6月3日上午，在百度云智峰會智能計算峰會上，百度智能云發布和升級了一系列AI原生云產品，包括有百度太行彈性裸金屬服務器3.0、百度滄海并行文件存儲PFS、第五代云服務器實例、智感超清一體機等八大新品，還對八大產品進行全新升級，百度滄海存儲產品體系與百度百舸AI異構計算平臺兩大新品牌也首次亮相。至此，百度智能云AI原生云全面升級。

　　(6月3日，2021百度智能計算峰會，百度集團副總裁侯震宇表示，AI原生云是推動企業智能化升級的核心驅動力)

　　“這將為企業帶來更高性能、更高性價比、更安全的智能云計算服務”。百度集團副總裁侯震宇在發布會“AI原生云 加速產業創新”的演講中這樣說。

　　那么百度AI原生云技術，對企業帶來了怎樣的機會呢?

　　在下午AI原生云技術論壇上，百度智能云技術專家與行業客戶分別就百度智能云AI原生云的優勢和技術應用展開了精彩的講解。

　　軟硬一體的AI原生云體系，亮點搶眼

　　在百度智能計算峰會AI原生云論壇上，百度智能云云計算業務部總監孟憲軍表示如果將云計算市場比作汽車，那么AI原生云技術，就是這個行業的發動機。動力、可靠性、經濟性三個方面要展現出強大的能力，才能推動客戶的成功。百度智能云在AI算力和AI異構算力的按需分配機制、分布式存儲的極限性能等多方面構筑了動力、可靠性和經濟性的平衡。

　　百度智能云存儲主任架構師楊勇強則展現了百度存儲技術架構的演進，詳細講述全新發布的滄海存儲產品體系如何構建極致速度、極致彈性、極致可靠、極致簡單、極致性價比的存儲技術。數據是AI應用的基礎保障，但是AI應用，特別是復雜的AI算法模型，會造就大量的數據存儲和數據交換需求，既對存儲規模有了很大的需求，同時又對數據讀取交換的速度有極強的要求。因此，AI算力不全是受到AI芯片的限制，存儲系統的能力也是非常關鍵的制約因素，但是規模和速率大規模提升，還要要求災備、異地雙活等性能要求，就難以在成本方面兩全。百度滄海存儲架構的特點是這些因素極致化，把存儲速度、彈性、性價比，安全可靠以及簡單應用這些方面做到了極致。

　　百度異構計算架構師黎世勇介紹了百度智能云對于超大規模AI計算的支撐能力。重點講解了百度智能云如何將CPU與GPU解耦，通過GPU集群的調度，幫助客戶實現AI計算的按需匹配。同時通過通信性能優化、分層調度策略等核心技術，實現AI算力的極高性能。這既滿足客AI算力支撐的需求，又滿足客戶降低AI算力成本的訴求。

　　同樣在算力層面，來自英特爾公司云戰略業務拓展總監樂鵬飛則分享了在異構計算的進一步發展。他指出，不僅在服務器層面的多異構CPU協同，在芯片內部，也正在出現類似于異構協同的發展趨勢，比如英特爾至強CPU等硬件產品，根據AI算力的需求在芯片內部做針對性的設計，兼顧到通用計算和AI運算，將為未來的算力需求提供高性能和低功耗的解決方案。

　　百度云原生主任架構師鄭然介紹了百度十多年以上的云原生技術的積累和演進歷程，以及在超大規模容器集群技術, 生產級服務網格技術, 高彈性serverless技術方面、百度AI原生云的產品云原生技術無縫對接等方面取得的成績。經過百度業務在規模化和多樣性方面的錘煉, 百度云原生技術取得了多個技術突破, Kubernetes 單集群節點數突破了萬臺, 服務網格承載了百億級超大流量，為大規模的企業級應用提供了技術基礎。云原生正在促進基礎設施和業務架構的雙重變革，助力業務全面上云。

　　百度智能云邊緣計算部架構師何方石則介紹了百度邊緣計算平臺上驅動行業創新應用落地的技術能力。隨著直播、短視頻業務、智能交通、智能駕駛成為互聯網應用普遍性的要素，對邊緣計算提出了全新的挑戰。如何降低時延，如何分擔云中心和云邊緣的算力匹配都是智能云面臨的重挑戰。百度智能云邊緣服務器依托AI原生技術，將更多的計算任務通過邊緣計算來呈現，極大地提高了算力、覆蓋、效率的均衡，為這些全新的應用發展奠定了基礎。

