华为云 AI 容器：零基础搭建 AI 计算平台，提升计

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如今，企业的数字化转型和智能升级必谈AI，AI在人们日常生活的中的产品和应用也随处可见，如智能音箱、AI相机、人脸支付等。

但是，爆炸式增长的数据量、复杂的训练框架和算法，让很多企业现有的AI计算平台变得捉襟见肘：计算效率无法满足业务增加诉求，运营运维成本也居高不下。

华为云AI容器为客户提供更高性价比的算力，更简化了平台运维，提升AI计算效率50%，加速了AI计算在各行业的落地和发展。

计算量6年增长30万倍AI平台扩容成本高

OpenAI分析报告显示，从2012至2018年的6年时间，AI训练使用的算力增长了30万倍，是同时期摩尔定律增长量的5倍。

这意味着，要保持计算速度不变，不能单单依靠芯片能力的升级，还必须增加计算设备投入。而专业GPU服务器配以高速网络、高速存储等设备，单台平均成本在100万左右，价格高昂，大部分企业难以承担。

系统日趋复杂AI平台运维难度激增

首先，不同的业务需要不同的AI训练框架、模型、加速库，如何在统一平台上管理不同的训练框架和模型，如何将线下训练快速部署到生产环境带来巨大挑战。

其次，AI训练和公司业务使用不同的资源管理工具，使得运维团队需要掌握和使用多种资源管理工具，保障GPU利用率，增加运维复杂度。

再者，GPU在集群内被不同业务团队共享，团队间的资源协调也会耗费不少精力。

公有云+容器化：AI计算平台建设的必选之路

面对上述问题，各企业开始着手构建基于公有云和容器的AI计算平台，基于公有云的容器平台，能给客户带来什么样的好处呢？

更快速的获取算力资

面对AI计算需要的超大规模算力，自建IDC扩容周期长、一次性投入大，后期维护成本高，采用公有云，可以即申请即用，快速补充企业IDC算力的不足，同时具备更低的使用成本、无需关注基础设施维护、避免资源闲置造成浪费等优势，成为了客户扩充算力的最佳选择。啥是代运营

降低日常使用和运维难

用户搭建深度学习训练环境，需要准备带GPU的机器、安装Python、TensorFlow、GPU驱动等，如果要从开发环境到测试环境，再从测试环境到生成环境，涉及环境迁移过程中需要花很大精力来保证环境的一致性。

容器带来的标准化打包能国际企业危机公关案例力可以提供了绝佳的解决方案，将相关软件一并打包到镜像中，一次构建，即可在不同平台上运行，极大降低安装、部署的复杂度；同时各容器间相互隔离，可实现多训练框架并存，而且每一个框架都可以独立进行升级而不会影响其他业务，降低的日常运维的难度，让客户可以将更多的精力集中在AI训练上。

但是，我们在与用户交流过程中发现，用户虽然认可公有云+容器的模式，但是在公有云上自建一套容器化的AI计算平台，对部分用户仍存在较大的技术门槛，尤其是那些尚未接触过容器的用户。

华为云就此推出了面向AI计算场景的容器服务——AI容器，并于2018年在华为全联接大会发布，今年我们对AI容器进行了升级，在性能、易用性、可运维等方面都有了很大的提升。

华为云AI容器：更易使用和运维提升AI计算效率50%**

开箱即用免除基础设施运

AI容器采用华为云容器实例（CCI）作为基础设cctv15秒广告多少钱施层，得益于CCI的Serverless架构，用户完全无需关心主机的创建、管理、运维，而只需要在使用时申请所需要的算力资源即可（算力类型、CPU核数、内存量），省去了基础设施的日常运维工作，用户可以更加专注于AI计算本身。

更快速的获取算力资

AI容器基于全新的Volcano平台进行任务调度管理，Volcano是华为云高性能批量计算平台，具有更高的调度性能，最高可达1000容器/秒，将算力获取的效率提升近10倍。

同时，有了Volcano的加持，AI容器还可以基于拓扑和资源亲和进行任务调度，根据策略将关联任务调度到同一物理节点或二层网络内，极大的提升了AI训练过程中任务间通信及数据交互的效率。

秒级计费资源性价比更高

AI训练时客户需要快速、多次计算进行迭代，会对资源进行频繁的申请、释放，AI容器采用按秒计费和套餐包的计费方式，真正做到按使用付费（PAYU），避免客户采用包周期等方式购买资源后，利用率不足而造成的浪费。

开放生态支持主流训练框

随着AI平台容器化的深入，大量训练框架都已发布其容器版本，AI容器目前已支持Tensorflow,Caffe,Mxnet,Pytorch,MindSpore等近十种主流训练框架，用户可以将训练代码平滑的迁移上云。

多样算力用户选择更加灵活

AI容器的能提供昇腾、鲲鹏、x86和GPU等类型的算力资源，用户可以实现一套平台运行不同类型的应用，根据应用特点灵活选择算力资源，达到资源的最优配置。