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福布斯:機器學習和深度學習將革老牌雲服務提供者的命
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過去這幾年湧現出了全新類別的產品,這歸功於機器學習和深度學習取得了非凡的進步。僅舉幾個例子,這些新技術在支援產品推薦、醫療成像中的電腦輔助診斷和自動駕駛汽車。

大多數機器學習和深度學習演算法需要的計算資源(硬體、軟體、存儲和網路)與針對傳統應用軟體優化的那些計算資源大不一樣。因而,隨著越來越多的公司開發各自的機器學習/深度學習演算法,並將這些演算法部署到生產環境,市場對針對機器學習優化的計算資源的需求只會急劇增長,因而讓新的進入者有機會提供可與如今的老牌雲服務提供者:亞馬遜AWS、微軟Azure和穀歌雲一較高下的解決方案。

機器學習/深度學習雲不一樣
在Mesosphere博客頁面上的一篇文章(https://mesosphere.com/blog/smack-stack-new-lamp-stack/)中,愛德華?蘇(Edward Hsu)提出了這個觀點:Web應用程式現在主要是資料驅動的。因而,SMACK(Spark、Mesos、Akka、Cassandra和Kafka)這一套新的框架(又叫堆疊)勢必會取代用來構建基於Web的應用程式的傳統LAMP(Linux、Apache、MySQL和PHP)堆疊。在我看來,SMACK將與基於Web的傳統框架和諧共存,並將資料饋送給這些傳統框架,而不是取代LAMP,畢竟我們仍需要傳統框架來呈現外觀漂亮的網頁,並與手機介面進行交互。

然而,主要觀點有著充分的根據。我們需要將馬克?安德森(MarcAndreesen)的那句名言“軟體在蠶食世界”改成“資料在蠶食世界”。不妨對這個說法細細道來,並介紹由此帶來的影響。

硬體
機器學習和深度學習帶來的那種顛覆早已從軟體堆疊擴大到了晶片、伺服器和雲服務提供者。這種顛覆根源於這個簡單的事實:就機器學習和深度學習而言,GPU是效率比傳統CPU高得多的處理器。

就在不久前,解決辦法還是為傳統伺服器添加GPU附加卡。現在我們正處於這樣一個時間點:市場對機器學習/深度學習計算的需求非常大,以至於廠商們在紛紛製造針對機器學習/深度學習計算負載優化的專用伺服器。

資料中心也正在重新設計架構,以支持機器學習和深度學習耗用的超大量資料。設想一下你在設計自動駕駛汽車的大腦部件。你需要處理成千上萬個小時的視頻(以及其他諸如GPS、陀螺儀和LIDAR之類的信號)來訓練演算法。路面上行駛的一輛特斯拉汽車在1秒內記錄的資料量比Facebook上一則推文或一個帖子的資料量多100萬倍。

因此,機器學習/深度學習資料中心不僅需要海量的存儲空間,還需要極高的頻寬。

軟體
軟體方面來得還要複雜。轉移資料和管理計算任務的執行需要一套新的基礎設施堆疊,通常使用專門針對機器學習的框架,比如Tensorflow(最初由谷歌開發)或PyTorch(最初在Facebook開發)。此外,開原始程式碼庫(pandas、scikit-learn和matplotlib)用於實現模型(比如神經網路和資料顯示)。這些模型庫之所以至關重要,是由於它們已經過了優化,不僅就演算法研究而言易於使用,還為用於生產環境提供了高性能。

最後,每家廠商都為特定的使用場合提供了完整的構建模組。比如說,亞馬遜Lex、穀歌Cloud Speech和微軟Bing Speech提供了語音辨識,甚至可以識別意圖。各自都有自己的API和獨特的行為,這使得從一家廠商遷移到另一家廠商很耗費時間。

 新的進入者
除了數年來提供GPU加速實例的三大雲服務提供者(亞馬遜AWS、微軟Azure和穀歌雲)外,現在還出現了針對機器學習優化的新產品:

?英偉達最近推出了一整套“專用的AI超級電腦”伺服器,名為DGX系統。英偉達已經是GPU市場的頭號提供商,電腦顯示離不開顯卡,而顯卡離不開GPU。

Servers.com提供的Prisma Cloud配備針對GPU優化的專用伺服器。

Rescale是專注於高性能計算(HPC)的小眾雲服務提供者之一,它剛剛宣佈推出搭載GPU的最新一代伺服器和高頻寬互連技術,旨在搭建高性能多節點集群。

哪些巨頭岌岌可危?
三大雲服務提供者眼下面臨被英偉達、Servers.com和Rescale等新的進入者顛覆的風險。由於演算法領域的創新和計算效率提高,機器學習/深度學習方面的創新仍在高歌猛進。這就形成了一場小規模的“軍備競賽”:最終用戶不斷尋找可以提供那個額外優勢的提供商。

一方面,最終用戶在提供最佳軟硬體計算環境的這場軍備競賽中獲得了巨大好處。另一方面,最終使用者又需要隨時警惕,密切關注最新的產品。而更重要的是,將機器學習/深度學習產品部署到生產環境時,首席執行官和首席技術官需要挑選今後兩到五年會保持優勢的獲勝者,或挑選至少未來的倖存者。而這並非易事。
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