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金山云跟英特爾合作推出KMR，發(fā)力人工智能

金山云云計算人工智能

徐寧 | 2017-04-13 11:29

【數(shù)據(jù)猿導讀】日前，金山云和英特爾合作推出數(shù)據(jù)分析領域解決方案KMR（Kingsoft MapReduce）。KMR采用英特爾至強處理器E5 v4產(chǎn)品家族的硬件平臺，是一個可伸縮的通用數(shù)據(jù)計算和分析平臺

日前，金山云和英特爾合作推出數(shù)據(jù)分析領域解決方案KMR（KingsoftMapReduce）。KMR采用英特爾至強處理器E5v4產(chǎn)品家族的硬件平臺，是一個可伸縮的通用數(shù)據(jù)計算和分析平臺。它以ApacheHadoop和ApacheSpark兩大數(shù)據(jù)計算系統(tǒng)為基礎，通過自動調(diào)度彈性計算服務（KEC），能夠幫助企業(yè)用戶快速構(gòu)建分布式數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。

金山云的發(fā)展大致分為三個階段：云計算、大數(shù)據(jù)以及人工智能。

云計算，說白了就是以IaaS和虛擬化等技術為核心支撐，讓企業(yè)將其業(yè)務放到云端，降低企業(yè)的部署成本，并且加速企業(yè)業(yè)務的發(fā)展。接下來，云上會產(chǎn)生很多數(shù)據(jù)，必須要有利用這些數(shù)據(jù)驅(qū)動企業(yè)進行決策的能力，這個時候就需要以Hadoop為代表的大數(shù)據(jù)處理技術。第三步，其實就是人工智能，像人臉識別等，這本身就是一個對性能和規(guī)模有非常高要求的行業(yè)，天然適合上云，所以之后金山云會著重布局。

要實現(xiàn)這些的基礎，就是靠金山云機器學習平臺KML（KingsoftMachineLearning），這是機器學習/深度學習任務托管平臺，底層基于金山云高性能異構(gòu)計算集群，融合了Intel等合作伙伴的技術。

會上，金山云大數(shù)據(jù)和AI技術總監(jiān)張東進從成本、效率、性能、安全四方面闡述了KML的價值：

成本方面，平臺會按實際的運營時間收費，這樣就能幫企業(yè)省去系統(tǒng)研發(fā)和維護成本。

效率方面，這是一個全功能的深度學習集成環(huán)境，包括TensorFlow，以及英特爾的BigDL等框架。由于是全流程平臺，所以從整個物料的預處理、物料的存儲、物料的訓練、評估、上線預測等等方面都提供完整的支持。

安全方面，做人工智能最核心的不是算法，還是數(shù)據(jù)。KML可以提供一個企業(yè)級的數(shù)據(jù)加密和企業(yè)級HPC集群保證數(shù)據(jù)安全。

性能上，底層是基于成熟的異構(gòu)計算集群，其中就包括英特爾給提供的高性能E5系列的CPU，以及萬兆網(wǎng)卡和英特爾SSD技術。

至于英特爾方面，技術專家也表示，目前和金山云一直在努力合作的部分是，端到端、云上大數(shù)據(jù)解決方案。拿最典型的KMR計算舉例，數(shù)據(jù)是放在塊存儲還是放在對象存儲呢？這個實際上是有不同的配置，比如用戶想節(jié)省成本，想成本最低，都是批處理，這個時候可能把數(shù)據(jù)全放在底層對象存儲，用KS3做對象存儲，這樣的話，當計算的時候，Spark直接從對象存儲調(diào)用數(shù)據(jù)計算。同樣，如果說想保證效率，計算的實時性要求很高，這個時候可以在內(nèi)存里面建立一個內(nèi)存文件系統(tǒng)，現(xiàn)在叫Alluxio，把熱數(shù)據(jù)全部緩存在內(nèi)存里面，直接用上面的KML或者是Spark實現(xiàn)內(nèi)存計算，保證查詢的實時性和計算的實時性。

所以，英特爾和金山云的合作目的是對每一個模塊進行優(yōu)化，按照云的特性，大數(shù)據(jù)的特性，把雙方結(jié)合起來。

來源：36kr

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