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机器之心编辑部

10 月 20 日 ， 在 2021 云栖大会上 ， 阿里巴巴集团副总裁、阿里云计算平台事业部负责人、达摩院 AI 平台负责人贾扬清发布大数据 + AI 产品体系“阿里灵杰” 。

“时至今日 ， 我们可以越来越清晰的看到算力、算法、数据和场景的融合 ， 尤其是 AI 和数据 。 没有数据 ， AI 是留在实验室里的火花；而没有 AI ， 数据就是堆在那里的一堆成本” ， 贾扬清提到 ， “阿里灵杰是我们在过去几年思考实践的过程中所沉淀下来的基于 Scale、Speed、Simplicity 和 Scenario 这样的 4S 标准的产品的体系 。 它不是一个为了创新而创新的过程 ， 而是在我们希望 AI 能更加简易落地的时候不断生根的一个结果 。 我们希望阿里灵杰帮助我们和各行各业开发者一起 ， 能够在云上画出人工智能增长的第二曲线 。 ”

据悉 ， “阿里灵杰”是中国最大的大数据＋AI 一体化平台 。 “阿里灵杰”包含机器学习平台 PAI、云原生大数据计算服务 MaxCompute、实时计算 Flink 版、大数据开发治理平台 DataWorks、实时数仓 Hologres 等产品 ， 可调动规模高达 10 万台以上计算集群 ， 拥有云边端一体的高性能训练和推理引擎 ， 能提供毫秒级延迟的实时数据分析能力等 ， 也提供开箱即用的视觉、语音、决策、NLP、业务增长引擎等开放服务 。
在过去一年 ， 贾扬清介绍 ， 他带领的团队在 4S 标准下也在不断提升产品能力 ， 主要体现在四点：
【阿里云贾扬清：用4S标准带领团队锻造大数据+AI产品体系「阿里灵杰」】Scale：灵活扩缩的大数据、大模型、大应用
贾扬清向大家分享了几个数字：1. 云原生大数据平台 Max?Compute 已经以 10 万台集群 ， 支持 2000 万表和千万级的调度 。 但同时也可以从一张表 ， 一个 GB ， 一个任务开始 ， 用零启动成本来使用近乎无限的弹性 。 2. 在 AI 领域 ， 阿里云发布了大规模分布式训练框架 Whale ， 提供分布式 comp graph 建模和自动优化 ， 达摩院的科学家们用 Whale 训练了全球首个十万亿级参数的预训练模型M6 ，以及AliceMind等模型 。
Speed：极致的运行、开发、运维效率
今天性能已经不是刀耕火种的手工优化 。 基于 AI for Systems 的逻辑 ， 通过自动优化 ， 阿里云的成熟产品 MaxCompute 和实时计算 Flink 版持续提升自己性能 ， MaxCompute 已经是第五年拿到 TPCx-BB 的性能第一名 。
贾扬清介绍 ， “人力成本是最大的成本 ， 开发效率越来越重要 。 我们的 AI 平台在前面一年完全实现云原生化 ， 使我们可以一键式地完成从建模 / 训练 / 服务全链路的搭建过程 。 ”
Simplicity：标准、像调用函数般易用
AI 先驱 Richard Sutton 说过一句话：70 年研究得出的最大经验 ， 最有效也最显著的技术 ， 就是找到通用的方法来利用大量计算 。
今年 ， 阿里云 MaxCompute 和 DataWorks 提供了丰富的生态和数据建模治理工具 。 阿里云 AI 工程团队与达摩院算法的合作 ， 在十多个 AI 场景下提供了上百个标准化的算法模型服务 ， 解决 AI 落地应用最后一公里的问题 。 使用 OCR、NLP 等 ， 应该像下一个 App 那么简单 。
Scenario：向场景而生
没有场景化的 AI 能力是没有用处的 。 谁都需要算力 ， 但是不一定管得好算力 。 阿里的云原生化的 PAI 软件层和 Eflops 高性能集群的结合 ， 提供开箱即用的算力解决方案 ， 支持从学术研究、工业制造场景的落地 。
在金融领域 ， 阿里云湖仓一体架构、离线实时一体化数仓 ， 将各种形态的数据汇聚在一起 ， 从传统的反欺诈到创新的用户营销 ， 提升多个场景的应用效果 。