Topic: 公有云支持下，开源力量正在推动人工智能普及化 (Read 168 times)
关键是支持个啥子呢？
原标题：公有云支持下，开源力量正在推动人工智能普及化
Linux基金会副总裁、CNCF原生云计算基金会首席运营官Chris Aniszczyk
“开源软件和人工智能正在吞噬世界。”
这是Linux基金会副总裁、CNCF原生云计算基金会首席运营官Chris Aniszczyk在2017软博会的中国开源产业峰会上所做的判断。在Chris看来，开源软件与人工智能是互相促进、互相推动，“未来每家公司都将成为软件公司”。
今年初刚刚宣布完成5000万美元C轮融资的国内开源云公司EasyStack，在本次开源峰会上发布了全球首个支持GPU/FPGA的人工智能开源云平台ESCould AI、国内首个企业级容器Linux操作系统、开源PaaS平台ESCloud+、开源行业云平台ESCaaS以及适用于中小企业的开源云易捷版ESCloud Express，这一系列企业级开源产品与平台有望促进人工智能在国内企业的普及。
EasyStack CEO 陈喜伦表示，
国内企业对于人工智能应用有着强烈需求，但缺乏通用的企业级IT基础设施平台来实现人工智能数据、应用和场景的闭环，开源软件和开源云在这个领域大有可为。
人工智能促进开源软件大繁荣
2011年8月，硅谷著名投资人Marc Andreessen在华尔街日报上发表著名的《软件正在吞噬整个世界》文章，文章指出“每个行业的公司都必须做好迎接软件革命到来的准备”。
Andreessens 说这话时，全球云计算与大数据变革才刚刚开始了5年，OpenStack才刚刚一周年，OpenStack中国社区也是由EasyStack创始人在2013年创立，更不用说Docker也是2013年才出现。
六年后，在2017中国开源产业峰会上，Chris Aniszczyk说，随着每一家公司为了适应未来的生存与发展而在演变为软件企业，以及越来越像谷歌、Facebook这样的互联网规模，在未来数年内AI人工智能和自动化将深刻影响每一个行业，与此同时基于人工智能等的开源软件将迫使公司加快竞争速度，大公司正在积极用开源软件建立行业标准与设立行业方向。
在前不久的2017腾讯“云+未来”峰会上，腾讯云的高性能机器学习计算平台Angel和腾讯优图实验室前向卷积神经网络实现NCNN都即将开源。
2016年9月，百度宣布将开源“百度大脑”底层的并行分布式深度学习平台Paddle，今年4月百度再次宣布开源自动驾驶平台。而阿里云的机器学习平台PAI 2.0全面兼容当前主流开源机器学习算法，并支持CPU、GPU、FPGA等底层硬件资源。
在国际上，谷歌Alphabet、Facebook、Amazon、谷歌、IBM和微软五家联合在2016年9月结成人工智能伙伴关系。谷歌开源的TensorFlow、Facebook开源的Torch、微软开源的CNTK、IBM开源的SystemML、Amazon力推的开源MXnet，正在成为开源人工智能算法中的标准框架。再加上本来就有的开源人工智能软件DL4J、H2O、Caffe、MLlib、OpenNN、Oryx 2等，背后更是英特尔、NVIDIA等硬件大厂和斯坦福、加州伯克利等国际学术组织。
尽管Marc Andreessen所提出的“软件正在吞噬整个世界”还没有到来，但开源人工智能软件在公有云的支撑下，正加速这一进程。
企业级人工智能应用的最后一公里
随着人口红利的快速消失，中国急需寻找新的增长引擎。2017年3月麦肯锡全球研究院在一份《中国人工智能的未来之路》报告中指出，根据应用速度的不同，基于人工智能自动化提升的生产力每年可为中国贡献0.8至1.4个百分点的经济增长。但麦肯锡也指出，只有当人工智能技术充分应用于传统行业，而不仅仅属于科技巨头时，其经济潜力才会充分彰显。
陈喜伦表示，“云+人工智能”从今年开始已经成为主流计算行业的标配，为人工智能提供更好的计算能力、支撑不同的场景，正成为业界发展的一个趋势。
本次EasyStack发布的一系列企业云产品与服务，就是为了解决人工智能的普适化以及在大中小型企业中的普及化，“在人工智能这个方向，我们的核心与愿景就是要解决利用开源的技术，去解决人工智能最后一公里问题”。
那么，对于传统企业来说，什么是人工智能的最后一公里呢？现在已经有越来越多的创业公司基于开源人工智能平台和公有云，开发了面向不同行业和场景的人工智能应用，然而当这些人工智能应用被部署到企业时，却需要解决与企业私有云以及行业私有云的对接问题：这就需要基于OpenStack的私有云、在私有云中支持GPU/FPGA等人工智能专项硬件以及优化的人工智能开源算法、支持大规模人工智能应用的容器技术以及面向人工智能应用的应用管理平台。
