华为Atlas +第四范式先知 = AI极致算力
诺兰的《信条》，你看懂了吗？
这个问题好像挺难回答，说看懂了怕人说装；说没看懂怕人说傻。所以标准答案可能是既看懂又没看懂，这或许说明诺兰就是拍了个悖论。
跟大部分小伙伴一样，时间钳形运动这种东西我大概就看了个寂寞。但是《信条》里关于时空悖论的处理，却让我似有所悟。电影里无论怎么穿越时空，最后都无法改变结果。这就构成了一个悖论：既然逆转时间无用，那我还逆转它干嘛？
这个悖论在物理学上到底成不成立我不知道，但却跟很多我们采访过的产业ai案例有某种相似：企业在应用ai技术时，往往是硬件问题解决了软件出问题，软件解决了算力又不够，算力解决了数据出麻烦——各种问题构成了一个钳形运动，导致企业ai总是陷入一个死循环，还不如干脆不用。
想要跳出这个悖论，就不能单点突破，而是统筹考虑企业ai的全局法则，把软硬件问题一次“歼灭”。
在ai产业化突围不断加强的新阶段，这种可能性正在加强。第四范式与华为的一次握手，正在带来从算力到框架，从数据统筹到操作系统的全栈ai可能。
企业跳出ai的时空悖论，也许就在弹指一挥间。
sage aios：扼住数据的空间坍塌
企业应用ai的软件问题，绝大多数出在数据上。
被数据喂养出来的智能，是机器学习代表的第三次ai崛起之关键。但这种方案落在产业端，却可能出现各种各样的问题：有效数据稀少、训练数据与生产数据不一致、数据干扰过多、数据时效性弱、各行业数据差异过大等等问题萦绕在企业周围。恨不得数据所到之处，遍地都是问题——缺少数据规范和标准，或许可以被称为数据空间坍塌的成因。
而解决企业“数据+ai”问题的关键，在于一套行之有效的操作系统，将数据的一致性、时序性、数据闭环，以及数据治理系统进行有效的统一。
面对这一问题，第四范式在不久前发布了面向企业ai的“windows”：sage aios企业级ai操作系统。
在sage aios中，企业可以在简单易用的操作界面上，完成数据资源治理、系统资源调度、应用场景管理等能力，从而实现企业ai应用中数据、资源、场景的规范化。
数据方面，sage aios会规定每种场景的数据准备与使用方式。进入到某个ai应用场景中，只需要根据说明准备相关数据，调用it资源，就可以实现低门槛落地ai应用。既降低了人才成本，又提升了落地效率。
如果说sage aios解决了企业ai落地的数据标准化难题，将企业时常面临的数据混乱状态进行了统一，是在软件端扼住了ai的时空悖论，那么在另一侧，华为与第四范式算力平台sageone正在致力于在全栈全场景算力上解决企业的ai难题。
atlas：击穿计算的时间停滞
如果说，复杂的数据问题是企业应用ai时面临的空间成本；那么ai算力不足，就是标准的时间成本。
在企业应用ai时，从训练到部署，从云端到边缘、端侧场景，各个领域都需要充足且能够适配的ai算力。否则就会出现训练太慢、部署跑不动、具体场景找不到合适硬件支撑等等问题。ai算力就像产业智能化时需要的电能，哪里要用高压电，哪里需要电池必须明明白白，否则产业ai会陷入到算力不足的漩涡里，甚至根本无法启动。
面对这种情况，华为发布了atlas人工智能计算解决方案，打造了面向各场景所需的模块、板卡、小站、服务器、集群等产品形态，实现“端、边、云”的全场景ai算力适配。
作为产业界独特的ai基础设施，atlas目前已经广泛应用在智慧城市、智慧交通、智慧医疗等领域，成为华为全栈ai解决方案的组成部分。
在硬件领域，atlas可以说是ai基础设施与it产业、行业智慧融合的产物，将昇腾的底层优势与各计算场景进行了对齐。这在很大限度上解决了ai算力不足与算力单一、算力体系间不适配的三重问题，从而让企业跳出ai算力不足陷入“时间停滞”的窘境。
一边是软件层面的数据标准化，一边是硬件层面的全场景ai算力适配。可能各位朋友也发现了，想要全面解决企业ai落地的软硬件难题，最好是将两种方案结合起来，实现《信条》里的那种正逆部队同时行动，一举打破ai的“时空悖论”。
而这个奇点，并不遥远。
奇点将至，悖论退散
