人工智能计算平台与存储器研究报告
在物联网、大数据和人工智能的推动下,从交通运输、医疗保健到零售和娱乐等众多行业将走上转型之路,我们将其统称为Al计算时代。在以前的计算时代,大型机/小型机、PC/服务器和智能手机/平板电脑均受益于摩尔定律的进步,伴随着2D微缩,产品的性能、功耗和面积/成本(也称为PPAC)得以同步提升。
虽然Al时代的各类应用正在蓬勃发展,但摩尔定律却放缓了脚步;因此,行业需要在2D微缩以外取得突破,以全新方式推动PPAC的提升。具体而言,我们需要新的计算架构、新材料、新结构(特别是节省面积的3D结构) ,以及用于芯片堆叠和异构设计的高级封装。人工智能时代的架构变化正在对逻辑和存储器产生影响，下图为人工智能时代推动半导体存储器发展的进程。
我通过对现在常见的人工智能计算平台：阿里云的AI开发平台-机器学习PAI，华为云的AI开发平台-ModelArts，百度云的飞桨，科大讯飞的AIUUI。通过对4个平台的人工智能先进代表的平台进行配置和特点的了解，其中仅有华为云对云计算服务器设备有明确配置参数，所以我将着重对华为云鲲鹏、昇腾等的云存储器的配置进行查询，了解其特点，并对现在存储器未来发展做出论述。
4个平台各有其优势，华为云依托华为强劲的科研能力，如今作为市场黑马，异军突起；而阿里云作为人工智能平台中其中布局较早，市场占有率较高；百度云的飞浆平台在自动驾驶等应用方面有较多经验，并且在多方面都有扩展应用；科大讯飞的AIUI是深耕20年的强劲智能语音开发平台，是国内乃至世界人工智能语音领域的领导。
1、人工智能计算平台
一、阿里云的AI发开平台
如下图所示，阿里云的PAI的业务架构分为五层：
基础设施层：包括CPU、GPU、FPGA及NPU。
计算引擎和容器服务层：包括MaxCompute、EMR、实时计算等计算引擎及容器服务ACK。
计算框架层：包括Alink、TensorFlow、PyTorch、Caffe、MapReduce、SQL及MPI等计算框架，用于执行分布式计算任务。
阿里巴巴开源镜像站
数据准备：PAI提供了智能标注，支持在多种场景下进行数据标注和数据集管理。
模型开发和训练：PAI提供了可视化建模PAI-Studio、交互式编程建模PAI-DSW、云原生深度学习训练平台PAI-DLC及端到端自动学习PAI-AutoLearning，满足不同的建模需求。
模型部署：PAI提供了云原生在线推理服务平台PAI-EAS和模型推理加速工具PAI-Blade，帮助您快速地将模型部署为服务。同时，PAI提供了智能生态市场，您可以获取业务解决方案和模型算法，实现相关业务和技术的高效对接。
阿里云的AI发开平台特点：
1、丰富的机器学习算法
PAI的算法都经过阿里巴巴集团大规模业务的沉淀，不仅支持基础的聚类和回归类算法，同时也支持文本分析和特征处理等复杂算法。
2、支持对接阿里云其他产品
PAI训练的模型直接存储在MaxCompute中，可以配合阿里云的其他产品使用。
3、一站式的机器学习体验
PAI支持从数据上传、数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估到模型发布的机器学习全流程。
4、支持主流深度学习框架
PAI支持TensorFlow、Caffe及MXNet等主流的机器学习框架。
5、可视化的建模方式
PAI封装了经典的机器学习算法，具有以下优势：支持使用拖拽的方式搭建机器学习实验；支持使用内置的PAI-AutoML进行调参，实现模型参数自动探索、模型效果自动评估、模型自动向下传导及模型自动优化。
6、一键式的模型部署服务
PAI支持将PAI-Studio、PAI-DSW及PAI-Autolearning生成的训练模型一键式发布为Restful API接口，实现模型到业务的无缝衔接。
二、华为云的AI开发平台ModelArts
ModelArts是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据到AI应用的全流程开发过程。包含数据处理、模型训练、模型管理、模型部署等操作，并且提供AI市场功能，能够在市场内与其他开发者分享模型。ModelArts支持应用到图像分类、物体检测、视频分析、语音识别、产品推荐、异常检测等多种AI应用场景，下图是ModelArts架构

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