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时隔60年，创造了“人工智能”这个名词的达特茅斯会议的参与者们可能不会想到，如今的人工智能产业已经庞大到了包罗万象的程度，无论是科技、制造、医疗，还是气象、宏观经济，无一不会受到影响。他们更不会想到，在人工智能正在成为推动社会发展的不可或缺的基础资源时，云计算服务商在其中扮演了十分关键的角色。 云计算和大数据是人工智能的重要驱动力。云计算是大数据生成的前提，而人工智能又是前两者的必然结果，三者相辅相成。作为国内领先的公有云服务商，金山云已于近期推出覆盖多个层面的KAP(Kingsoft AI Propeller)人工智能云，为各个行业提供多种组合型AI解决方案和服务。最近，KAP人工智能云的重要组成部分——金山云深度学习平台KDL（Kingsoft Deep Learning）也正式上线，在构建金山云全新人工智能服务生态的同时，也将在帮助企业级客户实现AI赋能、推进产业升级等方面，发挥积极作用。
金山云官网KDL平台在线购买页面 KDL：KAP人工智能云的最大亮点 在金山云KAP人工智能云布局中，KDL平台位于PaaS层，金山云希望将KDL平台打造成KAP人工智能云的最大亮点，通过重点打造人工智能关键的深度学习能力，为客户的深度学习研发和产品周期提供完整支持，包括数据的存储、预处理、训练、评估、上线预测等各个环节，帮助客户更快实现深度学习的落地。 KDL平台在成本、效率、安全、性能等多个方面，为企业级客户提供了更好的人工智能业务发展支持。在性能上，KDL平台底层基于金山云的高性能异构计算集群，单机可提供高达8卡的并行训练能力，而基于先进的100G的RDMA核心网络，KDL可以为大型深度学习模型的分布式训练提供多达2000片以上的GPU算力。相比上一代的M40 GPU，KDL最新的Pascal GPU可以提供1.4—1.7倍的加速比，而相比广泛使用的K40，更是有高达3倍的性能提升。 在功能上，KDL平台共有六大特点。首先是开箱即用。客户无需购买任何计算资源、无需安装部署环境、无需调优系统与组件参数、无需关心底层资源拓扑结构，无需任何环境配置，就可以实现作业秒级启动。 第二，数据解耦。KDL平台可帮助客户打通和对象存储之间的数据通路。包含数据和计算资源解耦，数据多副本、高可用，便捷的流水线处理等特性。 第三，资源与故障隔离。KDL平台具有完善的资源调度和资源隔离设计，支持子帐号，能够精准控制作业资源，客户无需担心作业间的资源竞争。并且由于有着断点续跑、作业自动failover等功能，客户对底层基础设施的故障将完全无感知，无需关心底层硬件故障。 |
