百度的云图丹青

云计算与AI的关系，在几年间经历了数次变化。

最开始，基于云计算提供AI服务仅仅是方向和趋势，输送能力以基础算法为主。随后，开始出现基于云计算提供体系化的AI训练、开发、部署与应用服务。云与AI紧密的关系更加紧密，可以满足企业的复杂智能化需求。

那么，云与AI的下一步是什么？

按照产业期待和技术发展趋势，“云+AI”的下一步应该走向基础设施紧密耦合，无论是开发还是应用需求都能被充分满足，各种智能化需求都能在云计算体系中得到充分释放的新形态。这个阶段，AI不再是云计算的“嵌入物，而是呈现给用户和开发者AI原生云，云与智能高度一体化的产业特征。

在国画丹青里，我们能见到的不是一山一石、一草一木，而是浩荡山河，琳琅草木。真正适配行业智能化需求，满足工业级AI需求的云计算体系，也应该是一幅诸多领先技术、核心能力与服务体系构成的悠悠长卷。在百度智能云看来，这副长卷应该叫做“AI原生云”。

去年10月，百度智能云首次提出了“AI原生云”的行业判断与产业设想。经历了快节奏发展，在6月3日的百度云智峰会智能计算峰会中，我们可以看到AI原生云的构成要件已经十分丰富，核心产品已经充盈完善。不仅有百度沧海存储技术与百度百舸AI异构计算平台两个新品牌首次亮相，百度智能云还发布和升级了一系列产品，最终组成一幅题为“AI原生云”的千里江山图。

（6月3日，2021百度智能计算峰会，百度智能云布一系列AI原生云产品）

问道组笔：

AI原生云的时代图画

很早之前我们就讨论过，云计算与AI合流具有产业区位上的必然性。因为云计算的弹性特征是输送智能的最佳方式，而通过云计算或许智能，也是企业门槛最低、效率最高的接入方式。

如今，AI已经成为每一家云计算厂商的产业重心。在“云+AI”的方向确立后，下一步问题就是如何让企业用户和开发者更简单、高效、低成本接入AI，负载工业级应用。如果云计算厂商是一位位画师，AI是他们共同描摹的对象，那么第一步，就是要确定如何能画出最精彩的AI。这是“云画师”的求道。

整体而言，AI对云计算体系提出了三大挑战：

首先是AI的训练、部署与应用带来了高强度且复杂的异构计算需求，极大程度上改变了传统的云端算力提供规则与服务器特性。

其次是AI在企业落地，需要部署在云、边、端等多个场景，产生了令人眼花缭乱的分布式计算需求。继而导致云厂商需要提供的平台与服务种类极度增多。

还有一点，企业对于AI成本降低、难度下降的期待是始终不变的。如何满足企业多样化的开发与应用需求，让算力成本降低、算法难度下降，也是云厂商始终不变的方向。

综合这三条AI之道，“云画师”需要重新组织笔法，编制产业蓝图，绘制技术差异化。而百度智能云为强异构、多端部署、简单易用的“云智一体”的云计算架构，定义为“AI原生云”。

百度集团副总裁侯震宇认为：“ AI原生云是推动企业智能化升级的核心驱动力，AI原生云在算力层面提供面向AI场景的弹性高性能的异构算力，在应用开发层面，提供面向AI应用场景的系列低门槛开发平台，帮助企业把AI应用架构做得更加简洁、更加敏捷。

丹青水墨，讲究山为骨、水为魂。百度智能云认为，AI原生云的基础是算力与应用开发平台的多元融合。算力、数据、开发、应用平台的山水相融，才能描画出智能时代的泼墨长卷。

针对AI原生云必须具备的三大核心能力，即AI异构计算平台、分布式云基础设施、AI应用开发平台，百度云智峰会智能计算峰会中一次发布升级了八大新品，其中包括有百度太行弹性裸金属服务器3.0、百度沧海并行文件存储PFS、第五代云服务器实例、智感超清一体机等等。

这些全面升级的AI基础设施，就像一道道笔触，组成了计算与智能的山河图。

雄奇筑太行，云帆济沧海

AI原生云这幅画卷，首先需要的是作为基础的算力和存储。

适配AI需求，且充沛低成本的算力，以及与计算紧密相关的数据存储能力，是AI发展的根基。就像水墨画中的山，构成了整幅画的骨架与轮廓，决定着丹青的走势。

在百度智能云提供的AI原生云中，算力也与“山”紧密相连。百度智能云发布了新一代云基础架构“太行”，基于百度自主研发的硬件虚拟化技术，重构百度智能云的算力基础设施，同时拥有云服务器的资源弹性和物理机的高性能体验，以满足AI原生时代对海量算力的需求。

面向更具体的AI算力需求，百度智能云发布了百度太行弹性裸金属服务器3.0。太行全面升级了弹性裸金属全特性，实现对网络卸载、PCIe设备热插拔的支持，让裸金属可以和虚机一样云磁盘快速启动。基于新一代自研智能网卡，太行还能实现裸金属、虚机、容器多种算力在网络与存储上的统一，充分匹配AI任务的计算需求。

