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华为全联接大会:徐直军发布华为云UCS
2016年9月1日,我在华为全联接大会上发表主题演讲:“拥抱云,融入云,成为数字化企业”。
2017年3月19日,在长沙举办的华为中国生态伙伴大会上,我首次宣布成立Cloud BU,并指出:从2017年开始,华为将以公有云服务为基础,强力投资打造开放的公有云平台,并将聚焦重点行业,携手合作伙伴构建云生态,共同做大产业蛋糕。
4年后的今天,华为云已经聚合了超过230万开发者、1.4万多咨询伙伴、6000多技术伙伴、云市场商品超过4500个,已经成为互联网公司和传统政企数字化转型的重要平台。在全球,华为云与伙伴公有云覆盖了27个区域,为170多个国家的客户提供服务。根据Gartner 2020年研究,华为云是IaaS市场增速最快的云,已经成长为中国第二、全球Top 5的云服务提供商。所有这些进步和成绩都只是新的起点。
华为云以“让云无处不在,让智能无所不及,共建智能世界云底座”为使命。伴随行业数字化步伐的加快,期待华为云有更大的发展。
伴随着企业数字化转型的深入、数字应用更加丰富、也更加复杂,传统云服务的资源弹性与简化运维的价值依然是基础,但已经远远不能适应企业需要。资源极致弹性、应用敏捷开发迭代正在发展成为云服务的新常态。云原生(Cloud Native)也因此成为包括高科技类企业和传统政企的共同选择。对于传统政企应用,除了自身云原生改造获得资源和敏捷收益,更要充分与大数据、AI等新的云原生能力相结合,创造更大的价值。
作为云原生的倡导者和先锋,自2016年以来,华为云陆续推出了云原生系列服务,帮助互联网及政企客户更好的进行云原生改造,基于这些积累,2020年我们进一步提出云原生2.0理念,致力于让每一个企业都能成为新的云原生企业。
随着云原生应用深入企业各个业务场景,云原生正在走向分布式,跨云跨地域统一协同治理,保证一致应用体验等新的需求日渐突出。为了匹配这一需求,我们通过持续创新,推出业界首个分布式云原生产品。
今天,我正式发布华为分布式云原生产品,华为云UCS!UCS的意思是无处不在的云原生服务:通过华为云UCS,我们致力于让企业使用云原生应用时感受不到地域限制,感受不到跨云限制,感受不到流量限制,充分保证应用的一致性体验。UCS的目标是要把云原生能力带入企业的每一个业务场景,加速千行百业拥抱云原生。
其次,和大家探讨一下人工智能。
2018年10月,我在上海华为全联接大会上发布了华为全栈全场景AI解决方案;2019年8月23日我在深圳正式宣布了AI计算框架MindSpore开源计划。发展到今天,这些计划都得到了圆满的实施。
首先,硬件方面,已经有超过10个硬件合作伙伴推出基于昇腾模组、板卡的AI硬件产品。
其次,MindSpore在2020年3月如期开源。截至2021年8月底的1年多时间内,社区累计下载量超过60万,目前已经是中国最活跃的AI社区,有超过100家高校选择MindSpore进行教学,可以说,MindSpore已经成为中国主流AI计算框架。
此外,还有500多家合作伙伴基于昇腾开发了600多种AI解决方案,应用于各行各业。总体上,全栈全场景AI发展符合预期。
在2019年的华为全联接大会上,我们首次发布了Atlas 900集群,那时候单集群支持1024个昇腾910芯片,总算力达到256P Flops。经过两年的努力,Atlas 900单集群已经能够支持4096颗昇腾910,在全无阻塞网络下进行高速计算,提供每秒100亿亿次浮点运算的强大算力。
在此集群基础上,华为云ModelArts通过引入集群间动态自适应路由技术,根据电力约束的不同,可以将集群规模再扩大4~32倍,总算力最高达到32E FLOPS,训练线性加速比超过85%。目前Atlas 900集群和基于Atlas 900集群的云服务已经服务于300多企业客户,广泛应用于交通、金融、能源、制造、医疗等行业,支撑众多企业、科研单位系列大模型的开发训练。
目前已经成功训练出了一系列大模型,包括:华为云盘古NLP中文大模型;华为云盘古计算视觉大模型;华为云盘古药物分子大模型;华为云盘古科学计算大模型;遥感专用框架LuojiaNet;鹏城盘古NLP中文大模型;鹏城生物制药大模型等。
在我发布的全栈全场景AI战略中,ModelArts属于AI应用使能层,其使命是让AI应用开发简单、简单、再简单,以解决AI人才和专家匮乏的问题。当初的期望是,通过ModelArts,要让每一位工程师只需掌握一定的AI技能,就能够自己开发AI模型和AI应用。经过3年多的努力,数以千计的AI行业应用项目的实践,不断创新与知识沉淀,面向企业数字化转型与AI应用的不同阶段,形成了全流程、场景化的服务。基于这些服务,应当说我们初步实现了预期目标。
对于企业来讲,开发AI应用有三个阶段,针对不同阶段和场景,ModelArts有了针对性的服务:
