Партнерский контент В рамках MWC24 в Барселоне компания Huawei Cloud провела ряд мероприятий, посвященных теме “Ускорение интеллекта с помощью всего как услуги”, включая саммит Huawei Cloud, презентацию продуктов и решений, а также семинар Клуба элиты родного облака (CNEC).
Эти мероприятия были призваны продемонстрировать инфраструктуру Huawei в качестве рассадника инноваций в области искусственного интеллекта (ИИ), а руководители и эксперты из различных отраслей промышленности обсудили целостное воздействие, а также игровые возможности сочетания ИИ с базами данных, большими данными, медиа-сервисами и вычислительной архитектурой.
Huawei Cloud представила GaussDB на всех трех мероприятиях. Во время Cloud Summit Бруно Чжан, технический директор Huawei Cloud, представил распределенную реляционную базу данных GaussDB, которая широко используется в финансовом, телекоммуникационном и государственном секторах. “Сильная база данных – это надежный фундамент данных, который поддерживает интеллектуальные цифровые обновления”, – подчеркнул г-н Чжан.
Применяя возможности искусственного интеллекта для миграции, развертывания и обслуживания баз данных, GaussDB делает обработку данных более эффективной для приложений искусственного интеллекта, говорят в Huawei.
Последняя итерация базы данных, представленная в 2023 году, может похвастаться круглосуточной доступностью, стабильно высокой производительностью при высоких нагрузках и стабильностью в сценариях с высоким уровнем параллелизма. Кроме того, она имеет сертификацию CC EAL4+, безопасный исходный код и меры сквозного шифрования.
Д-р Никос Нтармос, директор лаборатории баз данных Центрального института программного обеспечения Huawei, подчеркнул, что GaussDB, созданная на основе более чем 20-летнего опыта Huawei в области баз данных, призвана удовлетворить высокие требования клиентов к интеллектуальности и автоматизации баз данных.
Д-р Нтармос добавил, что эта работа предполагает расширение возможностей “самодвижения” на ключевых этапах конвейера данных, включающих консультирование, разработку, эксплуатацию и обслуживание баз данных (O&M). На этапе консультирования GaussDB может автоматически генерировать высокоуровневые проекты (HLD), соединяя большие и малые модели, чтобы, например, повысить эффективность проектирования решений. Это преимущество, по его оценкам, может сократить период проектирования решения с примерно двух недель до двух дней.
На этапе разработки GaussDB напрямую генерирует SQL-запросы с помощью возможностей преобразования естественного языка в SQL и SQL в SQL, с автоматической идентификацией и предложениями по улучшению плохих SQL-запросов. На этапе O&M GaussDB автоматизирует проверку, создание отчетов и выявление ошибок, предоставляя предложения по устранению дефектных SQL-операторов.
Доктор Нтармос объяснил, что совместимость базы данных с общим синтаксисом, используемым в популярных коммерческих базах данных, делает ее решением для миграции, которое минимизирует ручное вмешательство и расходы на миграцию. GaussDB была использована в основных системах крупных банков, акционерных банков и страховых компаний в Китае, а также крупными клиентами Huawei Cloud в Бразилии и Таиланде.
Huawei Cloud фокусируется на искусственном интеллекте как ключевой стратегии
Жаклин Ши (Jacqueline Shi), президент глобальной службы маркетинга и продаж Huawei Cloud, высоко оценила убедительный потенциал искусственного интеллекта, способного изменить практически все. “В Huawei Cloud искусственный интеллект – это ключевая стратегия”, – заявила г-жа Ши. У нас Вы можете получить комплексные решения в области ИИ, такие как решение для вычислительных мощностей ИИ и модели Pangu”. Huawei Cloud – один из самых быстрорастущих облачных провайдеров. Мы надеемся предложить нашим клиентам передовые технологии, лучший локальный сервис и все более широкий выбор”.
“Мы становимся свидетелями нового уровня интеллекта, движимого фундаментными моделями и генеративным ИИ”, – вторит ему г-н Чжан. “Согласно прогнозам, к 2026 году более 80% предприятий будут использовать в производстве контент, генерируемый искусственным интеллектом (AIGC), что позволит преобразовать 70% работ по проектированию и разработке. К 2028 году 75% инженеров-программистов будут иметь в своем распоряжении помощников с искусственным интеллектом, в то время как в начале 2023 года их было всего 10%”.
“Клиентам нужна архитектура совместных гетерогенных вычислений, “облачные” вычисления с высочайшей производительностью, массовое хранение данных, соблюдение требований безопасности, бережное управление и гибкое развертывание”, – добавил Уильям Фанг, директор по продуктам Huawei Cloud. “Только интеграция ИИ с облачными вычислениями сделает возможным прогресс в области интеллекта”.
Чтобы помочь клиентам ускорить свой путь к ИИ, г-н Фанг выделил большие языковые модели, большие данные и вычислительную мощность как ключевые факторы успеха в развитии инфраструктуры Huawei Cloud.
Более того, даже если парадигмы производства, обслуживания и бизнес-модели для традиционных приложений пересматриваются, ускорение интеллектуальной деятельности при согласовании огромного потенциала ИИ и его реализации с бизнес-целями требует систематических инноваций.
С этой целью г-н Чжан предложил двухстороннюю стратегию. “AI for Cloud использует ИИ и базовые модели для повышения качества Вашего опыта”, – сказал он. “Они меняют отраслевые приложения и наши собственные облачные сервисы, включая разработку программного обеспечения, производство цифрового контента и многое другое. Cloud for AI делает внедрение ИИ простым и эффективным. Инновации в архитектуре, хранилища, основанные на ИИ, и конвергенция данных и ИИ позволят Вам обучать и использовать ИИ как никогда раньше”.
