软硬一体的AI原生云体系，亮点抢眼(组图)

6月3日上午，在百度云智峰会智能计算峰会上，百度智能云发布升级了一系列AI原生云产品，包括百度太行弹性裸金属服务器3.0、百度沧海并行文件存储PFS、第五代云服务器实例、智能超清一体机等8款新产品也进行了全新升级。百度沧海存储产品系统和百度百歌AI异构计算平台这两个新品牌也是首次亮相。外貌。至此，百度智能云AI原生云全面升级。

（2021年6月3日百度智能计算峰会上，百度集团副总裁侯振宇表示，AI原生云是推动企业智能化升级的核心驱动力）

“这将为企业带来更高性能、更高性价比、更安全的智能云计算服务。” 百度集团副总裁侯振宇在“AI原生云加速产业创新”发布会上的致辞中表示。

那么百度AI云原生技术给企业带来了哪些机遇？

下午的AI原生云技术论坛，百度智能云技术专家和行业客户对百度智能云AI原生云的优势和技术应用进行了精彩的讲解。

软硬件一体的AI原生云系统，亮点抢眼

在百度智能计算峰会AI原生云论坛上，百度智能云计算事业部总监孟宪军表示，如果将云计算市场比作汽车，那么AI原生云技术就是这个行业的引擎。功率、可靠性和经济性必须表现出强大的能力，才能推动客户成功。百度智能云在AI算力和AI异构算力按需分配机制，以及分布式存储的极致性能方面，构建了算力、可靠性和经济性的平衡。

百度智能云存储首席架构师杨永强展示了百度存储技术架构的演进历程，并详细讲述了新发布的沧海存储产品体系是如何以极速、极灵活、极可靠、极简、极简构建存储技术的。成本效益。数据是人工智能应用的基础保障，但人工智能应用，尤其是复杂的人工智能算法模型，会产生大量的数据存储和数据交换需求，不仅对存储规模有很大需求，而且需要数据读取和交换. 速度要求极高。因此，AI算力并非全部受限于AI芯片，存储系统能力也是一个非常关键的制约因素。然而，规模和速度大幅提升，同时还需要容灾、异地双活等性能要求，在成本上难上加难。两个都。百度沧海的存储架构的特点就是这些因素的极致，存储速度、灵活性、性价比、安全可靠、应用简单的极致。

百度异构计算架构师李世勇介绍了百度智能云对超大规模人工智能计算的支持能力。重点介绍百度智能云如何将CPU和GPU解耦，通过GPU集群调度帮助客户实现AI计算的按需匹配。同时，通过通信性能优化、分层调度策略等核心技术，实现AI算力的极致性能。这既满足了客户对AI算力支持的需求，也满足了客户降低AI算力成本的诉求。百度异构计算架构师李世勇介绍了百度智能云对超大规模人工智能计算的支持能力。重点介绍百度智能云如何将CPU和GPU解耦，通过GPU集群调度帮助客户实现AI计算的按需匹配。同时，通过通信性能优化、分层调度策略等核心技术，实现AI算力的极致性能。这既满足了客户对AI算力支持的需求，也满足了客户降低AI算力成本的诉求。

同样在算力层面，英特尔云战略业务发展总监乐鹏飞分享了异构计算的进一步发展。他指出，不仅服务器层面的多异构CPU协同ai文件到进ae怎么没有分层，在芯片内部，类似异构协同的发展趋势正在兴起。比如Intel Xeon CPU等硬件产品，根据AI算力的需求，定位在芯片内部。独特的设计，兼顾通用计算和AI计算ai文件到进ae怎么没有分层，将为未来的算力需求提供高性能、低功耗的解决方案。同样在算力层面，英特尔云战略业务发展总监乐鹏飞分享了异构计算的进一步发展。他指出，不仅是服务器层面的多异构CPU协同，还有芯片内部异构协同的发展趋势。比如Intel Xeon CPU、显示芯片等都是根据AI算力的需求做内部异构。该设计将为未来的计算能力需求提供高性能和低功耗的解决方案。

百度云原生首席架构师郑然介绍了百度云原生技术十年来的积累和演进，以及在超大规模容器集群技术、生产级服务网格技术、高弹性Serverless方面的发展技术，以及百度AI云原生技术。成就产品云原生技术无缝集成。在百度业务规模化、多元化之后，百度云原生技术取得了多项技术突破。单个Kubernetes集群节点数已超过10000个，Service Mesh承载了百亿级超大流量，为大型企业提供服务。高级应用程序提供了技术基础。

