雷系发力人工智能 金山云KDL平台智造AI新风口

4月28日，在一年一度的GMIC北京2017大会“云与大数据峰会”上，金山云大数据和AI技术总监张东进就金山云在人工智能领域的布局，发表了主题演讲。张东进在演讲中表示，金山云已将云服务和数据分析能力大规模应用于人工智能领域作为战略目标，推出深度学习研发平台KDL，有望在雷军系的人工智能布局中扮演重要角色。

金山云大数据和AI技术总监张东进在GMIC大会上演讲

人工智能已成起飞之势

人工智能如今已成为科技界最炙手可热的名词之一，其已逐渐成为全球经济发展的最新动力。数据显示，全球人工智能产业将呈现长期、持续的高速发展态势。仅在国内，广义的AI产业到2018年就将达到千亿级人民币的市场规模。

在今年的全国两会上，“加快人工智能等技术研发和转化”首次出现在政府工作报告中，成为了2017年的重点工作任务。有分析认为，人工智能的应用以及与产业的结合，将进一步加速，实质性效益可期。

金山软件董事长雷军曾说，人工智能将掀起未来十年最重要的技术革命，它会像互联网一样成为社会的基本要素。因此，在今年两会期间，雷军也提出大力促进人工智能产业化发展等建议，并将人工智能列为小米科技今年的五大战略方向之一。

金山云如何为AI赋能

云计算和大数据，已经成为推动人工智能快速发展的最重要驱动力。

作为国内领先的云服务商，金山云在人工智能领域，有着良好的基础，不仅有为用户深度构建云计算解决方案的丰富经验，而且基于国内最大的商用存储平台，在数据分析领域也颇有建树。在基础云方面，金山云每天都会形成多达500TB的数据量，目前的总数据量高达400PB以上。在金山云看来，云、大数据和人工智能，遵循着“云产生数据-数据驱动业务-数据产生智能”这样的逻辑。而且，人工智能对数据、规模、性能、成本都非常敏感，天然适合上云。

张东进在演讲时说，金山云在人工智能领域的构建，分三个层次：一是KDL（Kingsoft Deep Learning）PaaS平台，它能为广大的科研机构、企事业单位提供基础深度学习的研发服务。作为机器学习任务托管平台，它的底层基于金山云高性能异构计算集群，可在多个方面助力企业级客户；二是依托金山云及合作公司在大数据方面的能力，在云视觉以及自然语言等方面构建基础SaaS，从而为服务客户提供标配功能；三是在落地方面，金山云会依托自身在医疗、金融、IoT、智能家居等领域的优势，提供定制化、针对性的行业解决方案。

KDL为客户扫清成本效率安全性能四大障碍

张东进在演讲中着重介绍了金山云最新推出的KDL平台。KDL平台是专注于深度学习研发服务的PaaS平台，可以为客户的深度学习研发和产品周期提供完整的支持，包括数据的存储、预处理、训练、评估、上线预测等各个环节。

在性能方面，KDL底层基于金山云的高性能异构计算集群，单机可提供高达8卡的并行训练能力，而基于先进的100G的RDMA核心网络，KDL可以为大型深度学习模型的分布式训练提供多达2000片以上的GPU算力。相比上一代的M40 GPU，KDL最新的Pascal GPU可以提供1.4~1.7倍的加速比，而相比广泛使用的K40，更是有高达3倍的性能提升。

在安全方面，金山云支持企业级数据加密，并且可以提供11个9的数据可靠性，同时可以提供基于VPC/专线网络的混合云解决方案，确保客户数据安全和保密。另一方面，KDL基于金山云稳定的云存储和调度能力，可以确保客户的深度学习任务得到分钟级的故障恢复，并且确保训练进度不丢失。

在效率和成本方面，KDL基于云服务的平台化特点也显示了巨大的优势。张东进在演讲最后总结：“我们希望KDL能够帮助客户扫清成本、效率、安全、性能四大障碍，让客户专注于自身擅长的数据、算法和业务，更快更好地进行人工智能研发。”

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