在不久之前的昇腾 ai 新品全球发布会（hai 2020）上，华为发布了昇腾 ai 全栈软件平台，包含异构计算架构 cann 3.0、全流程开发工具链 mindstudio 和昇腾应用使能 mindx。大幅度提升了atlas平台的软件使能与适配能力。
而在发布会当天，一位非常重要的朋友来讲述了自身与华为在ai领域的软硬件合作，那就是第四范式。
在第四范式与华为的合作中，双方在软硬件一体的基础上，基于atlas产品，华为mindx dl完成了软硬件的深度优化。第四范式将自身在ai软件技术上的深厚积累，与华为产品深度整合、优化。第四范式自研的包括 gdbt（大规模分布式高维机器学习框架）、rtidb（ai实时内存数据库）、prpc（零拷贝通信协议）、hyperscheduler（ai调度核心）等多项技术，让ai得以充分利用计算、存储、网络、调度的多项资源。这让第四范式的数据训练、推理算法、模型应用等整个ai流程，能够在极致算力上高效运行，以软件定义的方式来助推ai落地。
而在此基础上，第四范式的sage aios正在与华为昇腾体系进行更紧密的合作，将新一代企业级ai操作系统的软件创新，与华为打造的altas全场景软硬件底座进行深度融合，为千行百业的企业用户带来极致算力体验下的软硬件联合解决方案。
当最懂企业智能化落地的ai公司，遇到最懂场景、生态、行业的昇腾，一个奇点或许正在酝酿当中。在一场势必到来的爆发后，那些困扰了企业很久软硬件悖论将烟消云散。
一站式、全流程、无缝、一体机，这些关键词背后究竟隐藏着怎样的改变？
sage的意思是先知，atlas是古希腊神话中的大力神。当先知携手大力神，这个组合将给企业探险者带来怎样的助攻？
答案尽在9月23日开启的华为全联接大会2020——产业ai的新规则，创立于旧悖论的衰亡一刻。
责编ajx
自制一款廉价的ISP下载器
国资委推动央企加大在工业母机领域布局 行业或将迎新一轮发展期
美科学家打造出一款由16个制动器打造的蛇形机器人，具有极高的灵活性
5G时代商业如何创新
PID效应与逆变器防治技术
华为Atlas +第四范式先知 = AI极致算力
口罩死腔检测仪的原理及其技术指标的介绍
C/C++自制程序：双人击球游戏
平价高配，断货王Xisem西圣Ares蓝牙耳机，双十一能否抢到？
Smart首发无人驾驶车概念图 将于9月初正式展示
中飞租赁已累计向空客订购252架飞机并成为了空客的第七大租赁商客户
骨传导耳机哪款好用、骨传导耳机性价比推荐
示范平台奖励名单公示，每家企业政府资助奖励50万
TVS二极管 AKM06系列 6KA大电流 贴片封装
五种可穿戴设备将颠覆传统医疗行业
保证地下水平定向钻进钻孔轨迹正确的加速度传感器
BERT的自注意力模式
连接器厂家星坤通过USB-IF协会USB TYPE-C3.1认证
5G版三星S10特别版曝光：限定美韩市场、价格超1500美元
华为Mate10上市时间确定，华为Mate10发布会倒计时价格提前看
这个问题好像挺难回答，说看懂了怕人说装；说没看懂怕人说傻。所以标准答案可能是既看懂又没看懂，这或许说明诺兰就是拍了个悖论。
跟大部分小伙伴一样，时间钳形运动这种东西我大概就看了个寂寞。但是《信条》里关于时空悖论的处理，却让我似有所悟。电影里无论怎么穿越时空，最后都无法改变结果。这就构成了一个悖论：既然逆转时间无用，那我还逆转它干嘛？
这个悖论在物理学上到底成不成立我不知道，但却跟很多我们采访过的产业ai案例有某种相似：企业在应用ai技术时，往往是硬件问题解决了软件出问题，软件解决了算力又不够，算力解决了数据出麻烦——各种问题构成了一个钳形运动，导致企业ai总是陷入一个死循环，还不如干脆不用。
想要跳出这个悖论，就不能单点突破，而是统筹考虑企业ai的全局法则，把软硬件问题一次“歼灭”。
在ai产业化突围不断加强的新阶段，这种可能性正在加强。第四范式与华为的一次握手，正在带来从算力到框架，从数据统筹到操作系统的全栈ai可能。
企业跳出ai的时空悖论，也许就在弹指一挥间。
sage aios：扼住数据的空间坍塌
企业应用ai的软件问题，绝大多数出在数据上。