Систематические инновации и отраслевые практики Huawei Cloud охватывают технические разработки в области системной архитектуры, вычислений, хранения данных, баз данных, больших данных и т.д., а также модели Pangu для автомобильной промышленности, погоды, виртуального человека, R&D и т.д.
Систематическое согласование ИИ и бизнеса
Объясняя направление “Облака для ИИ”, г-н Чжан сказал: “Базовые модели и их приложения – это самые сложные программные и аппаратные системы на сегодняшний день. Например, мы обнаружили новые проблемы в области вычислений. Поэтому мы перейдем от архитектуры, ориентированной на процессоры, к гетерогенной одноранговой облачной архитектуре, где различные вычислительные ресурсы работают на равных”.
Чжан добавил, что облачные сервисы – это ключ к достижению гипермасштабных, стабильных и надежных вычислений для ИИ, необходимых для создания фундаментальных моделей. Такие вычисления намного превосходят закон Мура. Huawei Cloud помогает телекоммуникационным компаниям создавать интеллектуальную облачную инфраструктуру благодаря своей распределенной архитектуре QingTian, AI-native storage, сквозной безопасности и конвергенции данных и ИИ.
Архитектура QingTian устраняет узкие места, ограничивающие прогресс крупномасштабных вычислительных кластеров ИИ, обеспечивая одноранговые полносвязные вычисления. Высокоскоростная межсетевая шина легко интегрирует коммуникации, управление ресурсами и вызов функций в оптимальную вычислительную инфраструктуру.
“Мы развернули три крупных вычислительных центра ИИ и более 30 подцентров на материковой части Китая”, – говорит г-н Чжан. “В них работают гипермасштабные кластеры для поддержки моделей с триллионами параметров. Вскоре наш облачный сервис ИИ будет запущен в регионе Гонконг, чтобы обслуживать глобальных клиентов”.
Кроме того, хранилища, ориентированные на ИИ, поддерживают модели обучения с большим объемом данных. Трехсторонний подход включает службу памяти Expanded Memory Specification (EMS), которая хранит петабайты параметров со сверхбольшой пропускной способностью 220 ТБ и сверхнизкой задержкой вплоть до микросекунды. Это дополняется Scalable File Service Turbo – кэш-сервисом для высокой пропускной способности и параллелизма в десятки миллионов операций ввода/вывода в секунду – и озером знаний Object Storage Service, которое экономически эффективно хранит данные для обучения и выводов.
Сплошная безопасность Huawei Cloud защищает среду выполнения моделей, обучающие данные, сами модели, генерируемый контент и приложения клиентов.
Модели фундамента процветают на данных, базах данных
Распространение базовых моделей также привело к необходимости предоставления качественных данных более эффективным способом для поддержки обучения и вывода модели.
“Мы используем LakeFormation, технологию унифицированных ресурсов данных и метаданных, для создания логического озера данных из нескольких озер или хранилищ данных”, – говорит г-н Чжан. “Это означает, что одна копия данных может использоваться совместно несколькими механизмами анализа данных и механизмами искусственного интеллекта, без необходимости миграции данных. Кроме того, наш механизм AI4Data делает весь процесс управления данными – от интеграции данных, разработки, качества и управления активами – более интеллектуальным”.
На саммите Huawei Cloud также рассказала о том, как ее инновации, ориентированные на ИИ, и обширный отраслевой опыт моделей Pangu – включая модель виртуального человека – способствовали созданию инфраструктуры, готовой к ИИ, которая меняет многие отрасли.
Модели Pangu сочетают в себе отраслевые знания и возможности больших языковых моделей (LLM) для создания экспертного помощника, который потенциально может сделать работу более эффективной и простой для отраслей, предприятий или отдельных пользователей.
По словам компании, в отличие от таких LLM, как ChatGPT, Pangu Models 3.0 от Huawei Cloud имеет трехслойную раздельную архитектуру. Уровень L0 состоит из пяти базовых моделей, которые обеспечивают общие навыки для работы с отраслевыми приложениями. L1 содержит отраслевые модели, которые обучаются на основе отраслевых данных, а L2 содержит модели для конкретных отраслевых сценариев и задач.
Г-н Чжан привел примеры того, как модель Pangu для телекоммуникаций помогла операторам связи автоматически устранять до 90% неисправностей в сети за считанные минуты, а модель Pangu R&D позволяет разработчикам генерировать код с помощью одной подсказки и тестировать примеры одним щелчком мыши. В прогнозировании погоды Pangu также использовалась для более точного предсказания пути тайфуна в течение 10 дней и в течение 10 секунд на одном сервере, добавил он.
Поразительно, но модель виртуального человека Pangu может похвастаться 95-процентной точностью синхронизации губ при обслуживании клиентов и проведении прямых трансляций. Виртуальные люди широко используются в таких областях, как электронная коммерция, новостное вещание, образование и обучение.
В автомобильной промышленности Pangu автоматически генерирует угловые ситуации для всех видов сложных сцен вождения, сокращая время, необходимое моделям автономного вождения для обучения новым сценам. В настоящее время разрабатываются новые модели. Модели Pangu и связанные с ними облачные сервисы могут быть развернуты с обеспечением надежной безопасности и соответствия требованиям в публичном облаке, выделенной зоне или гибридном облаке.
Этими заявлениями на саммите г-жа Ши подчеркнула планы Huawei Cloud по созданию открытой экосистемы облачных услуг и новых видов бизнеса. Компания сотрудничает с клиентами и партнерами для создания решений на основе сценариев для вертикальных отраслей, а также продолжает расширять KooVerse, инфраструктуру Huawei Cloud, по всему миру для обеспечения легкого доступа и высокой производительности.
Эта статья была подготовлена компанией Huawei.
