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企业智能转型磐石 第四范式SageOne软硬一体AI集成系统发布

来源:www.lincolncommission.org 点击:924

2019年6月20日,北京第四个人工智能企业范式正式发布了企业级人工智能软件和硬件集成系统--SageOne,并通过行业领先的“软件定义计算”构建了闭环企业AI系统“软硬件集成技术。通过硬件基础设施,AI核心引擎,AI平台和AI业务应用全价值链,全面支持企业AI'1 + N'业务场景应用需求。第四个范例发布了三个系列的七个产品:SageOne Advanced,SageOne Standard和SageOne WorkStation,涵盖了大中型企业的开发,生产和验证等所有场景。 SageOne的软硬件集成系统具有门槛低,TCO低,性能高,效率高,适用范围广等特点,可帮助各行业企业解决“1”核心应用的最终业务效应和“N”级应用问题着陆效率。

软件定义的计算三个主要的AI核心引擎全面发布AI功能

面对企业AI应用的需求,传统计算能力的内在缺陷暴露出来,解决计算能力问题已成为企业AI转型的关键。 “软件定义的计算能力”已成为行业发展的共识和趋势。第四种范式SageOne采用自主研发的AI培训引擎,AI推理引擎和AI特征存储引擎等领先技术,根据企业AI应用的实际情况,重新定义硬件中的芯片,存储和网络组件。深度优化和加速专用计算架构,资源管理和调度,为企业“1 + N”AI应用程序提供足够的计算能力。

1)AI培训引擎 - 全面加速高维机器学习过程

基于自主开发的高维机器学习分布式框架GDBT和高维算法,第四个参数自主开发的硬件加速卡--4Paradigm ATX800,采用20nm工艺,计算能力为1.5TFLOPS,内置FlashGBM加速系统,充分利用内存和缓存带宽,支持自动优化训练超参数,高级特征计算过程I/O加速和高维GBDT训练加速等,在企业应用场景中呈现高达10倍的训练性能。

此外,第四范式和英特尔联合实验室一直在探索最佳优化技术,并针对最新的Cascade Lake-AP处理器,针对新的AVX512指令集,多核和时钟利用率以及CLX AP微体系结构IO总线利用率。完全优化。

SageOne构建了第四维自主开发的高维,分布式网络通信协议Swift,集成了P-PRC自主开发的网络通信框架,零拷贝数据交换协议和其他AI领先的通信技术,并结合基于参数的服务器集群CLX-AP架构。展示业界顶级的机器学习性能。 SageOne在高维特征计算过程中I/O最大10X加速度,高维稀疏场景模型训练比GPU速度提高5X以上,自主开发的pRPC通信框架比百度bRPC和谷歌gRPC速度提高3-10X。

2)AI推理引擎 - 实现实时AI推理能力

Sageone内置行业领先的自学实时特征计算引擎和模型估计引擎,为企业人工智能应用提供特征处理流程,不存在在线、离线一致性、一键生成估计服务、异构模型统一服务。等人工智能核心应用服务,结合非易失性存储无限缓存和超低延迟内存存储等硬件技术,确保企业人工智能应用具有测量时间序列特征和实时推理能力的能力。提供百万级并发实时请求支持和高并发业务速度响应服务,99.9%的请求毫秒响应。

3)人工智能功能存储引擎-创建超低延迟在线人工智能数据管理

人工智能的数据管理是企业人工智能规模的基础。sageone依靠自主开发的内存进行多源异构数据对接、离线在线数据一致性管理、自动数据回流数据及权限、审计等。时间序列数据库引擎的优点,具有毫秒级的海量定时功能供给。以及集成Infinicache无限缓存等技术,实现存储介质自动切换等高性能企业级标准,优化TCO和RAFT一致性灾难恢复和恢复。Sageone利用超低延迟数据访问接口、超高数据吞吐量传输通道和水平可扩展动态容量扩展服务的出色功能为企业人工智能应用程序构建超低延迟在线数据治理功能。