被数据喂养出来的智能，是机器学习代表的第三次ai崛起之关键。但这种方案落在产业端，却可能出现各种各样的问题：有效数据稀少、训练数据与生产数据不一致、数据干扰过多、数据时效性弱、各行业数据差异过大等等问题萦绕在企业周围。恨不得数据所到之处，遍地都是问题——缺少数据规范和标准，或许可以被称为数据空间坍塌的成因。
而解决企业“数据+ai”问题的关键，在于一套行之有效的操作系统，将数据的一致性、时序性、数据闭环，以及数据治理系统进行有效的统一。
面对这一问题，第四范式在不久前发布了面向企业ai的“windows”：sage aios企业级ai操作系统。
在sage aios中，企业可以在简单易用的操作界面上，完成数据资源治理、系统资源调度、应用场景管理等能力，从而实现企业ai应用中数据、资源、场景的规范化。
数据方面，sage aios会规定每种场景的数据准备与使用方式。进入到某个ai应用场景中，只需要根据说明准备相关数据，调用it资源，就可以实现低门槛落地ai应用。既降低了人才成本，又提升了落地效率。
如果说sage aios解决了企业ai落地的数据标准化难题，将企业时常面临的数据混乱状态进行了统一，是在软件端扼住了ai的时空悖论，那么在另一侧，华为与第四范式算力平台sageone正在致力于在全栈全场景算力上解决企业的ai难题。
atlas：击穿计算的时间停滞
如果说，复杂的数据问题是企业应用ai时面临的空间成本；那么ai算力不足，就是标准的时间成本。
在企业应用ai时，从训练到部署，从云端到边缘、端侧场景，各个领域都需要充足且能够适配的ai算力。否则就会出现训练太慢、部署跑不动、具体场景找不到合适硬件支撑等等问题。ai算力就像产业智能化时需要的电能，哪里要用高压电，哪里需要电池必须明明白白，否则产业ai会陷入到算力不足的漩涡里，甚至根本无法启动。
面对这种情况，华为发布了atlas人工智能计算解决方案，打造了面向各场景所需的模块、板卡、小站、服务器、集群等产品形态，实现“端、边、云”的全场景ai算力适配。
作为产业界独特的ai基础设施，atlas目前已经广泛应用在智慧城市、智慧交通、智慧医疗等领域，成为华为全栈ai解决方案的组成部分。
在硬件领域，atlas可以说是ai基础设施与it产业、行业智慧融合的产物，将昇腾的底层优势与各计算场景进行了对齐。这在很大限度上解决了ai算力不足与算力单一、算力体系间不适配的三重问题，从而让企业跳出ai算力不足陷入“时间停滞”的窘境。
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奇点将至，悖论退散
在不久之前的昇腾 ai 新品全球发布会（hai 2020）上，华为发布了昇腾 ai 全栈软件平台，包含异构计算架构 cann 3.0、全流程开发工具链 mindstudio 和昇腾应用使能 mindx。大幅度提升了atlas平台的软件使能与适配能力。
而在发布会当天，一位非常重要的朋友来讲述了自身与华为在ai领域的软硬件合作，那就是第四范式。
在第四范式与华为的合作中，双方在软硬件一体的基础上，基于atlas产品，华为mindx dl完成了软硬件的深度优化。第四范式将自身在ai软件技术上的深厚积累，与华为产品深度整合、优化。第四范式自研的包括 gdbt（大规模分布式高维机器学习框架）、rtidb（ai实时内存数据库）、prpc（零拷贝通信协议）、hyperscheduler（ai调度核心）等多项技术，让ai得以充分利用计算、存储、网络、调度的多项资源。这让第四范式的数据训练、推理算法、模型应用等整个ai流程，能够在极致算力上高效运行，以软件定义的方式来助推ai落地。
而在此基础上，第四范式的sage aios正在与华为昇腾体系进行更紧密的合作，将新一代企业级ai操作系统的软件创新，与华为打造的altas全场景软硬件底座进行深度融合，为千行百业的企业用户带来极致算力体验下的软硬件联合解决方案。
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