阿里云賈揚清：用4S標準帶領(lǐng)團隊鍛造大數據+AI產(chǎn)品體系「阿里靈杰」

10 月 20 日，在 2021 云棲大會(huì )上，阿里巴巴集團副總裁、阿里云計算平臺事業(yè)部負責人、達摩院 AI 平臺負責人賈揚清發(fā)布大數據 + AI 產(chǎn)品體系“阿里靈杰”。

“時(shí)至今日，我們可以越來(lái)越清晰的看到算力、算法、數據和場(chǎng)景的融合，尤其是 AI 和數據。沒(méi)有數據，AI 是留在實(shí)驗室里的火花；而沒(méi)有 AI，數據就是堆在那里的一堆成本”，賈揚清提到，“阿里靈杰是我們在過(guò)去幾年思考實(shí)踐的過(guò)程中所沉淀下來(lái)的基于 Scale、Speed、Simplicity 和 Scenario 這樣的 4S 標準的產(chǎn)品的體系。它不是一個(gè)為了創(chuàng )新而創(chuàng )新的過(guò)程，而是在我們希望 AI 能更加簡(jiǎn)易落地的時(shí)候不斷生根的一個(gè)結果。我們希望阿里靈杰幫助我們和各行各業(yè)開(kāi)發(fā)者一起，能夠在云上畫(huà)出人工智能增長(cháng)的第二曲線(xiàn)?！?/p>

據悉，“阿里靈杰”是中國最大的大數據＋AI 一體化平臺?！鞍⒗镬`杰”包含機器學(xué)習平臺 PAI、云原生大數據計算服務(wù) MaxCompute、實(shí)時(shí)計算 Flink 版、大數據開(kāi)發(fā)治理平臺 DataWorks、實(shí)時(shí)數倉 Hologres 等產(chǎn)品，可調動(dòng)規模高達 10 萬(wàn)臺以上計算集群，擁有云邊端一體的高性能訓練和推理引擎，能提供毫秒級延遲的實(shí)時(shí)數據分析能力等，也提供開(kāi)箱即用的視覺(jué)、語(yǔ)音、決策、NLP、業(yè)務(wù)增長(cháng)引擎等開(kāi)放服務(wù)。

在過(guò)去一年，賈揚清介紹，他帶領(lǐng)的團隊在 4S 標準下也在不斷提升產(chǎn)品能力，主要體現在四點(diǎn)：

Scale：靈活擴縮的大數據、大模型、大應用

賈揚清向大家分享了幾個(gè)數字：1. 云原生大數據平臺 Max?Compute 已經(jīng)以 10 萬(wàn)臺集群，支持 2000 萬(wàn)表和千萬(wàn)級的調度。但同時(shí)也可以從一張表，一個(gè) GB，一個(gè)任務(wù)開(kāi)始，用零啟動(dòng)成本來(lái)使用近乎無(wú)限的彈性。2. 在 AI 領(lǐng)域，阿里云發(fā)布了大規模分布式訓練框架 Whale，提供分布式 comp graph 建模和自動(dòng)優(yōu)化，達摩院的科學(xué)家們用 Whale 訓練了全球首個(gè)十萬(wàn)億級參數的預訓練模型M6， 以及AliceMind等模型。

Speed：極致的運行、開(kāi)發(fā)、運維效率

今天性能已經(jīng)不是刀耕火種的手工優(yōu)化?；?AI for Systems 的邏輯，通過(guò)自動(dòng)優(yōu)化，阿里云的成熟產(chǎn)品 MaxCompute 和實(shí)時(shí)計算 Flink 版持續提升自己性能，MaxCompute 已經(jīng)是第五年拿到 TPCx-BB 的性能第一名。

賈揚清介紹，“人力成本是最大的成本，開(kāi)發(fā)效率越來(lái)越重要。我們的 AI 平臺在前面一年完全實(shí)現云原生化，使我們可以一鍵式地完成從建模 / 訓練 / 服務(wù)全鏈路的搭建過(guò)程?！?/p>

Simplicity：標準、像調用函數般易用

AI 先驅 Richard Sutton 說(shuō)過(guò)一句話(huà)：70 年研究得出的最大經(jīng)驗，最有效也最顯著(zhù)的技術(shù)，就是找到通用的方法來(lái)利用大量計算。

今年，阿里云 MaxCompute 和 DataWorks 提供了豐富的生態(tài)和數據建模治理工具。阿里云 AI 工程團隊與達摩院算法的合作，在十多個(gè) AI 場(chǎng)景下提供了上百個(gè)標準化的算法模型服務(wù)，解決 AI 落地應用最后一公里的問(wèn)題。使用 OCR、NLP 等，應該像下一個(gè) App 那么簡(jiǎn)單。

Scenario：向場(chǎng)景而生

沒(méi)有場(chǎng)景化的 AI 能力是沒(méi)有用處的。誰(shuí)都需要算力，但是不一定管得好算力。阿里的云原生化的 PAI 軟件層和 Eflops 高性能集群的結合，提供開(kāi)箱即用的算力解決方案，支持從學(xué)術(shù)研究、工業(yè)制造場(chǎng)景的落地。

在金融領(lǐng)域，阿里云湖倉一體架構、離線(xiàn)實(shí)時(shí)一體化數倉，將各種形態(tài)的數據匯聚在一起，從傳統的反欺詐到創(chuàng )新的用戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)，提升多個(gè)場(chǎng)景的應用效果。

和之前基于運營(yíng)的增長(cháng)黑客相比，今天的增長(cháng)引擎很多都是基于數據和算法的。PAI 將這些場(chǎng)景算法標準化，可以實(shí)現 RTA、用戶(hù)觸達、智能搜索等多個(gè)客戶(hù)應用中的明顯的業(yè)務(wù)提升。

在過(guò)去一年，阿里靈杰也跟犀牛制造、北京大學(xué)化學(xué)與分子工程學(xué)院來(lái)魯華教授組（靶向****物研究）、老視頻修復 B 站 Up 主 AI 開(kāi)發(fā)者大谷 Spitzer，在一起探索各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景，為企業(yè)和開(kāi)發(fā)者提供 “開(kāi)箱即用” 的大數據 + AI 一體化能力。