首先，基于OpenStack私有云平台是企业内部承载互联网规模人工智能应用的基础。在这方面，已经成立三年多、拥有了超过200个企业级用户的EasyStack再次推出了用于行业通用私有云建设的开源行业云平台ESCaaS，以及适用于中小企业的开源云易捷版ESCloud Express，快速满足从金融、制造等行业云到大型集团企业以及中小企业私有云的普及型建设。
其次，在OpenStack行业和企业私有云的基础上，EasyStack又针对GPU、FPGA等专项用于人工智能应用的硬件进行了优化，实现了面向人工智能的增强版IaaS。所谓全球首个支持GPU/FPGA的人工智能开源云平台，即首个针对GPU/FPGA进行系统优化和集成的OpenStack企业级基础IaaS云。
EasyStack CTO刘国辉表示，深度学习和机器学习软件需要底层GPU/FPGA硬件板卡的支持，而企业往往缺乏这样既精通硬件又精通云软件和高级机器学习、深度学习算法的全面型人才，这就是ESCould AI的意义所在。ESCould AI还预集成了Caffe、TensorFlow、MXnet等开源人工智能算法框架，直接向上支持商用人工智能软件。
再次，为了更好的大规模运行人工智能软件 ，在系统软件层和应用资源管理层还需要容器技术。为此，EasyStack在2017年3月正式发布了基于Kubernetes的容器集群技术，并在2016年加入了全球两大容器开放标准组织——CNCF云原生计算基金会和OCI开放容器项目联盟。到了2017年6月，EasyStack进一步发布了专门面向容器技术而优化的Linux版本，从而更好的掌握容器技术。
最后，就是AppCenter应用管理平台。就如同苹果手机应用商店一样，一个好的AppCenter不仅为合作伙伴的人工智能应用提供了一个应用分发与管理平台，更重要的是可以完成应用版本的发布、升级、运行调优等功能，特别是在企业中面向关键型生产运行环境的运行时管理，这是开源PaaS平台ESCloud+。
随着像EasyStack这样的国内开源云计算和软件公司进入人工智能领域，一个人工智能普及化的浪潮正在到来。在这个新一轮的浪潮中，开源软件和人工智能应用正在加速软件吞噬世界的进程，“未来每家公司都将成为软件公司”。（本文首发钛媒体，记者/吴宁川）
Linux基金会副总裁、CNCF原生云计算基金会首席运营官Chris Aniszczyk
“开源软件和人工智能正在吞噬世界。”
这是Linux基金会副总裁、CNCF原生云计算基金会首席运营官Chris Aniszczyk在2017软博会的中国开源产业峰会上所做的判断。在Chris看来，开源软件与人工智能是互相促进、互相推动，“未来每家公司都将成为软件公司”。
今年初刚刚宣布完成5000万美元C轮融资的国内开源云公司EasyStack，在本次开源峰会上发布了全球首个支持GPU/FPGA的人工智能开源云平台ESCould AI、国内首个企业级容器Linux操作系统、开源PaaS平台ESCloud+、开源行业云平台ESCaaS以及适用于中小企业的开源云易捷版ESCloud Express，这一系列企业级开源产品与平台有望促进人工智能在国内企业的普及。
EasyStack CEO 陈喜伦表示，
国内企业对于人工智能应用有着强烈需求，但缺乏通用的企业级IT基础设施平台来实现人工智能数据、应用和场景的闭环，开源软件和开源云在这个领域大有可为。
人工智能促进开源软件大繁荣
2011年8月，硅谷著名投资人Marc Andreessen在华尔街日报上发表著名的《软件正在吞噬整个世界》文章，文章指出“每个行业的公司都必须做好迎接软件革命到来的准备”。
Andreessens 说这话时，全球云计算与大数据变革才刚刚开始了5年，OpenStack才刚刚一周年，OpenStack中国社区也是由EasyStack创始人在2013年创立，更不用说Docker也是2013年才出现。
六年后，在2017中国开源产业峰会上，Chris Aniszczyk说，随着每一家公司为了适应未来的生存与发展而在演变为软件企业，以及越来越像谷歌、Facebook这样的互联网规模，在未来数年内AI人工智能和自动化将深刻影响每一个行业，与此同时基于人工智能等的开源软件将迫使公司加快竞争速度，大公司正在积极用开源软件建立行业标准与设立行业方向。
在前不久的2017腾讯“云+未来”峰会上，腾讯云的高性能机器学习计算平台Angel和腾讯优图实验室前向卷积神经网络实现NCNN都即将开源。