在初始阶段,大量的企业或总体上,或在特定任务上,还处于探索性AI试验阶段,这个阶段的主要诉求是开发出一个模型,验证初步可行性,处于这个阶段的企业的AI能力往往最为欠缺。针对性地,ModelArts通过领域套件、场景样例、盘古大模型、预训练模型等服务和开发工具,使得一般的工程师在简单学习之后,基本不用开发代码就能够快速训练出AI模型,快速验证,快速上手。
第二个阶段是Quick win,即在试验成功的基础上,期望快速通过AI为企业创造价值,此时的AI开发不再是研究性模型开发,而是要针对一个或多个特定生产任务,结合特定部署场景,结合特定行业规范,满足可信等生产性要求。ModelArts通过增加可信组件与安全算法、ModelBox、AutoSearch、盘古大模型等使AI工程师能适应多样性的部署环境,快速开发生产性实战型AI应用。
第三个阶段是系统性AI应用或智能子系统的开发,此时往往涉及多种应用、工具和系统的配合,ModelArts通过进一步增加MLOps、OptVerse求解器、科学计算、盘古大模型和异构分布式调度器以及来自生态伙伴的丰富的行业性组件与工具等支持企业实现极简、高效的智能系统开发。让每一位工程师都能开发AI应用,是ModelArts矢志不渝的努力方向,期待这个目标早日实现。
在AI用于各行业生产场景时,即使最高水平的AI专家,也往往感到十分挑战。究其原因,各行各业场景繁多,非常碎片化,即使有自动化程度很高的工具,在通常的AI模型开发模式下,也不得不逐个定制开发,如同作坊式开发,投入人力多,开发周期长。更为挑战的是,模型的精度通常需要大量的训练样本数据,可行业场景偏偏最缺数据,由此导致模型性能往往不能满足生产要求,导致AI在这些场景不可用。
大模型为解决这类问题提供了很好的方案。有了预先训练好的大模型,每个场景化AI开发,都不必再从0开始,而是基于大模型做增强训练,并自动化抽取出适合该场景部署的小模型,开发周期从月级缩短为天级,实现了AI模型从作坊式开发到工业化开发的转变。
更为重要的是,由于是基于大模型做增强训练,模型性能大大提高,使很多原来AI不可用的场景变得可用了。在华为南方工厂就有一个这样的案例,由于样本数量只有40个,传统方式训练的AI模型精度只能达到80%,无法满足要求;基于大模型训练的模型精度达到99.5%,使智能检测实现可用。
第三,再谈一下企业网络。
伴随着数字化的进程,企业网络的复杂性将指数级增加,主要原因包括:混合办公,互联分支增多,接入位置增多;员工流动性增大,体验变化更动态;办公网融合物联网,联接数激增;云化与新应用对网络性能要求更高、变更频繁;网络设备种类多、厂家多,管理规模大;网络保障从基于联接到基于体验,要求更高。
但是,运维保障工程师数量不会线性增加,甚至不会增加,网络运维复杂性与运维工程师资源之间的差距会越来越大。针对这个挑战,我们认为,企业网络的运维更应该首先用好数字化技术,用技术创新克服自身复杂性的增加,而不是依赖更多的人工。
基于此,我们提出自动驾驶网络愿景,即未来的网络应该与自动驾驶汽车一样都能自己运维自己,而不是靠人。我们期望未来的自动驾驶网络应该是:支持自动,即根据用户意图业务自动部署,最终目标是业务全自动部署;支持自愈,预测预防故障并基于事件自我恢复,最终目标是实现全自动运维;支持自优,根据用户体验自适应调整优化,最终目标是实现全自动优化;支持自治,在自动、自愈、自优的基础上,网络功能自适应、自学习、自演进;这是自动驾驶网络的愿景,也是终极目标。
过去两年,我们不仅在华为覆盖全球的网络开展自动驾驶网络创新,也与金融、教育、医疗等行业客户开展联合创新和部署应用。
在金融行业,我们与中信银行聚焦数据中心网络的自动驾驶创新。2020年,自动驾驶网络帮助实现了单数据中心、单厂商的40多类业务场景的端到端业务自动化。今年的创新方向是支持多云、多厂商的异构场景。以一个“留学汇”的新业务上线为例,过去多域网络的协同设计、评估和变更平均耗费30多天,现在只需要30分钟就能实现。
在数据中心网络里面,最头疼的问题是如何快速定位故障点,现在华为自动驾驶网络既支持了端到端的网络质量可视,还对75类典型故障实现了3分钟定位根因,5分钟给出修复建议,今年基于知识图谱的自学习能力,现网数据实现了在线增量学习,可覆盖97%的故障。
在教育行业,我们与西安交通大学聚焦园区网络的自动驾驶开展创新。随着智慧教学和校园服务的发展,除了传统的摄像头、道闸等物联终端,还新增了智能门禁、教学录播等50多种终端,在西交大的四个校区有50多万台,由于终端覆盖广且分散部署,目前都是通过校园网接入的,存在安全管理隐患。我们通过自动驾驶网络帮助西交大实现了秒级的终端自识别和自接入,基于人工智能技术还能支持未知终端的在线标注和学习,将终端识别率提高到了98%。其次,园区无线接入已成为主流,WIFI干扰、漫游和应用保障问题突出,以前人工优化效率低下,现在通过AI智能调优不仅人工0介入,而且信号达标率从64%提升到了90%。
最后,谈一谈华为如何通过数字技术助力低碳发展。
标签 徐直军- 责任编辑: 林铃锦 
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