隨著大模型時(shí)代的到來，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的當(dāng)下，人工智能領(lǐng)域主要面臨著三大需求：

01

算力融合的需求

算力需求多元化與指數(shù)級增長，需要解決算力資源分布不均與效率問題，從而提高算力的利用率。

02

數(shù)據(jù)融合的需求

在大數(shù)據(jù)和人工智能的應(yīng)用中，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備工作占到80%以上的工作量，數(shù)據(jù)清洗和治理過程非常繁瑣，需要消耗大量人力來應(yīng)對數(shù)據(jù)多樣性的挑戰(zhàn)。

03

算法融合的需求

現(xiàn)實(shí)問題的復(fù)雜性和單一算法的局限性，只有整合多種算法，才能形成更高效率的工作流。

云創(chuàng)大數(shù)據(jù)的dBrain大數(shù)據(jù)融合智算平臺，旨在打造一個(gè)全面、高效、智能的大數(shù)據(jù)融合智算平臺。通過融合智算平臺的低時(shí)延、高并發(fā)、高可靠的服務(wù)能力，服務(wù)于各業(yè)務(wù)部門。

1、打造異構(gòu)算力服務(wù)平臺

基于英偉達(dá)、國產(chǎn)通用處理芯片為底座，打造人工智能全棧自主創(chuàng)新方案，實(shí)現(xiàn)超強(qiáng)算力，最佳能效、開放易用、安全可信和統(tǒng)一訓(xùn)練推理框架。

2、用人工智能代替繁瑣的人工

數(shù)據(jù)治理工作非常繁瑣，需要應(yīng)對不同來源、不同格式、存在沖突的數(shù)據(jù)的清洗校準(zhǔn)工作，這種枯燥的工作對人來說是消耗，但借助大語言模型人工智能進(jìn)行數(shù)據(jù)治理，可以節(jié)省大量時(shí)間和資源。

3、推進(jìn)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化

打造“算力、數(shù)據(jù)、算法”一體化的融合智算平臺，促進(jìn)源頭創(chuàng)新、孵化育成和成果轉(zhuǎn)化。

下面，通過操作視頻，我們來詳細(xì)介紹一下平臺的相關(guān)功能，看看是如何解決算力、數(shù)據(jù)與算法需求的問題，主要包括異構(gòu)算力管控、可視化數(shù)據(jù)治理、AI數(shù)據(jù)治理、可視化系統(tǒng)構(gòu)建、算法構(gòu)建調(diào)度等功能。

01異構(gòu)算力管控

異構(gòu)算力管控是指對不同類型的計(jì)算資源進(jìn)行統(tǒng)一管理和調(diào)度，以優(yōu)化計(jì)算資源的利用效率和性能。在實(shí)際項(xiàng)目情況中，在利舊英偉達(dá)的GPU的同時(shí)，還要兼容現(xiàn)在的國產(chǎn)化GPU卡。目前，我們支持華為升騰系列的NPU卡，英偉達(dá)系列的GPU卡以及天數(shù)智芯寒武紀(jì)這些國產(chǎn)的GPU卡。也支持ARM架構(gòu)、海光龍芯架構(gòu)、X86機(jī)構(gòu)的機(jī)器。

02可視化數(shù)據(jù)治理

可視化數(shù)據(jù)治理支持傳統(tǒng)的ETL數(shù)據(jù)清洗和基于大模型的數(shù)據(jù)清洗，用戶無需編寫代碼，即可通過直觀的圖形界面完成數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、清洗、全流程，實(shí)現(xiàn)跨異構(gòu)數(shù)據(jù)源的整合與標(biāo)準(zhǔn)化管理。為了解決數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題，需要對項(xiàng)目的數(shù)據(jù)先進(jìn)行整合。平臺支持各種各樣數(shù)據(jù)的導(dǎo)入，通過可視化的拖拽的方式重構(gòu)數(shù)據(jù)治理流程，大幅降低技術(shù)門檻與操作復(fù)雜度。

03AI數(shù)據(jù)治理

AI數(shù)據(jù)治理是指通過AI的方式實(shí)現(xiàn)智能數(shù)據(jù)治理，將多源異構(gòu)數(shù)據(jù)通過AI實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合。我們先將數(shù)據(jù)按照優(yōu)先級進(jìn)行區(qū)分，AI會自動(dòng)生成一張寬表，然后我們可以確認(rèn)數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系，AI會根據(jù)數(shù)據(jù)的優(yōu)先級消除數(shù)據(jù)的沖突和歧義，完成數(shù)據(jù)的補(bǔ)全，從而解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理的難點(diǎn)問題。若是有AI大模型無法準(zhǔn)確判斷的，也可以標(biāo)識出來提醒人工確認(rèn)。

04可視化系統(tǒng)構(gòu)建

可視化系統(tǒng)的構(gòu)建是指將復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息通過圖形化的方式直觀展示出來，以便用戶能夠快速理解和分析數(shù)據(jù)。使用可視化拖拽的方式構(gòu)建應(yīng)用系統(tǒng)，系統(tǒng)支持柱狀圖、雙軸圖、折線圖、散點(diǎn)圖等圖表，選好數(shù)據(jù)集來源形成可視化圖表。平臺還支持發(fā)布編輯好的可視化系統(tǒng)，方便其他用戶的查看。

05算法構(gòu)建調(diào)度

算法構(gòu)建調(diào)度是指通過組合特定的算法來完成指定的工作的過程。平臺提供預(yù)置的標(biāo)準(zhǔn)化功能、圖表組件模塊，結(jié)合直觀的配置面板，支持靈活定義數(shù)據(jù)交互邏輯、界面布局及業(yè)務(wù)規(guī)則，無需編寫代碼即可完成系統(tǒng)應(yīng)用構(gòu)建，支持一鍵發(fā)布為獨(dú)立應(yīng)用，并自動(dòng)生成標(biāo)準(zhǔn)化API接口，便于與其他平臺無縫集成。

云創(chuàng)大數(shù)據(jù)的dBrain大數(shù)據(jù)融合智算平臺，滿足算力融合、數(shù)據(jù)融合以及算法融合的三大需求，該平臺有效推動(dòng)了數(shù)據(jù)智能與算法技術(shù)在智慧園區(qū)、智慧城市、公共安全及特殊行業(yè)等多元化場景中的創(chuàng)新應(yīng)用與落地實(shí)施，為各領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程注入了新的強(qiáng)勁動(dòng)能。