資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：硬件機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)帶來的那種顛覆早已從軟件堆棧擴(kuò)大到了芯片服務(wù)器和云服務(wù)提供商。數(shù)據(jù)中心也正在重新設(shè)計(jì)架構(gòu)，以支持機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)耗用的超大量數(shù)據(jù)。
作者是多位精英CIO、CTO和技術(shù)高管組成的福布斯雜志的常設(shè)部門Forbes Technology Council
過去這幾年涌現(xiàn)出了全新類別的產(chǎn)品，這歸功于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)取得了非凡的進(jìn)步。僅舉幾個例子，這些新技術(shù)在支持產(chǎn)品推薦、醫(yī)療成像中的計(jì)算機(jī)輔助診斷和自動駕駛汽車。
大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法需要的計(jì)算資源（硬件、軟件、存儲和網(wǎng)絡(luò)）與針對傳統(tǒng)應(yīng)用軟件優(yōu)化的那些計(jì)算資源大不一樣。因而，隨著越來越多的公司開發(fā)各自的機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)算法，并將這些算法部署到生產(chǎn)環(huán)境，市場對針對機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化的計(jì)算資源的需求只會急劇增長，因而讓新的進(jìn)入者有機(jī)會提供可與如今的老牌云服務(wù)提供商：亞馬遜AWS、微軟Azure和谷歌云一較高下的解決方案。
機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)云不一樣
在Mesosphere博客頁面上的一篇文章（https://mesosphere.com/blog/smack-stack-new-lamp-stack/）中，愛德華?蘇（Edward Hsu）提出了這個觀點(diǎn)：Web應(yīng)用程序現(xiàn)在主要是數(shù)據(jù)驅(qū)動的。因而，SMACK（Spark、Mesos、Akka、Cassandra和Kafka）這一套新的框架（又叫堆棧）勢必會取代用來構(gòu)建基于Web的應(yīng)用程序的傳統(tǒng)LAMP（Linux、Apache、MySQL和PHP）堆棧。在我看來，SMACK將與基于Web的傳統(tǒng)框架和諧共存，并將數(shù)據(jù)饋送給這些傳統(tǒng)框架，而不是取代LAMP，畢竟我們?nèi)孕枰獋鹘y(tǒng)框架來呈現(xiàn)外觀漂亮的網(wǎng)頁，并與手機(jī)接口進(jìn)行交互。
然而，主要觀點(diǎn)有著充分的根據(jù)。我們需要將馬克?安德森（MarcAndreesen）的那句名言“軟件在蠶食世界”改成“數(shù)據(jù)在蠶食世界”。不妨對這個說法細(xì)細(xì)道來，并介紹由此帶來的影響。
硬件
機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)帶來的那種顛覆早已從軟件堆棧擴(kuò)大到了芯片、服務(wù)器和云服務(wù)提供商。這種顛覆根源于這個簡單的事實(shí)：就機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)而言，GPU是效率比傳統(tǒng)CPU高得多的處理器。
就在不久前，解決辦法還是為傳統(tǒng)服務(wù)器添加GPU附加卡?，F(xiàn)在我們正處于這樣一個時間點(diǎn)：市場對機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)計(jì)算的需求非常大，以至于廠商們在紛紛制造針對機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)計(jì)算負(fù)載優(yōu)化的專用服務(wù)器。
數(shù)據(jù)中心也正在重新設(shè)計(jì)架構(gòu)，以支持機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)耗用的超大量數(shù)據(jù)。設(shè)想一下你在設(shè)計(jì)自動駕駛汽車的大腦部件。你需要處理成千上萬個小時的視頻（以及其他諸如GPS、陀螺儀和LIDAR之類的信號）來訓(xùn)練算法。路面上行駛的一輛特斯拉汽車在1秒內(nèi)記錄的數(shù)據(jù)量比Facebook上一則推文或一個帖子的數(shù)據(jù)量多100萬倍。
因此，機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中心不僅需要海量的存儲空間，還需要極高的帶寬。
軟件
