簡介： 潘岳介紹，阿里雲提供了超大規模的雲上異構計算叢集，每秒可支撐100億億次的異構運算，能夠在1秒內看懂超過5.3億張圖片；識別3.3億秒/9.2萬小時長的語音，相當於聽寫了1723本《紅樓夢》長篇小說或者26萬篇短篇小說；1秒內可以翻譯4千萬句話，相當於翻譯了42本《哈姆雷特》。

12月17日， GTC China 2020大會上，阿里雲異構計算產品負責人潘岳表示，人工智慧行業需求發生了明顯的變化，雲上AI業務的推理需求佔比首次超過50%，阿里雲GPU雲伺服器從四年前的gn4到今年新發布的gn7，單例項異構算力提升了100倍。

異構計算是最能發揮AI效率的計算方式。潘岳介紹，阿里雲提供了超大規模的雲上異構計算叢集，每秒可支撐100億億次的異構運算，能夠在1秒內看懂超過5.3億張圖片；識別3.3億秒/9.2萬小時長的語音，相當於聽寫了1723本《紅樓夢》長篇小說或者26萬篇短篇小說；1秒內可以翻譯4千萬句話，相當於翻譯了42本《哈姆雷特》。

4年前，雲上80%的AI需求來自訓練業務。但在2020年，雲上AI推理業務的佔比已經超過一半。潘岳表示，這也標誌著阿里雲異構計算進入新的階段，即軟硬一體的雲上異構基礎設施。

具體來說，使用者不僅需要深度學習框架軟體，更需要與之適配的硬體來發揮GPU的算力，例如阿里雲神龍AI加速引擎 AIACC 和FastGPU等極速部署工具，就透過池化算力帶來靈活的計算排程，雲伺服器從特定配置向serverless方向發展。可幫助客戶在訓練場景下提升2倍到10倍的效能，在推理場景下提升2倍到4倍的效能，節省至少50%的成本。

以知名人工智慧晶片企業地平線為例。阿里雲AIACC團隊，和地平線研發團隊緊密合作，將基於阿里雲異構計算的分散式訓練效能提升4倍，讓地平線演算法研發效率得以顯著的提升，成本得以大幅下降。

“AI業務從最早的推理佔比不到20%，到今天佔比過半；原來只有人工智慧初創公司探索，到落地各行各業；雲上異構業務從單一深度學習訓練場景，到今天的訓練推理、雲桌面、圖形影象設計等多元化場景。阿里雲異構計算是企業數字化、智慧化轉型的見證者，也是實踐者。”潘岳表示。

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