百度智能云边缘计算部架构师何方石介绍了百度边缘计算平台驱动行业创新应用落地的技术能力。随着直播、短视频服务、智能交通、智能驾驶成为互联网应用普适性的要素，边缘计算面临新的挑战。如何降低时延，如何在云中心和云边缘共享算力，都是智能云面临的主要挑战。百度智能云边缘服务器依托AI原生技术，通过边缘计算呈现更多计算任务，极大提升了算力、覆盖、效率的平衡，

AI原生云，极致性能创造商业创新可能

AI原生云是推动企业智能化升级的核心驱动力。论坛上，上交所正通云、地平线机器人技术研发有限公司、工商银行等合作伙伴上台致辞，展示了与百度智能云合作实现的业务创新。

上证正通云介绍了百度沧海存储对证券行业的重大贡献。金融证券行业的数据有几个重要特点：数据安全要求高；数据监管合规要求；非常大的数据量；法规要求证券公司相关数据的有效期为20年。以上，将随时提取数据以进行完整性和有效性检查。

数据是证券行业的生命线，海量数据的存储有效性和安全性是保障生命线的基础。百度AI云原生沧海存储完美满足正通云的数据服务需求。在高密度、高峰值存储的极端性能要求下，也能做到数据安全不丢失不丢失，保证有效性和完整性。并且可以显示交易数据的回溯。

百度沧海存储为正通云的发展和能力建设提供了坚实的基础。有了百度智能云，以数据为生命的企业上云才有可能。

专注于人工智能的北京地平线机器人技术研发有限公司认为，随着人工智能技术在数据处理、识别、决策、行动等方面的闭环发展，全球有望拥有通用-目标机器人在 2030 年服务于人们的生活。然而，随着人工智能的发展，对计算能力的要求越来越高，尤其是在智能驾驶领域，立即产生的传感器数据、识别数据、认知数据大量出现，对计算能力非常敏感。时间。

百度智能云百度白歌拥有强大的AI异构算力支撑能力。高速互联网服务能力。比如集成GPU算力的分配调度能力，可以根据不同的AI计算模型和AI计算需求，按需分配GPU算力，实现对AI算力的低成本、高效率支撑。

百度百歌的AI算力和技术支撑能力很好地满足了地平线在智能驾驶方面的算力需求，实现了智能车企、地平线、百度智能云的紧密合作，推动了智能车企的跨越式发展。. 每一辆驾驶的智能汽车都成为人工智能算力的执行者和智能驾驶数据的收集者。通过数据驱动算法模型的高级迭代，推动智能驾驶技术的不断提升，实现越来越完美的驾驶体验。.

2012年工商银行开始实现云计算技术应用，2017年实现融e通、融e购、融e线云平台建设。目前工行日均交易量6.超过6亿笔，核心业务日均交易量5亿笔，业务增长非常迅速。这对工行银行业务的线上化转型提出了更高的要求。同时，为适应商业银行间的竞争和互联网应用的渗透，工商银行必须满足快速创新的需要。

因此，工行看到了Serverless的能力，它可以帮助快速启动服务。灵活处理大额交易，灵活匹配云服务需求，成为工商银行业务发展的挑战。在开发方面，无需担心基础服务的稳定性和可靠性，无需设计复杂的分布式架构，无需关心灰度限流日志方案。，只专注于业务代码开发。服务启动时，无需像普通容器镜像那样对应用进行各种部署配置，只需释放即可运行。在运维方面，无需担心扩容、底层资源、高故障恢复等问题。

工行在2020年设计了Serverless2.0平台，在技术选型上以百度天河Stack的功能计算产品为核心，对接工行现有的分布式和云计算技术平台。为应用提供完整的功能核心引擎、功能管理能力、开发交付能力。

百度智能云在ServerLess技术的完整性、灵活性、安全性和稳定性方面的能力和优势，为工行提供了解决问题的方法。

通过与百度AI原生云技术的密切合作，工商银行可以在不考虑底层云基础设施需求的情况下开发新服务。过去，开发一个新业务至少需要两到三个月的时间，部署和上线需要几周的时间。现在，只需要几周甚至几天的时间就可以开发一个业务并上线。此外，部分业务可以在云平台业务量较低的情况下进行运营，大大提高了云计算设施的调度灵活性，为工商银行的业务创新奠定了坚实的基础。

正如侯振宇所说：“我们还有大量面向人工智能的可视化和低代码开发工具和平台，降低了开发者的门槛，让企业和合作伙伴更容易拥抱人工智能。”

从上证正通云数据存储应用的高要求，地平线智能驾驶系统对计算能力和灵活性的复杂要求，以及工商银行快速业务上线能力的支持，百度智能云实际上是在推动不同企业的智能化转型。在该领域。相信全新升级的百度AI原生云必将汇聚更多企业“云上快跑”，成为具有高适应性和竞争力的行业领跑者。