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网心科技:AI 重新定义音视频生产力“新范式”

作者:网心科技
  • 2023-08-02
    广东
  • 本文字数:1386 字

    阅读完需:约 5 分钟

网心科技:AI重新定义音视频生产力“新范式”

全球都沸腾在 AIGC 的风潮里,“边缘”为何会成为新内容形态的动能中心?面对海量的算力需求,如何构建未来就绪的算力基础架构?愈发清晰的“云—边”一体的 AI 算力格局,边缘云计算在其中又扮演者怎样的角色?

7 月 28 日,在 LiveVideoStackCon 2023 音视频技术大会·上海站,网心科技副总裁武磊受邀出席发表了题为《AI 重新定义音视频生产力“新范式”》的主题演讲,围绕上述问题提出了“中心云训练+边缘云推理”的协同服务解决方案。


AI 引领内容消费升级,AIGC“狂飙”突进拉动算力需求

当前,互联网内容视频化已成为社会表达的主流方式。从《斗罗大陆》游戏化创造破百亿累计流水,到由小说《鬼吹灯》改编成票房高达 16.8 亿的《寻龙诀》电影,优质 IP 的视频化拥有非常显著的经济效益,但优质内容视频化效率有待进一步提升。

随着 AGI 时代的到来,AIGC 技术无疑给音视频生产领域带来全新的变革。以游戏制作为例,AI 文本生成技术在游戏策划阶段,通过文本快速生成创意性概念图,提升策划与美术之间沟通效率。在开发阶段,AI 技术可以秒级生成游戏中人物的肌肉、表情、语音合成表情等元素,原画师只需要稍做修改即可。相比于传统人工手绘方案,工作效率能提升上百倍。

在生成算法、预训练模型以及多模态技术突破的推动下,AI 正引领从文字到视频的内容消费升级的同时,内容生产成本悄然从过去的人工单位定价向算力定价转变。

“在 AI 工具的加持下,平均算力成本主要由 GPU 性能决定。以 Midjourney 为例,大约 10%的云成本用于训练,90%是用户制作图像的推理。”武磊表示。

如今,大算力底座已成为 AI 大模型发展的“标配”。OpenAI 分析显示,2012-2019 年,AI 训练使用的算力每 3.5 个月就翻 1 倍,相对比摩尔定律每 18 个月翻倍,对算力的需求七年增长了 30 万倍。

巨大的算力需求背后意味的是高昂的算力成本。以 GPT3 训练为例,单次训练成本高达 460 万美元,日常运营对应的单月运营成本高达千万美元。同时,每月模型调优带来的算力需求约为 82.5~137.5 PFlop/s-day。算力成本正成为很多企业实现业务拓展的“高墙”。


“中心云训练+边缘云推理”,网心科技持续夯实边缘算力底座

对此,武磊提出“中心云训练+边缘云推理”全场景 AI 训练推理协同服务解决方案。一方面,中心云具有强大的计算和存储能力,可承担模型训练并负责非实时、长周期数据处理;另一方面,基于成本、时延、合规性等方面的优势,边缘侧使用训练好的模型进行实时推理,实现成本最优,效率最高。

该解决方案具有以下显著特点:

一是实现多云融合,训练和推理可以无缝衔接,大幅提高 AI 工作负载的训练和推理效率。

二是资源视图升级为服务视图。

三是边缘云的多层级算力分配,为海量应用提供几乎无限算力支撑。

四是降低时延,增加交互,带来更多的沉浸式和“临场感”需求。

作为全球边缘计算创领者,网心科技针对 AI 训练和推理过程中,GPU 利用率不足、计算成本过高、计算资源分配和使用效率低的问题,基于海量分布式 GPU 资源和云边端协同架构构建可拓展的算力云服务,并通过虚拟化技术和云原生技术,整合各类 GPU 资源,实现资源容器化和弹性可伸缩,有效支撑 AI 产业的发展,满足企业的算力需求,降低算力成本开销。

武磊最后表示,当前由“AI+”引发的音视频生产力革命即将爆发,数据、算法、算力三者共振协同推动 AIGC 发展和走向行业纵深。网心科技将不断夯实“中心云训练+边缘云推理”协同服务模式,持续打造经济、安全、高可用的算力基础设施,让生成式 AI 普惠数字化未来。

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