阿里云升级AI基础设施，构建全栈云计算体系

阿里云升级AI基础设施，构建全栈云计算体系

• 阿里云升级AI基础设施，目标是构建全栈云计算体系，以应对智能时代的需求。
• 阿里云的人工智能平台（PAI）是升级的重点，并采用了新一代AI集群网络架构。
• PAI的底层硬件核心组件包括CPU、GPU、FPGA、NPU等，支持高达10万卡量级的可扩展集群。
• AI基础设施的层次结构包括计算引擎和容器服务层。
• 阿里云的人工智能平台支持多种计算框架，如Flink、TensorFlow、PyTorch等。
• 升级AI基础设施的意义在于提高大模型训练的稳定性和并行计算效率，加速AI应用的创新。

问题1：什么是阿里云人工智能平台PAI？

答案：阿里云人工智能平台PAI是阿里云提供的一个全面升级的人工智能平台，用于支持各种人工智能应用的开发和部署。PAI通过提供交互式建模、可视化建模、分布式训练和模型在线部署等一系列功能，帮助用户快速搭建人工智能推荐系统，提升深度学习模型训练速度，并减少GPU成本。

PAI的产品架构包括以下几个层次：

• 基础设施层：包括CPU、GPU、FPGA和NPU等硬件设施。
• 计算引擎和容器服务层：包括MaxCompute、EMR、实时计算等计算引擎和容器服务ACK。
• 计算框架层：包括流式计算框架Flink，以及基于开源版本深度优化的深度学习框架TensorFlow、PyTorch、Megatron和DeepSpeed。
• 模型服务层：包括大模型通用问答2.0和8大行业模型等。

问题2：阿里云人工智能平台PAI的底层构成是什么？

答案：阿里云人工智能平台PAI的底层构成包括磐久服务器和高性能RDMA网络。磐久服务器是阿里云自研的服务器，通过对核心配置进行多项优化，充分保证硬件的性能和稳定性。高性能RDMA网络是一种用于数据中心的高速网络传输技术，可以实现快速、可靠的数据传输。

PAI的底层硬件核心组件主要有以下特点：

• 磐久服务器：采用阿里云自研的磐久服务器，进行多项优化，保证硬件的性能和稳定性。
• 高性能RDMA网络：采用高性能RDMA网络，实现快速、可靠的数据传输。

问题3：阿里云人工智能平台PAI的网络架构和扩展规模是怎样的？

答案：阿里云人工智能平台PAI底层采用了HPN 7.0新一代AI集群网络架构，支持高达10万卡量级的集群可扩展规模。在大模型训练任务中，PAI的集群加速比高达96%，远超业界水平。

HPN 7.0新一代AI集群网络架构的特点如下：

• 支持高达10万卡量级的集群可扩展规模。
• 集群加速比高达96%，远超业界水平。

问题4：阿里云人工智能平台PAI的业务架构是什么？

答案：阿里云人工智能平台PAI的业务架构从下至上分别为：基础设施层、计算引擎和容器服务层、计算框架层和模型服务层。

具体来说，PAI的业务架构包括以下几个层次：

• 基础设施层：涵盖硬件设施、基础平台、计算资源和计算框架。
• 计算引擎和容器服务层：包括MaxCompute、EMR、实时计算等计算引擎和容器服务ACK。
• 计算框架层：包括流式计算框架Flink，以及基于开源版本深度优化的深度学习框架TensorFlow、PyTorch、Megatron和DeepSpeed。
• 模型服务层：包括大模型通用问答2.0和8大行业模型等。