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為何大數據很多,能賺錢的公司卻很少?

作者:choi 日期:2020-03-10 21:38 瀏覽:

  都說大數據分分鐘能幫你多賺 10 倍——這話不假。

  在這個快速發展的智能硬件時代,困擾應用開發者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。而企業組織利用相關數據和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策。

  盡管對于許多企業來說,大數據早已成為信息管理的基礎,但他們所沉淀的數據資產有多少能夠產生增值,卻很難有所衡量。

  如果僅停留在收集數據和出具分析報表,那么隨著數據種類的不斷變化,當中大量的碎片化、非結構化數據,會令企業在營銷和運營過程中很難有效從中提煉價值。

  這就是為何大數據很多,能賺錢的公司卻很少。

  從技術上看,大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理,必須采用分布式架構,依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。

  但是在面對大量龐雜及非機構化的數據面前,如何快速提升分析和訓練效率就成為了企業必需去解決的問題。

  為此,谷歌深度學習框架 TensorFlow 自 2015 年 11 月開源以來就受到了學術界和工業界的廣泛關注。然而要將 TensorFlow 真正地應用于生產環境中仍然存在很大的挑戰。

  為了進一步降低 TensorFlow 的使用門檻,才云(Caicloud)早在 2016 年 4 月即發布國內首個基于容器集群的分布式深度學習系統,并于 2017 年 2 月 12 日發布產品 TensorFlow as a Service(TaaS) v1.0.0 商用版。

  TaaS 包括支持 CPU 和 GPU 的分布式 TensorFlow 模型訓練平臺和模型托管平臺。通過將 TensorFlow 與谷歌開源的容器云平臺管理工具 Kubernetes 結合,才云提供的 TaaS 服務解決了 TensorFlow 在使用中學習成本高、管理難、監控難、上線難等問題,旨在幫助企業更快、更容易地體驗和應用最新深度學習技術。

  目前,才云 TaaS 私有云已在部分金融、能源及電商行業落地并幫助企業解決問題,并已開啟公有云內測.

  正是由于 Kubernetes 和 TensorFlow 的完美結合,才云的 TaaS 一經發布就受到美國 CNCF K8S 上游高度重視,并受邀參加了今年在柏林舉辦的 KubeCon 大會。無獨有偶,才云將 AI 融入云上的視角也出現在由特斯拉公司創始人 Elon Musk 和科技孵化器 Y Combinator 的掌門人 Sam Altman 創立的非營利創業公司 OpenAI 的演講中。

  這家據稱有 10 億美金注資背景的公司,一直以將人工智能紅利帶給人類社會為使命。他們于 2016 年 4 月對外發布了人工智能一款用于研發和比較強化學習算法的工具包 OpenAI Gym,從而成功打破了谷歌、Facebook 等巨頭霸占 AI 領域的格局。

  

為何大數據很多,能賺錢的公司卻很少?

 

  Musk 認為,與邪惡人工智能斗爭的最好方式不是限制人工智能的接入和使用,而是更廣泛地推廣它。

  就是這樣一家囊括世界頂尖人工智能領域人才的公司,在談到 GPU 對于涉及大型神經網絡的學習問題時也表達了自己的明確看法。那就是“GPU 正在逐漸變得不可或缺。我們將會使用 GPU 來為大規模任務訓練神經網絡,并且我們也預期我們的許多用戶會這么做。”

  但是,傳統的分布式 TensorFlow 沒有把 CPU 跟 GPU 進行虛擬化。只能直接使用物理 GPU 資源,無法讓利用率最大化。在單機環境下,即使使用目前最先進的 GPU 都無法滿足其計算量的要求。而在集群環境下,TensorFlow 存在高門檻、難配置、難管理等問題。

  難能可貴的是,作為一家中國初創公司。本次 KubeCon 上,才云首席大數據科學家鄭澤宇和才云高級云開源工程師趙慧智通過《通過 Kubernetes 搭建可支持 GPU 的 TensorFlow 集群》演講(更多詳情,請點擊《柏林 KubeCon 直擊| 看 TensorFlow 如何從 AI 工具變身 AI 產品》),很好地解答了目前困擾深度學習發展的技術難題,讓世界看到了中國企業的貢獻與價值。

  

為何大數據很多,能賺錢的公司卻很少?

 

  才云技術專家(左二:趙慧智,右一:鄭澤宇)與 OpenAI 及 Google GCE Manager 分別討論了如何部署 TensorFlow on Kubernetes 及其技術點實現方式和 GPU 在 GCE 中的 upstream 現狀和后續研發工作。

  在本次 KubeCon 上,已經有很多 AI 廠商在思考如何將 TensorFlow 比較好的運行在 Kubernetes 上了。 才云認為在 GPU 支持上需要去更多考慮的是支持的 GPU 類型, GPU 如何暴露給 container 內部的程序,以及多 GPU 調度和分配支持與性能調優。

  目前 GPU 在 Kubernetes 中的支持不是很好,所以很多廠商在用的時候都是會選擇比較 Trick 的方式。例如將不同 GPU 的類型通過 Kubernetes 的 Label 的方式來進行區分和選擇,并將 GPU 通過 Privilege 或者單一的 GPU 支持配置(在 1.5 中已經可以做到一個機器上單個 GPU 支持)來達到讓 TensorFlow 的模型訓練加速的優化。

  隨著 1.6 的 Release,GPU 最新的 Alpha 版本中可以支持多個 GPU 調度、 GPU 設備自發現、多 GPU 指定等功能。而這將為有 GPU 需求的廠商提供非常大的好處,不僅在部署層面簡化了操作,同時在使用和基于 Container 的隔離上提供了更好的支持,尤其是在 AI 領域。

  從大數據到 AI,從工具到服務,并推動移動互聯網的再次變革,是通過機器將沉淀數據進行深度有效學習的產物。而這其中,GPU 的有效調度對深度學習的影響可謂是加速引擎一般,掌握這一點,方可快速分析,準確決策并實現商業價值。

  此刻,面對洶涌而來繁復冗雜的海量數據,有多少公司能抓住機遇,通過數據分析跟深度學習在 AI 新時代突出重圍,成為領軍者呢?隨著谷歌深度學習框架 TensorFlow 的橫空出世,能掃平門檻,將分布式深度學習系統輕松應用于企業生產環境中的企業,必然也有著快人一步的優勢,引領行業。


文章來源:Caicloud 公眾號
文章標題:為何大數據很多,能賺錢的公司卻很少?
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