福布斯：机器学习和深度学习将革老牌云服务提供商的命

邹立鹏发布于2019-04-25 17:47 / 562人阅读

摘要：硬件机器学习和深度学习带来的那种颠覆早已从软件堆栈扩大到了芯片服务器和云服务提供商。数据中心也正在重新设计架构，以支持机器学习和深度学习耗用的超大量数据。

作者是多位精英CIO、CTO和技术高管组成的福布斯杂志的常设部门Forbes Technology Council

过去这几年涌现出了全新类别的产品，这归功于机器学习和深度学习取得了非凡的进步。仅举几个例子，这些新技术在支持产品推荐、医疗成像中的计算机辅助诊断和自动驾驶汽车。

大多数机器学习和深度学习算法需要的计算资源（硬件、软件、存储和网络）与针对传统应用软件优化的那些计算资源大不一样。因而，随着越来越多的公司开发各自的机器学习/深度学习算法，并将这些算法部署到生产环境，市场对针对机器学习优化的计算资源的需求只会急剧增长，因而让新的进入者有机会提供可与如今的老牌云服务提供商：亚马逊AWS、微软Azure和谷歌云一较高下的解决方案。

机器学习/深度学习云不一样

在Mesosphere博客页面上的一篇文章（https://mesosphere.com/blog/smack-stack-new-lamp-stack/）中，爱德华•苏（Edward Hsu）提出了这个观点：Web应用程序现在主要是数据驱动的。因而，SMACK（Spark、Mesos、Akka、Cassandra和Kafka）这一套新的框架（又叫堆栈）势必会取代用来构建基于Web的应用程序的传统LAMP（Linux、Apache、MySQL和PHP）堆栈。在我看来，SMACK将与基于Web的传统框架和谐共存，并将数据馈送给这些传统框架，而不是取代LAMP，毕竟我们仍需要传统框架来呈现外观漂亮的网页，并与手机接口进行交互。

然而，主要观点有着充分的根据。我们需要将马克•安德森（MarcAndreesen）的那句名言“软件在蚕食世界”改成“数据在蚕食世界”。不妨对这个说法细细道来，并介绍由此带来的影响。

硬件

机器学习和深度学习带来的那种颠覆早已从软件堆栈扩大到了芯片、服务器和云服务提供商。这种颠覆根源于这个简单的事实：就机器学习和深度学习而言，GPU是效率比传统CPU高得多的处理器。

就在不久前，解决办法还是为传统服务器添加GPU附加卡。现在我们正处于这样一个时间点：市场对机器学习/深度学习计算的需求非常大，以至于厂商们在纷纷制造针对机器学习/深度学习计算负载优化的专用服务器。

数据中心也正在重新设计架构，以支持机器学习和深度学习耗用的超大量数据。设想一下你在设计自动驾驶汽车的大脑部件。你需要处理成千上万个小时的视频（以及其他诸如GPS、陀螺仪和LIDAR之类的信号）来训练算法。路面上行驶的一辆特斯拉汽车在1秒内记录的数据量比Facebook上一则推文或一个帖子的数据量多100万倍。

因此，机器学习/深度学习数据中心不仅需要海量的存储空间，还需要极高的带宽。

软件

软件方面来得还要复杂。转移数据和管理计算任务的执行需要一套新的基础设施堆栈，通常使用专门针对机器学习的框架，比如Tensorflow（最初由谷歌开发）或PyTorch（最初在Facebook开发）。此外，开源代码库（pandas、scikit-learn和matplotlib）用于实现模型（比如神经网络和数据显示）。这些模型库之所以至关重要，是由于它们已经过了优化，不仅就算法研究而言易于使用，还为用于生产环境提供了高性能。

最后，每家厂商都为特定的使用场合提供了完整的构建模块。比如说，亚马逊Lex、谷歌Cloud Speech和微软Bing Speech提供了语音识别，甚至可以识别意图。各自都有自己的API和独特的行为，这使得从一家厂商迁移到另一家厂商很耗费时间。

新的进入者

除了数年来提供GPU加速实例的三大云服务提供商（亚马逊AWS、微软Azure和谷歌云）外，现在还出现了针对机器学习优化的新产品：

•英伟达最近推出了一整套“专用的AI超级计算机”服务器，名为DGX系统。英伟达已经是GPU市场的头号提供商，计算机显示离不开显卡，而显卡离不开GPU。

Servers.com提供的Prisma Cloud配备针对GPU优化的专用服务器。

Rescale是专注于高性能计算（HPC）的小众云服务提供商之一，它刚刚宣布推出搭载GPU的一代服务器和高带宽互连技术，旨在搭建高性能多节点集群。

哪些巨头岌岌可危？

三大云服务提供商眼下面临被英伟达、Servers.com和Rescale等新的进入者颠覆的风险。由于算法领域的创新和计算效率提高，机器学习/深度学习方面的创新仍在高歌猛进。这就形成了一场小规模的“军备竞赛”：最终用户不断寻找可以提供那个额外优势的提供商。

