打听一下，浪潮信息与马达智数为信通院构建的AI数据集服务系统咋样？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-05-07 14:39 标签： 《浪潮》

众所周知，人工智能的三要素是数据、算法和算力，而聚焦这三要素的创新公司也非常多，马达智数便是其中的一员。

马达智数是国内最早、最专业的AI基础数据服务器商之一，致力于为AI产业链的相关客户提供高质量、标准化的定制数据集服务，助力AI场景化应用快速落地，拥有5000＋商业AI数据成功案例。

马达智数联合创始人&CTO张永生

马达智数联合创始人&CTO张永生告诉记者，公司成立于2015年，关注数据全流程的采集、处理、标注、管理，进而探索人工智能的市场机会。公司面向的客户群主要是三大类——科研客户、AI技术公司、行业客户。

AI数据：质量大于数量

人工智能产业在2018年之前更多是关注算法层面的事情，但是随着产业成熟度的提升，越来越多的业内共识是人工智能行业路径开始转向“以数据为中心”。

张永生说，虽然大量行业客户拥有大量的数据，但是从数据到智能化，并不是数据的多少决定优势，而是数据的质量、可用性，以及整个数据是不是能够适合场景化人工智能的算法应用。

此外，构建一体化AI基础设施，解决AI数据从收集、存储、处理、标注，到对接算法模型的全流程工作。在这一过程中，企业往往会遇到三大问题——数据来源、数据质量以及高效地结构化处理数据。

面向不同类型的客户，马达智数提供三类服务，一类是偏向于中大型客户的定制化数据服务，这类客户拥有数据以及清晰的AI技术路径，马达智数帮助他们解决从数据整个采集加工到标注处理的过程。

另一类是针对行业客户的数据平台化解决方案，通过私有云部署方式解决数据的安全性和敏感性问题，以及从数据到智能的处理能力缺失问题。最后是针对小型客户或者长尾客户，包括科研类客户，马达智数提供标准化的数据平台产品，帮助他们以低成本方式导入AI。

2019年，马达智数与浪潮信息达成了元脑生态签约，共享浪潮信息在AI计算、资源与算法方面的全栈能力，共同打造领先的AI数据服务和丰富的AI生态体系，助力AI应用的产业化落地。

“2015年-2018年是早期人工智能技术的验证期，随着行业AI的商业落地推进，公司的重点客户群也从早期的AI技术创业团队转向各类行业客户。恰恰2019年浪潮信息推出元脑计划，和公司的发展思路和路径非常一致，于是双方在元脑生态的框架下进行了紧密合作。”张永生说。

计算和数据是整个人工智能产业链的两个重要基础设施，如何把计算和数据打造成一体化解决方案，这是马达智数与浪潮信息合作的内容。

诚如前面所言，中大型传统行业客户在人工智能方面倾向于定制化的数据解决方案，浪潮信息提供计算和训练平台，马达智数提供数据解决方案，这样客户只需要解决数据导入和算法训练。

此外，针对中小型传统行业客户，双方推出了业内领先的AI数据一体机，整合了浪潮信息AI服务器、资源平台AIStation、马达智数全系列AI数据产品与服务，具有高度集成、一键部署、配置灵活等特点，能够帮助行业AI用户高效地获取、加工和管理数据，并开展模型训练，助力用户快速、低成本地实现AI技术导入。

张永生表示，元脑生态的优势在于浪潮信息对自身的定位和整个产业的理解，AI技术并不能成为一个独立的产业链，而是要成为行业的加速器，通过AI能力赋能回到行业中，与特定场景融合产生价值。

元脑生态由浪潮信息联合具备AI功能开发能力的左手伙伴和具备行业AI整体方案交付能力的右手伙伴共同组成，切实解决行业AI落地的实际问题，而且浪潮信息的客户和生态成员的客户群形成一个很好的互补，实现双赢。

当前AI加速在行业中的规模化落地，通过算法和硬件软硬一体的方式把整个人工智能的导入成本快速降低，这和马达智数与浪潮信息的合作路径保持一致。

此外，马达智数与浪潮信息将围绕算法和数据推动更广泛的合作，形成一个开放的的平台生态，加速行业的智能化，并在既懂数据又懂场景的AI人才供给方面做出自己的贡献。

“元脑生态不断迭代，与公司的发展节奏非常匹配。我们和浪潮信息围绕元脑生态打造标准化解决方案，并在数据集开源合作模式方面进行更多探索，推动AI应用在更多场景和行业落地。”张永生最后说。

美国俄亥俄州超级计算机中心（OSC）正在建立造一个用于人工智能应用的新高性能计算集群，该集群基于戴尔硬件，配备了AMD Epyc处理器和Nvidia GPU加速器。

美国俄亥俄州超级计算机中心（OSC）正在建立造一个用于人工智能应用的新高性能计算集群，该集群基于戴尔硬件，配备了AMD Epyc处理器和Nvidia GPU加速器。

该新高性能计算集群名为Ascend，将在今年晚些时候推出，主打支持OSC的人工智能、机器学习、大数据和数据分析工作，OSC是坊间知名的公私合作和工业高性能计算机构。据OSC称，Ascend将和旗下现有的Pitzer 和 Owens计算集群合在一起，整个设施的人工智能、建模和模拟能力可提高两倍。

据OSC中心副主任Doug Johnson表示，在过去几年里，OSC对GPU资源的需求不断增长，因此Ascend将是OSC的第一个完全致力于提供基于GPU密集处理能力的计算集群。

他表示，“建立一个专注于快速分析非常大的数据集的集群，进而提供我们目前的系统上不能运行的人工智能机器学习应用以及一些需要最快GPU的模拟，OSC将可以更好地满足这些客户的需求，同时确保迅速处理我们现有集群Pitzer 和 Owens的请求。”

Ascend网站目前参与了两个美国国家科学基金会资助的项目，两个项目旨在推进人工智能工作。第一个项目是智能网络基础设施与环境计算学习人工智能研究所（ICICLE），该研究所由俄亥俄州立大学领头，旨在开发下一代网络基础设施，重点放在人工智能的普及。

第二个项目是将于今年举行的“网络基础设施（CI）专业人员AI训练营”，该训练营的焦点是在全国范围内的诸如OSC一类的研究计算设施培养其工作人员的人工智能技能。

OSC的研究软件应用主管Karen Tomko表示，Ascend将为ICICLE研究团队提供探索和开发新的人工智能技术方面最先进的资源，同时也令OSC自己的员工有机会增加对人工智能工作负载的了解以及支持该增长领域的最佳实践。

Ascend将可以通过OSC的OnDemand门户网站访问，而该网站的客户服务团队将评估在该集群上运行项目的请求。OSC表示将在今年夏天给出Ascend推出日期和可用性的更详细时间表。

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