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智能时代基石,金山云混合云人工智能云为传统行业赋能

上传:鹰飞三月     来源:信息存储服务     日期:2017-7-14

[摘要]  
   7月13日,在2017中国互联网大会上,金山云合伙人刘涛发表主题演讲,阐述了金山云将以“混合云+人工智能云”组合的解决方案,帮助传统行业客户全面升级并接入人工智能时代
 
[正文]    

   7月13日,在2017中国互联网大会上,金山云合伙人刘涛发表主题演讲,阐述了金山云将以“混合云+人工智能云”组合的解决方案,帮助传统行业客户全面升级并接入人工智能时代。

   刘涛在演讲中表示,“混合云+人工智能云”能更好地推进人工智能与传统行业的结合,为人工智能市场带来更大的想象空间。金山云将以优化的云服务方案和完善的云服务生态,为各个领域的企业级客户赋能,从而构建起智能时代的基石。


金山云合伙人刘涛在中国互联网大会上现场演讲

“混合云+人工智能云”帮助传统行业升级

   国内的云服务市场,从最初的个人博客、小型网站上云的起步阶段,到游戏、视频、在线教育上云的发展阶段,走到了如今政府、金融机构上云的成熟阶段。在企业上云模式上,也由之前的“科技类企业+公有云/私有云”的逐渐走向了“传统行业+混合云”。

   传统行业相对特殊,行业属性和运作模式与互联网企业并不相同,因此传统的公有云或私有云都难以满足传统企业的需求,那么灵活的混合云模式,就成为了传统行业的首选。

   自2012年成立以来,金山云凭借着领先的公有云和私有云技术,已成为国内最早提供全方位混合云部署方案的云服务商。金山云目前已经在包括政府、金融、医疗、工业企业等行业的企业级混合云市场实现多点突破。针对这些行业,金山云给出的解决方案是——“混合云+人工智能云”,即先以灵活的混合云帮助传统行业客户上云,然后再把人工智能输出给传统行业客户。

   人工智能带来了巨大的市场空间。数据显示,全球人工智能产业将高速发展。仅在国内,到2018年,广义的人工智能产业将达到千亿级人民币的市场规模。在全球市场上,到2025年,市场规模将高达368亿美元,行业前景极为可期。

   也就是说,人工智能正在成为推动社会发展的一种不可或缺的基础资源。各行各业都会实现“AI+”,很多行业都具备人工智能技术的应用落地和商业化前景。这也让云服务商加快了云计算与人工智能融合的脚步。近期国内公有云市场上的前三名——阿里云、腾讯云、金山云均已公布了各自在人工智能领域上的最新进展。

   上月中旬,为满足各行业对AI能力的需求,金山云正式推出了KAP(Kingsoft AI Propeller)人工智能云,覆盖IaaS、PaaS、SaaS、行业解决方案四个层面,适用于各行业的多种组合型AI解决方案和服务。金山云KAP将把AI所需的各层能力进行封装,以服务的形式提供给客户。

   金山云混合云与KAP形成的“混合云+人工智能云”方式,能够更好地推进人工智能与传统行业的结合,不仅能为人工智能市场带来更大的想象空间,还能够让人工智能获得更多行业的解决能力,从而实现各个行业的全面升级。

构建全新人工智能服务生态

   金山云KAP人工智能云以IaaS层异构超算平台KHSP(Kingsoft Heterogeneous Supercomputer Platform)为底层,以PaaS层深度学习平台KDL(Kingsoft Deep Learning)为数据分析平台,以应用和解决方案为最终实践,构建全新的人工智能服务生态。

   位于IaaS层的金山云KHSP为云端超算集群及异构计算资源管理平台。它可充分发挥CPU/FPGA/GPU和Xeon PHI这些计算资源自身的优势,有着灵活的VPC网络(云物理机20G内网、云主机1G/2G/4G内网)、超算网络(最大256节点、无损RDMA网络、最大100G带宽)和存储能力(本地SSD、KS3文件系统),凭借高端配置、高端性能、弹性伸缩和全周期加速等特点,为深度学习提供强劲动力,可帮助企业级客户获得大规模分布式的高性能计算能力和深度学习研发的强劲动力。

   KHSP为金山云的深度学习平台KDL保持行业的领先提供了基础。KDL目前是国内云计算企业中,首个实现商用的人工智能云PaaS平台。它可为企业提供端到端一站式的深度学习研发和应用服务,帮助企业更快实现深度学习的落地。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。

   通过多个层次的布局,金山云已能在传统企业“上云”、“接入AI”方面,满足多种需求,提供体系化的全套服务。刘涛在演讲中表示,“金山云将以优化的云服务方案和完善的云服务生态,提供面向各个行业,尤其是传统行业的人工智能解决方案,为各个领域的企业级客户赋能,从而构建起智能时代的基石”。

   (新闻稿 2017-07-14)


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