大模型時(shí)代的人工智能+大數(shù)據(jù)平臺(tái)，加速創(chuàng)新涌現(xiàn)

　　大模型和MaaS概念的出現(xiàn)，定義了以模型為中心的一整套AI開發(fā)新范式，而這背后日益增長的巨大算力需求，對(duì)AI工程底座提出了新的挑戰(zhàn)。今天，大模型時(shí)代下的人工智能+大數(shù)據(jù)平臺(tái)，需要具備計(jì)算效率、開發(fā)效率、處理效率為一體的高效能力，才能保障服務(wù)AI時(shí)代下的業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

　　10月31日，2023云棲大會(huì)上，阿里云計(jì)算平臺(tái)事業(yè)部負(fù)責(zé)人汪軍華宣布阿里云人工智能+大數(shù)據(jù)平臺(tái)升級(jí)發(fā)布，以服務(wù)大模型時(shí)代下各行各業(yè)的業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

　　高性能的AI基礎(chǔ)設(shè)施，讓計(jì)算效率達(dá)到極致

　　根據(jù)OpenAI測(cè)算，全球用于頭部AI模型訓(xùn)練的算力需求以每年10倍的速度增長，計(jì)算需求處于持續(xù)爆發(fā)中。汪軍華介紹，PAI靈駿智算集群在網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、調(diào)度上做了深度優(yōu)化，采用HPN 7.0新一代AI集群網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，存儲(chǔ)計(jì)算分離架構(gòu)，支持高達(dá)10萬卡量級(jí)的集群可擴(kuò)展規(guī)模，讓超大規(guī)模集群像1臺(tái)計(jì)算機(jī)般運(yùn)轉(zhuǎn)。

　　軟硬一體的智算服務(wù)PAI靈駿，為大規(guī)模深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練場(chǎng)景提供穩(wěn)定和高效的支撐，大模型訓(xùn)練任務(wù)線性加速比可達(dá)到96%，大模型訓(xùn)練資源可節(jié)省超50%。在穩(wěn)定性保障方面，PAI靈駿智算服務(wù)配置了彈性容錯(cuò)訓(xùn)練框架AIMaster和EasyCkpt模型自動(dòng)保存與恢復(fù)能力，可讓千卡規(guī)模任務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行3周以上。

　　面向大模型的推理服務(wù)場(chǎng)景，PAI體系化地整合模型系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化、運(yùn)行時(shí)優(yōu)化、LLM領(lǐng)域優(yōu)化等能力，可將大語言模型推理吞吐提升3.5倍，大幅降低推理時(shí)延。單卡推理可支持的最大上下文長度達(dá)280K，超長的上下文推理將進(jìn)一步推動(dòng)LLM涌現(xiàn)。

　　多形態(tài)、更靈活的AI開發(fā)模式，支撐多樣化需求

　　隨著需求的不斷涌現(xiàn)，AI開發(fā)者和AI開發(fā)需求越發(fā)細(xì)分。人工智能平臺(tái)PAI 4.0發(fā)布，全面降低大模型AI開發(fā)門檻，提供完善的需求支撐，提升開發(fā)效率。

　　不論是需要定義模型結(jié)構(gòu)和開發(fā)流程的深度學(xué)習(xí)開發(fā)者群體，還是有海量大規(guī)模計(jì)算任務(wù)的群體，亦或是需要高效快速串聯(lián)起訓(xùn)練推理任務(wù)的業(yè)務(wù)算法群體，都可以通過PAI來實(shí)現(xiàn)研發(fā)，包含各類熱門的計(jì)算框架、開源模型和開發(fā)場(chǎng)景，一站式地完成開發(fā)部署。