如果说算力是山，那么数据的存放、调用、使能就是让山色流淌，算力发生价值的水。为了满足用户应用AI时日益提高的高性能计算需求，百度智能云发布了存储品牌沧海。

我们知道，数据是百度的核心优势，而数据的存、算、用也就必然是百度必须不断强化的技术能力。在存储领域，沧海就源于百度20多年的业务和客户服务实践，拥有存算一体、软硬一体、云边一体的技术优势；拥有极致速度、极致弹性、极致性价比、极致可靠、极致简单的技术特性。

面向智能时代，高性能与海量存储成为了企业上云、部署AI的关键支撑。而沧海可以从几个方面解决核心的存储问题。一是数据上云，提供了离线、在线数据上云的方式；二是解决数据存储的问题，提出以对象存储为核心，面向AI场景做了高速优化的能力；三是面向AI场景，AI的训练和处理分析的能力。

以分布式存储场景为例，全新发布的沧海并行文件存储PFS可以支持对象存储数据连接，实现冷热数据真正的联通，数据综合成本降低60%以上。并且沧海还覆盖HPC场景的性能需求，具备超高性能超低延迟的关键特性。

让数据的沧海与计算的太行相互围绕，构成算力与数据底座牢不可破，源远流长。

昆仑山下，百舸飞桨

算力和存储是AI原生云的引擎，开发就是AI原生云的操作系统。让用户和开发者低成本、高效率、低难度完成AI开发与应用，是AI兴起以来的永恒命题，也是百度在AI领域能够筑起护城河的关键所在。

有了算力、存储作为AI原生云的山海基础，开发平台就化身为这幅图画中灵动的“舟”。基于开发体系，可以匹配各行业开发者的个性需求，或面向工业级的挑战，或完成意想不到的细微创造；既要与实验室中的专家学者共舞，又要帮助完全没有代码经验的开发者工作。

而在云计算场景中，异构计算是大量企业应用AI的最大挑战。为了进一步帮助用户降低AI开发门槛，完成工业级的AI落地，百度智能云推出了全新的AI异构计算平台百舸，取意“百舸争流，奋楫者先”。百度百舸由AI计算、AI存储、AI容器三部分组成，可以针对不同的AI应用场景，完成不同计算自由、存储资源、容器应用的弹性与高效互联，帮助用户有效利用AI基础设施。

在AI计算层面，不得不提百度自主研发的云端AI芯片百度昆仑和专为AI深度学习场景优化设计的百度超级AI计算平台X-MAN。

作为核心基础计算单元，芯片占据了AI时代制高点。百度对AI芯片的需求十分明确。早在2010年，百度就已使用FPGA进行AI架构的研发，随后又不断通过合作、投资和自研的方式来推进该业务。2018年，百度发布了百度自主研发的云端AI芯片“昆仑”。

2020年，昆仑1成果实现量产，具有高性能、低成本、高灵活性、自主可控等关键特征，并且在百度搜索引擎和百度智能云生态伙伴等场景广泛部署。昆仑芯片既能做训练也能做推理，它可以满足AI的高处理需求，用于云实例和边缘实例，包括数据中心、公共云和自动驾驶汽车。

通过充分利用昆仑芯片的极限推送计算能力和功耗效率，百舸AI异构计算平台可以有效支持多种功能，包括大规模的人工智能工作负载，如搜索排名、语音识别、图像处理、自然语言处理、自动驾驶。昆仑的另一个关键优势，在于与众多AI软硬件体系完美适配，可以帮助应用者、开发者有效利用AI算力，最大化利用百度AI基础设施。基于昆仑芯片打造的百度昆仑云服务器，可以为企业和开发者们提供超强的AI推理和训练性能，加速AI技术与各行各业深度融合的步伐。

目前百度超级计算平台X-MAN已经升级到第四代，是业界首款支持OAI标准和液冷散热的超级AI计算平台，可解决CPU+GPU配比计算、通信带宽瓶颈、高性能存储三大问题。百度X-MAN超级AI计算平台提供极致的计算性能，支持超大复杂算法模型，能够快速及时处理海量数据。自诞生以来，百度X-MAN超级AI计算平台历经3代发展，3次架构升级，创造6项业界第一，同时期关键技术&性能保持领先，引领行业发展趋势。目前，X-MAN系列产品已在百度大规模应用，正在助力百度AI战略快速落地。

若想在百舸争流中更胜一筹，自然少不了一双有力的桨。百度飞桨是中国首个开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台，出自宋代文人朱熹的“闻说双飞桨，翩然下广津”。目前飞桨已经在大量行业中实践落地，被誉为智能时代的操作系统。不久之前，飞桨刚刚迎来了全平台升级与新发布，全新发布包括飞桨核心框架V2.1、大规模图检索引擎、文心ERNIE四大预训练模型、推理部署导航图、硬件生态进展、开放云原生机器学习核心PaddleFlow，并且全面启动飞桨“大航海”计划，合计投入15亿资金，聚焦生态发展。

从飞桨到百舸，百度AI体系下的开发平台、应用平台正在一步步充沛完善，满足从基础开发、简单开发、产业级应用等不同场景下的AI落地。很多科学家都畅想过，在未来应用AI应该是一件自然而然，无需学习门槛的事。