一方面，最终用户在提供较佳软硬件计算环境的这场军备竞赛中获得了巨大好处。另一方面，最终用户又需要随时警惕，密切关注的产品。而更重要的是，将机器学习/深度学习产品部署到生产环境时，首席执行官和首席技术官需要挑选今后两到五年会保持优势的获胜者，或挑选至少未来的幸存者。而这并非易事。

欢迎加入本站公开兴趣群

软件开发技术群

兴趣范围包括：Java，C/C++，Python，PHP，Ruby，shell等各种语言开发经验交流，各种框架使用，外包项目机会，学习、培训、跳槽等交流

QQ群：26931708

Hadoop源代码研究群

兴趣范围包括：Hadoop源代码解读，改进，优化，分布式系统场景定制，与Hadoop有关的各种开源项目，总之就是玩转Hadoop

QQ群：288410967

GPU云服务器云服务器深度学习和机器学习机器学习和深度学习机器学习和深度学习的区别深度学习和机器学习的区别

文章版权归作者所有，未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为，您可以联系管理员删除。

转载请注明本文地址：https://www.ucloud.cn/yun/4226.html

福布斯：机器学习和深度学习将革老牌云服务提供商的命

摘要：硬件机器学习和深度学习带来的那种颠覆早已从软件堆栈扩大到了芯片服务器和云服务提供商。数据中心也正在重新设计架构，以支持机器学习和深度学习耗用的超大量数据。作者是多位精英CIO、CTO和技术高管组成的福布斯杂志的常设部门Forbes Technology Council过去这几年涌现出了全新类别的产品，这归功...

muzhuyu 2019-04-25 16:30 评论0 收藏0
企业里的深度学习

摘要：虽然为企业定制的深度学习框架可以提供重要的价值，但自己构建一个这样的框架会带来独特的挑战。目前，训练深度学习模型的较佳选择是图形处理单元。实际上，由于规模和管理方面的复杂性不可预测，许多深度学习项目的最终归宿都是数据科学实验。深度学习是受到人类大脑启发而产生的机器学习（ML）算法的一种。这些算法也被称为神经网络，它们特别擅长从嘈杂的数据和曾经对机器完全不透明的数据里探测出模式。虽然神经网络...

stonezhu 2019-04-25 18:26 评论0 收藏0
阿里巴巴登顶全球企业创新榜，被美国四大互联网公司视为头号对手

摘要：在最新发布的毕马威年度创新报告中，阿里巴巴被评为地球上最具科技颠覆力的公司。排在阿里巴巴之后的，是亚马逊谷歌等美国科技巨头。阿里巴巴，已经成为世界顶级技术不可或缺的玩家。在最新发布的毕马威2018年度创新报告中，阿里巴巴被评为地球上最具科技颠覆力的公司。排在阿里巴巴之后的，是Facebook、亚马逊、谷歌等美国科技巨头。 showImg(https://segmentfault.co...

GeekGhc 2019-06-26 18:26 评论0 收藏0
深度学习前瞻：吴恩达＋百度 > 谷歌吗？

摘要：百度北京深度学习实验室主任余凯和吴是朋友，就是他力劝吴恩达加入百度的，余凯说实验室确实以基础技术为目标。实验结果证实，深度学习是开发机器学习软件的切实可行的办法。百度是中国网民上网时的常用工具，它致力于成为影响全球的力量。作为世界上人工智能领域的顶尖研究员，吴恩达先生能否助其成功挑战硅谷较大的互联网公司？百老汇音乐厅位于旧金山北海岸，是新古典主义建筑，已拥有95年历史，历经岁月磨蚀，四周环...

dreamGong 2019-04-25 17:59 评论0 收藏0
深度学习教父Hinton专访，AI已跨越重要分水岭

摘要：福布斯昨日刊登专访。生于英国，被认为是机器学习的先锋，现在是多伦多大学教授，谷歌高级研究员。但是，正如我所说，已经跨越过了这一分水岭。《福布斯》昨日刊登Geoff Hinton专访。游走在学术和产业的AI大神Hinton谈到了自己研究兴趣的起源、在多伦多大学和谷歌所做的研究工作以及发起的私人俱乐部 NCAP。在采访中，Hinton谈到，现在计算能力和数据的发展让AI获得巨大进步，并且在很...

wayneli 2019-04-25 18:02 评论0 收藏0