　　PAI靈積為廣大開發(fā)者提供了通過云上API服務(wù)，可以用于應(yīng)用模型開發(fā)和開發(fā)好的模型調(diào)用，允許開發(fā)者將大模型能力迅速集成到自己的業(yè)務(wù)和應(yīng)用中，在PAI-靈積平臺(tái)上，開發(fā)者不僅可以找到通義系列大模型(包括通義千問，通義萬相等等)，也可以找到來自業(yè)界最優(yōu)秀的頭部大模型，包括ChatGLM，百川，Stable Diffusion等。

　　汪軍華宣布，今天這些模型都通過PAI 靈積上統(tǒng)一的API和SDK對(duì)廣大開發(fā)者開放，開發(fā)者只需要幾行代碼，就能迅速把這些不同類別的大模型的能力，集成到自己的應(yīng)用中去。

　　高效的數(shù)據(jù)服務(wù)提升大模型效果，大數(shù)據(jù)和AI更深融合

　　在機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)過程中，80%的研發(fā)時(shí)間有用于數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，數(shù)據(jù)質(zhì)量決定著大模型的效果，數(shù)據(jù)處理分析的重要性更加凸顯。大數(shù)據(jù)作為AI基礎(chǔ)設(shè)施的一部分，阿里云提供了從數(shù)據(jù)積累、清洗、建模、計(jì)算到服務(wù)的全套產(chǎn)品化方案，來節(jié)省AI開發(fā)過程中數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的時(shí)間。

　　同時(shí)，大數(shù)據(jù)和AI進(jìn)行了更深度的融合。阿里云自研大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)MaxCompute 全面升級(jí)DataFrame能力，發(fā)布分布式計(jì)算框架MaxFrame，100%兼容Pandas等數(shù)據(jù)處理接口，一行代碼即可將原生Pandas自動(dòng)轉(zhuǎn)為MaxFrame分布式計(jì)算，打通數(shù)據(jù)管理、大規(guī)模數(shù)據(jù)分析、處理到ML開發(fā)全流程，打破大數(shù)據(jù)及AI開發(fā)使用邊界，大大提高開發(fā)效率。

　　大模型驅(qū)動(dòng)的 AI 時(shí)代，AI 場(chǎng)景對(duì)數(shù)據(jù)時(shí)效性的要求也越來越高，F(xiàn)link+Paimon新一代實(shí)時(shí)湖倉方案，為用戶提供一站式數(shù)據(jù)入湖、實(shí)時(shí)加工和探查分析能力，拓展 Flink 在數(shù)據(jù)湖場(chǎng)景的實(shí)時(shí)計(jì)算能力，同時(shí)加速 AI 應(yīng)用。

　　全托管向量檢索服務(wù)DashVector正式發(fā)布，基于阿里云自研8年的高性能向量檢索內(nèi)核Proxima，提供具備水平拓展能力的云原生、全托管的向量檢索服務(wù)。Hologres、OpenSearch、Elasticsearch分別升級(jí)了向量能力，滿足不同場(chǎng)景下性能的提升。全新發(fā)布DataWorks Copilot，將大數(shù)據(jù)平臺(tái)的一站式統(tǒng)一元數(shù)據(jù)、統(tǒng)一調(diào)度、統(tǒng)一數(shù)據(jù)集成、統(tǒng)一數(shù)據(jù)建模與AI大模型能力全面結(jié)合， 將AI與業(yè)務(wù)充分融合，創(chuàng)造新價(jià)值。

　　在面向大模型時(shí)代整體大數(shù)據(jù)AI產(chǎn)品能力升級(jí)后，汪軍華宣布大數(shù)據(jù)AI產(chǎn)品全面完成Serverless化，致力于給客戶提供開箱即用、按需付費(fèi)的高性價(jià)比產(chǎn)品。作為大模型時(shí)代AI的基礎(chǔ)設(shè)施，阿里云人工智能+大數(shù)據(jù)平臺(tái)將堅(jiān)定、持續(xù)的投入研發(fā)資源，服務(wù)各行各業(yè)的業(yè)務(wù)創(chuàng)新。