　　AI原生云，以極致性能打造業務創新可能性

　　AI原生云是推動企業智能化升級的核心驅動力。論壇上，上交所證通云、地平線機器人技術研發有限公司、工商銀行等合作伙伴先后登臺演講，展示了與百度智能云合作實現的業務創新。

　　上交所證通云講述了百度滄海存儲對證券行業的重大貢獻。證券行業的數據有幾個很重要的特征：數據的安全性要求很高;數據監管合規法規的要求;數據量極其龐大;且法規要求證券公司相關數據的保存有效期且有效性在20年以上。

　　數據就是證券行業的生命線，龐大數據的存儲有效性、安全性就是保障生命線的基礎。百度AI原生云滄海存儲完美地達到了證通云的數據服務要求，在高密度大峰值的存儲極限性能要求下，也能夠實現數據的安全，不損失不丟失，保障了有效性和完整性，并能夠展現交易數據的回溯。

　　專注于人工智能的北京地平線機器人技術研發有限公司認為隨著人工智能技術對于數據加工、識別、決策、行動的閉環發展，2030年世界預計將誕生通用性機器人，以服務于人們的生活。但是，人工智能的發展，對算力的要求越來越高，特別是智能駕駛領域，即刻產生的傳感器數據，識別數據、認知數據大量出現，并對時間敏感性非常強大。

　　百度智能云百度百舸具備強大的AI異構算力支撐能力，一方面是AI算力集群的強大，另一方面是AI算力的靈活匹配，為行業、企業用戶提供高性能、高彈性、高速互聯的服務能力。比如將GPU算力整合的分配調度能力，可以根據AI計算模型、AI計算需求的不同，配合需求而按需分配GPU算力，從而達成AI算力低成本高效能的支撐。

　　百度百舸的AI算力和技術支撐能力，很好地滿足了地平線在智能駕駛的算力需求，從而達成智能汽車公司、地平線、百度智能云的緊密合作，推動了智能汽車公司的跨越式發展。每輛行駛的智能汽車，都成為AI算力的執行者，同時也是智能駕駛數據的采集者，并通過數據驅動算法模型的進階迭代，推動智能駕駛技術的不斷提升，達成日益完善的駕駛體驗。

　　工商銀行2012年開始實現云計算的技術應用，2017年實現融e聯、融e購、融e行云平臺的建設。當前工商銀行日核心業務平均每天5億筆，業務增長量非常迅猛。這對工商銀行銀行業務線上化改造提出了更高的要求，同時，為了適應商業銀行間的競爭和互聯網應用滲透，工商銀行必須滿足快速創新需要。

　　因此，工商銀行看到了Serverless 的能力，它可以幫助快速上線服務。在開發方面，無需擔心基礎服務的穩定可靠，無需設計復雜的分布式架構，無需關心灰度限流日志方案的實現，只需專注業務代碼開發。上線服務時，無需像普通容器鏡像一樣對應用進行各種部署配置，只需發布即可運行。在運維方面，無需關心擴縮容，無需擔心底層資源問題，無需擔心高故障恢復問題。

　　工商銀行在2020年設計了Serverless 2.0平臺，在技術選型上以百度天合Stack的函數計算產品為核心，并與工商銀行現有的分布式、云計算技術平臺做對接，為應用提供完整的函數核心引擎、函數管理能力、開發交付能力。

　　通過與百度AI原生云技術的緊密合作，工商銀行開發的新業務可以完全不考慮底層云基礎設施的需求。過去開發一個新業務至少要兩到三個月時間，部署上線也需要幾周時間，而現在，一個業務的開發上線，只需要幾周，甚至幾天。除此之外，一些業務可以在云平臺業務量低谷的時間運營，對云計算設施的調度靈活性獲得了極大的提升，為工商銀行的業務創新奠定了堅實的基礎。

　　正如侯震宇說：“我們還有大量的面向AI的可視化、低代碼的開發工具和平臺，降低開發者的門檻，能夠讓企業，讓合作伙伴能夠更容易的擁抱AI。”

　　從上交所證通云數據存儲應用的高需求、地平線的智能駕駛系統對算力和算力靈活性的復雜需求、工商銀行的業務快速上線能力的支撐，百度智能云正在實實在在地推動不同領域的企業智能化轉型。相信全新升級的百度AI原生云，必定會匯聚更多企業在“云上快跑“，成為具有高度適應性、競爭力的行業佼佼者。