合作伙伴内容 华为云在MWC24巴塞罗那期间举办了一系列“加速智能,万物皆服务”活动,包括华为云峰会、产品及解决方案发布会、云原生精英俱乐部(CNEC)研讨会等。
这些活动旨在展示华为的基础设施作为人工智能(AI)创新的温床,来自不同行业的高管和专家思考人工智能与数据库、大数据、媒体服务相结合的整体影响以及改变游戏规则的可能性和计算架构。
华为云在三场活动中均展示了GaussDB。在云峰会上,华为云CTO张布鲁诺介绍了GaussDB分布式关系数据库,该数据库广泛应用于金融、电信、政府等领域。 “强大的数据库是支撑智能数字化升级的坚实数据基础。”张总强调。
华为表示,通过将AI能力应用于数据库迁移、部署和维护,GaussDB使AI应用程序的数据处理更加高效。
该数据库于2023年推出最新版本,具有全天候服务可用性、重负载下一致的高性能以及高并发场景下的稳定性。它还将 CC EAL4+ 认证与安全源代码和端到端加密措施相结合。
华为中央软件院数据库实验室主任Nikos Ntarmos博士强调,GaussDB是华为基于20多年数据库经验打造的,旨在满足客户对数据库智能化和自动化的高要求。
Ntarmos 博士补充说,这项工作需要提高数据管道关键阶段的“自动驾驶”能力,包括数据库咨询、开发以及运营和维护 (O&M)。例如,在咨询阶段,GaussDB可以通过连接大小模型自动生成高级设计(HLD),以提高解决方案设计效率。他估计,这一好处可以将解决方案设计周期从大约两周缩短到大约两天。
在开发阶段,GaussDB通过自然语言到SQL和SQL到SQL的能力直接生成SQL语句,并对不良SQL语句进行自动识别和改进建议。在运维阶段,GaussDB实现自动化检查、生成报告和故障定界,同时针对缺陷SQL语句提供处理建议。
Ntarmos 博士解释说,该数据库与流行商业数据库中使用的通用语法的兼容性使其成为一种迁移解决方案,可以最大限度地减少人工干预和迁移费用。 GaussDB已在国内各大银行、股份制银行、保险券商以及巴西、泰国等华为云主要客户的核心系统中采用。
华为云聚焦AI作为关键战略
华为云全球营销与销售服务总裁史杰奎琳(Jacqueline Shi)盛赞人工智能重塑几乎一切事物的巨大潜力。 “在华为云,人工智能是一项关键战略,”石女士表示。 “您可以在我们这里获得全面的人工智能解决方案,例如AI算力解决方案和盘古模型。华为云是增长最快的云提供商之一。我们希望为客户带来领先的技术、最好的本地服务以及更多更好的选择。”
“在基础模型和生成式人工智能的推动下,我们正在见证新的智能水平,”张先生附和道。 “预计到 2026 年,超过 80% 的企业将在生产中利用人工智能生成内容 (AIGC),从而改变 70% 的设计和开发工作。到 2028 年,75% 的软件工程师将拥有人工智能助手,而 10 年初这一比例仅为 2023%。”
华为云首席产品官方威廉补充道:“客户需要协作异构计算架构、高性能的云原生计算、海量数据存储、安全合规、精益治理和灵活部署。” “只有将人工智能与云结合,才有可能实现智能化的进步。”
为了帮助客户加快人工智能之旅,方先生强调大语言模型、大数据和计算能力是华为云基础设施开发的关键成功因素。
不仅如此,即使传统应用的生产、服务范式和商业模式正在被重新定义,加速智能的同时将人工智能的巨大潜力和实施与业务目标结合起来需要系统创新。
为此,张先生提出了双管齐下的策略。 “云人工智能使用人工智能和基础模型来提升您的体验,”他说。 “他们正在重塑行业应用和我们自己的云服务,包括软件开发、数字内容制作等。 AI 云使 AI 的采用无缝且高效。架构创新、AI 原生存储以及数据与 AI 融合使您能够以前所未有的方式训练和使用 AI。”
