你学过指数吗？恐怕没几个人会对这个问题说 “No”。
那么，你对指数式发展有什么样的认识？这个问题回答起来大概就没那么随意马虎了。
然而，指数式发展实实在在地就在我们身边、在我们手上发生。
不相信吗？看看你的手机。

1965年，英特尔的创始人之一戈登·摩尔提出了“摩尔定律”。
半个世纪以来，“摩尔定律”一贯推动着人类社会不断向提高步。
现在技能带来的便利，是半个世纪以前的人不能想象的。
这正是由于“摩尔定律”在数学实质上是一个指数式发展定律，它指明了打算设备的打算能力将以指数式发展提高。

指数式发展之以是难以认识，是由于一开始它的发展速率相对缓慢，乃至是难以察觉的，然而打破某个阶段之后，它就会以人力弗成思议的速率飞升。
就像一艘火箭，点火后的前五秒，它的速率并烦懑，可一旦马力全开，强大的引擎加上高动能的燃料，足以让火箭在几分钟内飞上蓝天，遨游太空。

目前，人工智能技能的发展，可以说正处在火箭的点火和准备加速阶段。
在大众媒体上，AI干系的新闻比比皆是。
在技能领域中，处理器和算法的演进同样日月牙异，公共云做事商UCloud和英特尔一起，在这方面携手取得了诸多进展。

优化引擎和掌握器，加速AI火箭

UCloud实验室研发总监、创新产品线总监叶理灯指出：“人工智能有三个要素——数据、算法、打算能力。
有一个理论叫’火箭理论’，便是説如果把人工智能当火箭的话，那么数据是火箭的质料，打算能力便是引擎，算法便是引擎的掌握器。
”

为了帮助初创企业、传统企业AI转型， UCloud推出了UCloud AI在线做事UAI-Inference，并以英特尔至强处理器E5产品家族作为这艘火箭的引擎，利用该处理器产品家族强大的可扩展性完成弹性支配，既能得到高性能，还降落了本钱以及用户的TCO。

在英特尔至强处理器这架引擎中，还集成了一套AVX浮点打算指令集，它有增强的数据重排能力，可以更有效地存储、读取数据。
叶理灯和他的团队创造：在UCloud供应的公共云做事中，很多虚拟云主机仅仅用到大略指令集，而没有发挥AVX的强大能力。
因此，他们和英特尔的工程师一起，在算法层面，利用各个虚拟机中此前未能“物尽其用”的英特尔AVX能力，借助其上风和特性，优化它在UCloud AI在线做事中的运用表现，知足AI在线做事的打算需求。
AI在线做事时延成功降落到数百毫秒，完备知足UCloud用户的实际运用需求。

UAI-Inference还和英特尔互助，利用了性能更佳的AI框架——面向英特尔架构优化的Caffe框架，从而更好地支持英特尔至强处理器产品家族和至强融核TM处理器产品家族，个中集成最新版本的英特尔数学核心函数库2017，能更高效地利用英特尔AVX处理能力。

一系列测试结果表明，借助面向英特尔架构优化 的Caffe框架，测试系统的实行韶光从最初的37秒缩短至优化后的3.6秒，整体实行性能提高了10倍以上。
UAI-Inference的AI在线做事效率得到了极大跃升。

换句话说，UCloud和英特尔一起，将UAI-Inference的引擎和其掌握器的能力充分发挥出来，助推这架火箭飞得越来越快。

办理两大难题，把企业送上AI火箭

浩瀚企业深知搭上AI火箭的主要性，但如果要自己搭建干系系统，却面临两大难题：

不熟习AI系统的设计、支配和运维，AI系统须要多维度的巨大投入，一旦选型失落败，就会面临高昂的本钱丢失。
即便初始选型精确，AI仍会带来巨大本钱开支，侵蚀企业的总体TCO。

这两大难题正是UAI-Inference想要办理的痛点。
基于大规模分布式打算平台，它供应了“两步走”时的支配模式。
用户先按照UCloud供应的SDK工具包完成干系准备事情，打包完成任务的在线支配后，就能利用UAI-Inference的PaaS平台完成自动化的管理和掩护，同时还担保了平台数据的安全性。

叶理灯说：“UAI-Inference给用户带来的最大上风，便是省去了支配时的大量繁琐事情，让用户可以将宝贵资源聚焦在自身业务上。
”

现在，UAI-Inference已经可以在图像识别、机器学习等多个AI领域知足企业用户的需求。
一些人脸表情识别运用的实践考验证明：基于英特尔AVX支持的UAI-Inference，完备具备了与传统方案相媲美的能力，成效出色。
“我们的目标是帮助用户像利用云主机、 云存储这些成熟的云产品一样利用AI在线做事。
”叶理灯说。

当火箭进入太空之后，进入失落重状态的宇航员可以在火箭中自由漂浮。
有朝一日，AI这架火箭也必将让人类从很多繁琐的劳动中解放出来，让我们自由清闲，享受更多自由。

— 完 —

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