拿下中国 AI 云市集第一后，阿里云又大开说了。
征引第三方机构 Omdia 数据，中国 AI 云市集限度达到 223 亿元，阿里云占比 35.8% 位列第一。
围绕这一卓著地位的时间根基，阿里云的弹性预计、集群、容器、东说念主工智能平台等时间居品崇拜东说念主来了场 AI Infra 共享会。
AI 全栈云预计、10 万 GPU 拼巨型运算器、AI 落地避坑指南……
不错说，这场 AI Infra 共享会，阿里云不仅亮了算力和 AI 落地的真功夫，连行业痛点也没藏着掖着，来望望具体说了些啥。
民众全栈的 AI 云
率先，阿里云这个全栈 AI 云预计选手，照实把 IaaS、PaaS 到 MaaS 的时间架子搭得挺规整。能从算力底座一齐顺到 AI 应用，给企业递上一套端到端处治决策。
阿里云在民众 29 个地域运营 89 个可用区，在它家居品生态里，深度和会了预计、存储与 AI 才能，
比如，在存储范围，还有行将发布的 OSS向量 Bucket，存储老本大降。
此外，Tablestore 查千亿级数据更是快到按毫秒算。
在物流、医疗这些范围，阿里云也照实帮部分客户把后果提了提、老本压了压，给行业数字化转型助推了一把。
10 万 GPU 集群高效互联
接下来是集群。摩尔定律逐步失效？阿里云早有 Plan B。
用香农定律，阿里云不错把 10 万张 GPU 拼成一个巨型运算器，构建了大限度的预计集群。
这就不再是传统收罗连合 CPU 作念输入输出，而是通过高速互联，将数万个 GPU 构成一个补救的超等运算器，共同完成单一任务。
阿里云的预计崇拜东说念主暗意，这个转机，就像从单个火箭到用数百个火箭绑缚辐射的星舰，底层科学表面没变，但工程的复杂度呈指数级增长。
集群限度越来越大，那么如何保证这台超等预计机高效认知地运转呢？
亲和性息争机制至关弥留。
亲和度息争机制确保任务被分拨到最接近的 GPU 上，能最大规则地减少通讯延长，幸免性能衰减。
同期，当集群限度达到上万以致十万卡时，故障率会权贵擢升，一个万卡任务可能每十几分钟就会遭受一次故障。因此，构建这套秒级的多层级故障监控和感知系统，收尾故障的快速发现和任务的无缝迁徙，就成为了保险大限度考验连气儿性的要道。
容器，AI 原生底座
容器干事是一种云预计时间干事，中枢是通过"容器"这一按序化时间单位，收尾软件应用的高效部署、运转与管制。
它不错将软件运转所需的代码、依赖库、成立文献等中枢组件封装在全部，变成孤苦的容器实例。这些实例具备环境裂缝特色，能在不同的干事器操作系统（如 Linux、Windows）或预计环境（土产货干事器、云霄干事器）中保捏一致的运转情景，幸免在土产货能跑、换环境就报错的兼容性问题。
在 AI 期间，容器时间也饰演着"云上操作系统"的变装，尤其是在 GPU 期间，应用齐长在容器上。
容器不仅能匡助企业擢升资源运用率（把小红书的 CPU 运用率从 10% 拉到 50% 以上），更成为了 AI 应用按序化拜托的器具。
阿里云容器干事 ACK ( Alibaba Cloud Container Service for Kubernetes ) 就像一个干事器端的安卓系统，朝上守旧着模子考验、数据处理、推理干事等各种 AI 应用，向下则高效地息争和管制着包括灵骏智能预计集群、CPU/GPU 算力、存储和收罗在内的底层资源。
从数据处理到模子考验，再到推理干事，容器流畅了 AI 招引的全经由。
举例，阿里云开源的息争器 Koordinator 通过部队、优先级等细密化息争计谋，最大规则地挖掘 GPU 后劲，擢升考验后果。
兴味的是，阿里云容器的开源时间，还被 OpenAI 继承过。
2021 年， OpenAI 将其 Kubernetes 集群推广到惊东说念主的 7500 个节点以支捏 GPT-3、DALL · E 等大模子考验时，遭受了一个要道挑战：
别离式考验任务需要通盘预计单位同期启动，不然就会堕入"部分息争、合座卡死"的僵局。
为了处治这个问题，OpenAI 继承了 Kubernetes 的 Coscheduling（协同息争）插件。
而这个至关弥留的插件，其中枢时间和想想最早恰是由阿里云的工程师们孝敬给社区的。
从后果到涌现
聊完底层的算力、存储和容器干事，则投入了如何匡助 AI 落地的要道法子。
企业用 AI，说白了就图俩：后果和惊喜（窒碍）。
前者是 AI 援救写作、编程的基础价值，后者则是模子超出预期的才能跃迁，比如精确预判业务需求的要道陡然。
为了让这俩需求落地，阿里云把涌现拆成了三档：预考验决定"基础本事"，后考验崇拜"专项技巧"，业务涌现则依赖数据飞轮的"高下文守旧"。
阿里云有 16 年历史的 DataWorks 也升级成了 AI 搭档，能处理多模态数据还能追本穷源，帮算法工程师处治改完模子却不知说念改了哪的贫穷。
在这场共享会的临了，阿里云团队谈到，AI Agent 当今还处在试错期。现时仍面对三大挑战：
驱散确定性不及
推理过程难可视化
老本偏高
但阿里云已入辖下手处治这一问题，比如优化沙箱环境，改日将支捏 AI 自主完成数据可视化、工业制图等复杂任务，为其搭建可控操作空间。
临了还聊到具身智能、后考验、寰球模子等话题。
整场共享下来，不错看出在 AI 这场马拉松里，阿里云不仅想跑快，还想把赛说念修得更宽更稳。
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