华为云的系统创新和行业实践涵盖系统架构、计算、存储、数据库、大数据等技术开发,以及汽车、天气、虚拟人、研发等领域的盘古模型。
系统化的人工智能与业务协调
在解释人工智能云的发展方向时,张先生表示:“基础模型及其应用是迄今为止最复杂的软件和硬件系统。例如,我们发现了计算方面的新挑战。这就是为什么我们将从以 CPU 为中心的架构转向异构的点对点云架构,在这种架构中,不同的计算资源平等地工作。”
张补充道,云服务是实现基础模型所需的超大规模、稳定和强大的人工智能计算的关键。这样的计算远远超过了摩尔定律。华为云凭借分布式擎天架构、AI原生存储、端到端安全、数据与AI融合等优势,帮助电信运营商构建智能云基础设施。
擎天架构通过实现点对点全网状计算,消除了限制大规模人工智能计算集群发展的瓶颈。高速互连总线将通信、资源管理和函数调用无缝集成到最佳计算基础设施中。
“我们在中国大陆部署了三大人工智能计算中心和30多个分中心,”张先生说。 “他们运行超大规模集群来支持万亿参数模型。很快,我们的AI云服务将在香港地区上线,服务全球客户。”
此外,AI 原生存储支持数据密集型训练模型。三管齐下的方法包括扩展内存规范 (EMS) 内存服务,该服务可存储 PB 级参数、220 TB 超大带宽和低至微秒的超低延迟。可扩展文件服务 Turbo 是一种缓存服务,可实现每秒数千万次输入/输出操作的高吞吐量和并发性,而对象存储服务知识湖则可以经济高效地存储训练和推理数据。
华为云端到端的安全保护行业客户的模型运行环境、训练数据、模型本身、生成的内容和应用程序。
基础模型在数据和数据库上蓬勃发展
基础模型的激增还需要以更有效的方式提供高质量数据来支持模型训练和推理。
“我们使用LakeFormation这种统一的数据资源和元数据技术,从多个数据湖或仓库构建逻辑数据湖,”张先生说。 “这意味着一份数据可以被多个数据分析引擎和人工智能引擎共享,而不需要数据迁移。此外,我们的 AI4Data 引擎使整个数据治理流程(从数据集成、开发到质量和资产管理)更加智能。”
在峰会上,华为云还介绍了其面向人工智能的创新和盘古模型(包括虚拟人模型)的广泛行业专业知识如何为正在重塑许多行业的人工智能基础设施做出了贡献。
盘古模型结合了行业知识和大语言模型(LLM)功能,产生了一个专家助理,可以使行业、企业或个人用户的工作变得更加高效和轻松。
与ChatGPT等LLM不同,华为云盘古模型3.0采用三层解耦架构。 L0 层由五个基础模型组成,它们提供通用技能来支持行业特定的应用程序。 L1 包含使用行业数据训练的行业特定模型,而 L2 提供针对特定行业场景和任务的模型。
张总举例说,盘古电信模式帮助电信公司在几分钟内自动排除了高达90%的网络故障,而盘古研发模式则使开发人员能够一键生成代码,一键测试用例。他补充说,在天气预报方面,盘古还被用来在单台服务器上更准确地预测 10 天内的台风路径,并且在 10 秒内完成。
引人注目的是,盘古虚拟人模型在客户服务和直播方面拥有 95% 的口型同步准确率。虚拟人广泛应用于电子商务、新闻播报、教育培训等领域。
在汽车行业,盘古自动生成各种复杂驾驶场景的极端情况,减少自动驾驶模型学习新场景的时间。更多型号正在酝酿中。盘古模型和相关云服务可以在公共云、专用区或混合云上部署,具有可信的安全性和合规性。
通过在峰会上的这些宣布,施女士强调了华为云提供开放的云服务和新业务生态系统的计划。公司与客户和合作伙伴合作,打造垂直行业的场景化解决方案,同时持续在全球范围内扩展华为云的基础设施KooVerse,以实现轻松访问和高性能。
本文由华为贡献。
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