技术解码丨百度智能云“云智一体的AI开发全栈模式”

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► AI 存储层

其核心是基于百度的对象存储服务以及关联的面向 AI 场景的加速和处理能力，解决客户 AI 开发场景的数据存储和分析问题。为此，百度智能云特别提供了面向 AI 计算的存储服务架构，并分为如下几个层面：

• 第一层，是数据上云，帮助客户的数据怎么能快速高效的上云，百度既提供面向离线传输的磁盘传输方式，也提供面向在线的 cloud flow 产品，支持客户创建各种模型的在线传输任务。离线传输支持单台百 TB 的数据迁移能力，在线数据流转 cloud flow 兼容业界7种对象存储接口。
• 第二层，是数据存储，百度以对象存储为核心提供高性价比的存储服务。百度对象存储提供业界最先的4级数据存储，并提供智能的生命周期管理和业界领先的读写性能，满足客户在大数据场景下的性价比需求。
• 第三层，就是数据的处理和 AI 加速层，在加速层面，百度提供一层 Cache 服务，基于更高速的存储介质，提供元数据加速，缓存的管理等能力，以提供更高性能的存储能力，同时也在对象存储上默认集成了一些 AI 智能处理能力。百度的高速缓存能力，在一些场景下训练速度能提升4倍以上，同时也融合集成了几十种智能处理能力。

此外，针对视频、图像等文件类型，百度智能云在 BOS 测试更好的封装集成了百度相关的 AI 能力，包括几十项图像的审核能力，以及图像增强和特效能力，用户可以直接通过 BOS 的事件触发框架，在数据访问或者数据上传时，直接通过统一的接口拓展来调用这些智能处理能力，让数据分析和存储更近，降低编码复杂度，提升管理体验。

► AI 容器层

百度智能云的容器引擎服务 CCE，提供基础的 Docker 容器生命周期管理、大规模容器集群运维管理、业务应用一键式发布运行等功能，还面向 AI 场景进行了一系列的针对优化，包括 GPU 异构资源的管理，AI 作业的调度管理等，以更高效的使用算力资源，提升资源自用使用率。具体介绍一下 AI 容器服务的一些关键特性：

• 支持 GPU 的共享能力，支持用户进行1/2、1/4等颗粒度的 GPU 算力资源管理。

• 在 AI 作业的调度层面，支持 Gang、Spread、Binpack 等调度算法，以及针对 NVLink 等 GPU 网络架构的感知调度能力。

• 在加速引擎层面，提供算子和通信加速引擎，算子加速在具体场景下可以提升数倍的推理效率，通信库可以支持千卡规模的通信加速能力。

伴随着产业智能化的大潮，AI 已成为诸多行业转型升级的通用技术，企业级 AI 开发平台的作用日益凸显。依托 AI 原生的云基础设施，基于百度自研的产业级开源深度学习平台飞桨，满足企业针对场景的定制化应用需求，百度推出飞桨企业版，包括面向 AI 应用开发者打造的零门槛 AI 开发平台 EasyDL 和面向 AI 算法开发者建设的全功能 AI 开发平台 BML。

EasyDL 和 BML 都可以满足开发者数据获取、特征提取、参数调优、模型训练、模型评估、模型部署、推理服务等全流程需求，更具备丰富的任务场景、便捷高效的智能数据服务 EasyData、内置百度超大规模预训练模型所带来的高精度效果、支持广泛适配各类硬件的模型部署四大核心优势。

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