2016年9月，百度宣布将开源“百度大脑”底层的并行分布式深度学习平台Paddle，今年4月百度再次宣布开源自动驾驶平台。而阿里云的机器学习平台PAI 2.0全面兼容当前主流开源机器学习算法，并支持CPU、GPU、FPGA等底层硬件资源。
在国际上，谷歌Alphabet、Facebook、Amazon、谷歌、IBM和微软五家联合在2016年9月结成人工智能伙伴关系。谷歌开源的TensorFlow、Facebook开源的Torch、微软开源的CNTK、IBM开源的SystemML、Amazon力推的开源MXnet，正在成为开源人工智能算法中的标准框架。再加上本来就有的开源人工智能软件DL4J、H2O、Caffe、MLlib、OpenNN、Oryx 2等，背后更是英特尔、NVIDIA等硬件大厂和斯坦福、加州伯克利等国际学术组织。
尽管Marc Andreessen所提出的“软件正在吞噬整个世界”还没有到来，但开源人工智能软件在公有云的支撑下，正加速这一进程。
企业级人工智能应用的最后一公里
随着人口红利的快速消失，中国急需寻找新的增长引擎。2017年3月麦肯锡全球研究院在一份《中国人工智能的未来之路》报告中指出，根据应用速度的不同，基于人工智能自动化提升的生产力每年可为中国贡献0.8至1.4个百分点的经济增长。但麦肯锡也指出，只有当人工智能技术充分应用于传统行业，而不仅仅属于科技巨头时，其经济潜力才会充分彰显。
陈喜伦表示，“云+人工智能”从今年开始已经成为主流计算行业的标配，为人工智能提供更好的计算能力、支撑不同的场景，正成为业界发展的一个趋势。
本次EasyStack发布的一系列企业云产品与服务，就是为了解决人工智能的普适化以及在大中小型企业中的普及化，“在人工智能这个方向，我们的核心与愿景就是要解决利用开源的技术，去解决人工智能最后一公里问题”。
那么，对于传统企业来说，什么是人工智能的最后一公里呢？现在已经有越来越多的创业公司基于开源人工智能平台和公有云，开发了面向不同行业和场景的人工智能应用，然而当这些人工智能应用被部署到企业时，却需要解决与企业私有云以及行业私有云的对接问题：这就需要基于OpenStack的私有云、在私有云中支持GPU/FPGA等人工智能专项硬件以及优化的人工智能开源算法、支持大规模人工智能应用的容器技术以及面向人工智能应用的应用管理平台。
首先，基于OpenStack私有云平台是企业内部承载互联网规模人工智能应用的基础。在这方面，已经成立三年多、拥有了超过200个企业级用户的EasyStack再次推出了用于行业通用私有云建设的开源行业云平台ESCaaS，以及适用于中小企业的开源云易捷版ESCloud Express，快速满足从金融、制造等行业云到大型集团企业以及中小企业私有云的普及型建设。
其次，在OpenStack行业和企业私有云的基础上，EasyStack又针对GPU、FPGA等专项用于人工智能应用的硬件进行了优化，实现了面向人工智能的增强版IaaS。所谓全球首个支持GPU/FPGA的人工智能开源云平台，即首个针对GPU/FPGA进行系统优化和集成的OpenStack企业级基础IaaS云。
EasyStack CTO刘国辉表示，深度学习和机器学习软件需要底层GPU/FPGA硬件板卡的支持，而企业往往缺乏这样既精通硬件又精通云软件和高级机器学习、深度学习算法的全面型人才，这就是ESCould AI的意义所在。ESCould AI还预集成了Caffe、TensorFlow、MXnet等开源人工智能算法框架，直接向上支持商用人工智能软件。
再次，为了更好的大规模运行人工智能软件 ，在系统软件层和应用资源管理层还需要容器技术。为此，EasyStack在2017年3月正式发布了基于Kubernetes的容器集群技术，并在2016年加入了全球两大容器开放标准组织——CNCF云原生计算基金会和OCI开放容器项目联盟。到了2017年6月，EasyStack进一步发布了专门面向容器技术而优化的Linux版本，从而更好的掌握容器技术。
最后，就是AppCenter应用管理平台。就如同苹果手机应用商店一样，一个好的AppCenter不仅为合作伙伴的人工智能应用提供了一个应用分发与管理平台，更重要的是可以完成应用版本的发布、升级、运行调优等功能，特别是在企业中面向关键型生产运行环境的运行时管理，这是开源PaaS平台ESCloud+。
随着像EasyStack这样的国内开源云计算和软件公司进入人工智能领域，一个人工智能普及化的浪潮正在到来。在这个新一轮的浪潮中，开源软件和人工智能应用正在加速软件吞噬世界的进程，“未来每家公司都将成为软件公司”。（本文首发钛媒体，记者/吴宁川）
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