时隔60年,创造了“人工智能”这个名词的达特茅斯会议的参与者们可能不会想到,如今的人工智能产业已经庞大到了包罗万象的程度,无论是科技、制造、医疗,还是气象、宏观经济,无一不会受到影响。他们更不会想到,在人工智能正在成为推动社会发展的不可或缺的基础资源时,云计算服务商在其中扮演了十分关键的角色。
云计算和大数据是人工智能的重要驱动力。云计算是大数据生成的前提,而人工智能又是前两者的必然结果,三者相辅相成。作为国内领先的公有云服务商,金山云已于近期推出覆盖多个层面的KAP(Kingsoft AI Propeller)人工智能云,为各个行业提供多种组合型AI解决方案和服务。最近,KAP人工智能云的重要组成部分——金山云深度学习平台KDL(Kingsoft Deep Learning)也正式上线,在构建金山云全新人工智能服务生态的同时,也将在帮助企业级客户实现AI赋能、推进产业升级等方面,发挥积极作用。
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KDL:KAP人工智能云的最大亮点
在金山云KAP人工智能云布局中,KDL平台位于PaaS层,金山云希望将KDL平台打造成KAP人工智能云的最大亮点,通过重点打造人工智能关键的深度学习能力,为客户的深度学习研发和产品周期提供完整支持,包括数据的存储、预处理、训练、评估、上线预测等各个环节,帮助客户更快实现深度学习的落地。
KDL平台在成本、效率、安全、性能等多个方面,为企业级客户提供了更好的人工智能业务发展支持。在性能上,KDL平台底层基于金山云的高性能异构计算集群,单机可提供高达8卡的并行训练能力,而基于先进的100G的RDMA核心网络,KDL可以为大型深度学习模型的分布式训练提供多达2000片以上的GPU算力。相比上一代的M40 GPU,KDL最新的Pascal GPU可以提供1.4—1.7倍的加速比,而相比广泛使用的K40,更是有高达3倍的性能提升。
在功能上,KDL平台共有六大特点。首先是开箱即用。客户无需购买任何计算资源、无需安装部署环境、无需调优系统与组件参数、无需关心底层资源拓扑结构,无需任何环境配置,就可以实现作业秒级启动。
第二,数据解耦。KDL平台可帮助客户打通和对象存储之间的数据通路。包含数据和计算资源解耦,数据多副本、高可用,便捷的流水线处理等特性。
第三,资源与故障隔离。KDL平台具有完善的资源调度和资源隔离设计,支持子帐号,能够精准控制作业资源,客户无需担心作业间的资源竞争。并且由于有着断点续跑、作业自动failover等功能,客户对底层基础设施的故障将完全无感知,无需关心底层硬件故障。
第四,弹性伸缩。KDL平台为客户提供了多种不同的资源套餐,用户可以根据实际需求选择匹配的资源套餐和服务副本数量。
第五,成本控制。KDL平台为客户提供了灵活的按需计费方式,客户可按照实际的使用资源和时长,以作业为粒度进行付费。无硬件和运维成本,客户也无需为适配KDL平台做代码修改,代码可实现零迁移成本。
第六,操作直观。考虑到操作的便利性,KDL平台为客户提供了友好方便的控制台管理界面。
KDL平台帮助人工智能成为新时代的“水电煤”
在安全上,KDL平台有着完善的监控和报警机制,支持企业级数据加密,提供11个9的数据可靠性,同时可以提供基于VPC/专线网络的混合云解决方案,确保客户数据安全和保密。此外,KDL平台基于金山云稳定的云存储和调度能力,可以确保客户的深度学习任务得到分钟级的故障恢复,并且确保训练进度不会丢失。
在价格上,KDL平台也为不同行业、不同需求的客户进行了定制化设计。KDL平台分为三个版本,分别为C-KDL(通用KDL)、E-KDL(专属KDL)、P-KDL(私有化部署KDL)。其中,C-KDL针对的是通用型需求,共享计算资源池,按需计费。支持预付费和后付费,以作业为单位,小时计费。GPU和CPU的不同配置均为标准价格,按照购买时长,客户可享最高50%的优惠。
E-KDL在公有云上为客户开辟专属GPU计算资源池,客户可独享专属GPU计算资源,可以任意使用,并且后付费,根据专属GPU计算资源池大小按月收费。而P-KDL则是在客户私有云环境部署KDL服务(不包括硬件资源),按照商务合同计费。
在“云产生数据-数据驱动业务-数据产生智能”这样的逻辑指引下,目前,KDL平台是国内云计算企业中首个实现商用的人工智能云PaaS平台,并且已经应用在金山WPS office、mail和金山词霸中。可以说,KDL平台承载的不仅是客户的需求,也是金山云的殷切期待:在拥有强势技术和服务能力的基础上,以客户为导向,不断创新,为帮助人工智能成为新时代的“水电煤”,作出新的贡献。目前,KDL平台已在金山云官网上线(http://www.ksyun.com/proservice/kdl),客户可在线购买。
责任编辑:王良地