軟件方面來得還要復(fù)雜。轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)和管理計(jì)算任務(wù)的執(zhí)行需要一套新的基礎(chǔ)設(shè)施堆棧，通常使用專門針對機(jī)器學(xué)習(xí)的框架，比如Tensorflow（最初由谷歌開發(fā)）或PyTorch（最初在Facebook開發(fā)）。此外，開源代碼庫（pandas、scikit-learn和matplotlib）用于實(shí)現(xiàn)模型（比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)顯示）。這些模型庫之所以至關(guān)重要，是由于它們已經(jīng)過了優(yōu)化，不僅就算法研究而言易于使用，還為用于生產(chǎn)環(huán)境提供了高性能。
最后，每家廠商都為特定的使用場合提供了完整的構(gòu)建模塊。比如說，亞馬遜Lex、谷歌Cloud Speech和微軟Bing Speech提供了語音識別，甚至可以識別意圖。各自都有自己的API和獨(dú)特的行為，這使得從一家廠商遷移到另一家廠商很耗費(fèi)時間。
新的進(jìn)入者
除了數(shù)年來提供GPU加速實(shí)例的三大云服務(wù)提供商（亞馬遜AWS、微軟Azure和谷歌云）外，現(xiàn)在還出現(xiàn)了針對機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化的新產(chǎn)品：
?英偉達(dá)最近推出了一整套“專用的AI超級計(jì)算機(jī)”服務(wù)器，名為DGX系統(tǒng)。英偉達(dá)已經(jīng)是GPU市場的頭號提供商，計(jì)算機(jī)顯示離不開顯卡，而顯卡離不開GPU。
Servers.com提供的Prisma Cloud配備針對GPU優(yōu)化的專用服務(wù)器。
Rescale是專注于高性能計(jì)算（HPC）的小眾云服務(wù)提供商之一，它剛剛宣布推出搭載GPU的一代服務(wù)器和高帶寬互連技術(shù)，旨在搭建高性能多節(jié)點(diǎn)集群。
哪些巨頭岌岌可危？
三大云服務(wù)提供商眼下面臨被英偉達(dá)、Servers.com和Rescale等新的進(jìn)入者顛覆的風(fēng)險(xiǎn)。由于算法領(lǐng)域的創(chuàng)新和計(jì)算效率提高，機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)方面的創(chuàng)新仍在高歌猛進(jìn)。這就形成了一場小規(guī)模的“軍備競賽”：最終用戶不斷尋找可以提供那個額外優(yōu)勢的提供商。
一方面，最終用戶在提供較佳軟硬件計(jì)算環(huán)境的這場軍備競賽中獲得了巨大好處。另一方面，最終用戶又需要隨時警惕，密切關(guān)注的產(chǎn)品。而更重要的是，將機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)產(chǎn)品部署到生產(chǎn)環(huán)境時，首席執(zhí)行官和首席技術(shù)官需要挑選今后兩到五年會保持優(yōu)勢的獲勝者，或挑選至少未來的幸存者。而這并非易事。
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摘要：硬件機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)帶來的那種顛覆早已從軟件堆棧擴(kuò)大到了芯片服務(wù)器和云服務(wù)提供商。數(shù)據(jù)中心也正在重新設(shè)計(jì)架構(gòu)，以支持機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)耗用的超大量數(shù)據(jù)。 作者是多位精英CIO、CTO和技術(shù)高管組成的福布斯雜志的常設(shè)部門Forbes Technology Council過去這幾年涌現(xiàn)出了全新類別的產(chǎn)品，這歸功于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)取得了非凡的進(jìn)步。僅舉幾個例子，這些新技術(shù)在支持產(chǎn)品推薦、醫(yī)療成...
摘要：雖然為企業(yè)定制的深度學(xué)習(xí)框架可以提供重要的價(jià)值，但自己構(gòu)建一個這樣的框架會帶來獨(dú)特的挑戰(zhàn)。目前，訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的較佳選擇是圖形處理單元。實(shí)際上，由于規(guī)模和管理方面的復(fù)雜性不可預(yù)測，許多深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目的最終歸宿都是數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)驗(yàn)。 深度學(xué)習(xí)是受到人類大腦啟發(fā)而產(chǎn)生的機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）算法的一種。這些算法也被稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它們特別擅長從嘈雜的數(shù)據(jù)和曾經(jīng)對機(jī)器完全不透明的數(shù)據(jù)里探測出模式。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
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