应用于企业的一站式AI服务产品，将关注点落在了AI场景的算力及大数据需求，从基础平台协助企业AI快速落地。

助力企业AI一体化的UAI平台

前段时间，伴随AI大热，GPU成本也应声大涨，甚至后续出现企业即便高价也得不到供货的局面。UAI协助企业统一资源调度管理，分配训练、推断的优先级，增加使用效率。面对有限的计算资源，UAI利用容器化实现分布式训练与推断服务，有效满足企业在AI场景下的大数据训练与高频率推断需求。

例如AI先决条件是需要有数据、丰富准确地对接海量数据。当数据量过大，基础计算无法满足计算需求时，UAI通过容器化实现自动打包训练镜像，实现现有GPU计算资源的共享及挖掘。由此拥有GPU服务器、且有AI训练业务的企业，借助UAI平台，不仅能帮助企业有效管理GPU，也能实现企业AI应用的实际落地。

同时UAI还协助AI企业在基础资源的按需拓展。当数据流量不大，企业在现有资源完成AI训练及推断；当用户访问量上升，数据流量增加，UAI自动实现计算资源扩展。

UAI AI Inference + Intel Caffe 解决方案

结合行业用户成本考量， UCloud & 优云数智UMCloud 亦联合伙伴推出高性价比AI方案，例如基于Intel Caffe版本和Intel Xeon CPU提供结合Intel Caffe和AI Inference系统的高性能CPU 在线服务解决方案。不仅让行业客户享受AI快速推断，也有效降低其应用成本。

AI价值：融入应用

AI的快速诊断在未来极其重要，如未来的无人驾驶汽车，如何做到自动避障即时事故，就要求AI的极速推断。再如当下呼吁的边缘计算，无限靠近应用——即消除信息冗余，快速AI判断。其实边缘计算可理解为成熟AI算法在前端设备或服务器的前置。

对此，王璞表示，UAI的一个特色便是计算下沉，将用户AI计算节点和存储节点在一起，资源调用直接利用本地磁盘传输，避免网络带宽限制带来数据I/O速度。其实，不同于边缘计算的算法前置，UAI的计算下沉适用包括公有云、私有云等拥有集群的各个场景，将在基础层面提升AI速率。

AI作为功能强大的应用，本身需要跟其它诸多功能及企业业务相配合，才能真正提升行业工作效率，适用于现实场景。UCloud & 优云数智UMCloud UAI结合自身提供的数据湖解决方案，实现计算下沉，配合其他业务，提升训练数据存储和流转的效率，从而更好服务于行业。

随着现实场景诸多案例落地，AI应用已被视为大数据时代重要变革，然而基于安全、稳定性考虑，尤其在诸多行业应用中，AI应用还需要接受更多的验证及检测，UCloud旗下专业私有云服务商优云数智UMCloud借助UAI将为更多私有云服务商的AI落地提供服务。