“1”-高维算法+实时推理决策,提升企业核心业务的最终效果

企业核心场景的人工智能应用,各百分点的提高对企业至关重要。第四范式Sageone软硬件集成系统具有高维、实时的领先优势,将有助于企业释放其核心业务潜力,使人工智能应用与业务发展需求紧密结合。

1)高维算法+海量数据

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第四种范式自主开发的高维机器学习算法,面对企业海量多源异构数据场景,特征维数成倍提高,模型的预测效果成倍提高。准确获取业务价值。以及商业利益。在金融、互联网、医疗等行业的人工智能应用中,高伟将行业核心业务增长了50%-574%。

2)实时人工智能推理决策

Sageone以毫秒级的数据响应和数百万次的吞吐量实时提升核心业务成果,将仅在“事后”发生的统计分析转化为“即时”的业务决策人工智能应用程序。在企业核心场景的海量实时业务决策中,15个sageone推理机节点可以支持20亿维特征模型实时2万个并发请求,99.9%的请求在100ms内响应,大大提高了核心业务的实时决策能力。SS场景。关键价值。

“N”--提高人工智能应用的生产效率,增强企业人工智能的规模化能力

面对众多人工智能应用场景的需求,很多企业都面临着“人工智能全面转型”的困境。此时,登陆能力的规模已成为企业智能化转型的关键。凭借第四范式的统一范式和sageone强大的人工智能数据管理和足够的计算能力,企业可以快速完成人工智能应用的创新和规模化,并快速授权数百个业务应用。

1)统一方法

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第四种范式建立了基于“库珀学习圈”理论的闭环AI应用方法。 SageOne将AI应用程序构建简化为“行为数据采集,反馈数据采集,模型培训和模型应用”四个标准步骤。第四种范式领先的AutoML技术构建了一条大规模的AI生产线,将AI应用程序的平均排队时间从30人减少到数十人,大大节省了人力时间成本。

2)AI的数据治理

目前,企业AI应用程序开发周期中的数据准备占人力成本的60%。为了实现企业AI规模和高效率,有必要建立一个完整的AI数据管理系统。 SageOne不仅具有实时高性能存储功能,可以访问PB级甚至大量日志,还可以解决AI数据管理功能,如双实时,全尺寸原始数据,在线离线一致性,以及使用回流数据进行企业数据收集和访问的自动标记。问题是要突破限制AI规模的数据瓶颈。

3)AutoML

AutoML是帮助企业AI迁移到大规模生产流水线的关键技术。 SageOne构建了第四种自主开发的领先AutoML算法,涵盖企业AI应用,包括数据准备,自动数据注释,自动模型选择,模型一键在线,模型迭代自学习和其他端到端全栈过程,帮助企业实现低门槛高效率,大规模建设AI应用。

SageOne的领先性能是支持大规模核心场景的快速智能迭代。

此外,会议的第四个范例还展示了全面的本地化AI软硬机 - 飞行员,内置国产CPU,BIOS,网卡和操作系统等软件和硬件组件,深度融合了第四范式在自主开发的高维机器学习框架,AutoML和企业级Prophet Sage平台的实时自学习方面具有突出优势,提供的计算性能不逊于市场上其他主流软硬件,确保更安全,更可靠的计算应用程序。

面对越来越多的企业AI“1 + N”转型的迫切需要,第四范式在合适的时间推出SageOne企业级AI集成系统,不仅为企业提供最终的业务效果和规模化实现核心业务“1”。快速着陆充分有效地支持N“场景,同时为企业提供更好的能源效率和更高的投资回报。目前,第四个范例SageOne AI集成系统产品服务于银行,保险,证券,零售,安全领域的龙头企业,能源,政府,媒体,互联网等行业和领域,帮助他们实现全面人工智能转型的目标。

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