发现新视界——视觉计算将如何改变生产方式

编者按：在 2021 年 10 月举办的云栖大会的《数字孪生 &Cloud XR 技术助力产研创新论坛》上，阿里云异构计算高级产品专家潘岳发表了《发现新视界，视觉计算将如何改变生产方式？》的演讲。希望通过他的演讲分享，让大家更深入了解视觉计算技术，加深对阿里云视觉计算理解与认识，如何利用视觉计算改变生产方式。以下根据演讲实录整理：

本篇内容将从 3 个部分为读者介绍关于视觉计算如何改变生产方式，进一步阐述可视化业务方面的挑战及阿里云视觉计算的解决方案与优势。

• 可视化业务的挑战

• 阿里云视觉计算解决方案

• 视觉计算上的优势

阿里云异构计算在过去 4-5 年中一直致力于在云上提供最大规模、最强算力的 AI 基础设施。但随着 5G、云计算的不断发展，随着视觉计算的不断革新，以云游戏、数字孪生、地理测绘为代表的视觉计算应用正在悄悄改变着我们的生活。

随着这些年的变革，阿里云这一两年中异构计算产品继续在产品和技术上进行投入，秉承被集成的原则，联合行业内的众多优秀合作伙伴，一起来为用户提供更多更优质的视觉计算服务。

一、可视化业务的挑战

1、元宇宙企业

元宇宙所塑造的概念或者所描述的场景，就是如何构建一个虚拟的世界。这个虚拟世界，如何跟现实世界有更多的互动、沟通。这里面涉及的技术种类点特别多，底层有一块很重要的是关于视觉计算的技术。整个人类在处理多媒体信息的过程，其实是一个不断从简单到复杂，从抽象到具体的过程。这个过程，其实是一个人对于效率追求的表现。所以一系列的技术手段或者产品的推出，目标都是一个，就是能够真实地表现现实世界。这么做的目的，其实就是效率，让生产、生活的效率都大幅度提高。

2、可视化业务的挑战

传统可视化业务应用三要素是高性能交互终端、可视化计算平台、可视化应用。即便它构成的元素非常简单，但实际上对可视化业务的挑战很多，比如以下 4 点：

• 数字版权风险：产业依赖优质应用、模型和数据；优质应用、模型和数据成本极高商业价值极大；线下本地部署风险也巨大。

• 计算能力受限：高保真模型价值、 XR 终端算力约束、工作站算力约束、业务变化与算力、本地部署场景约束。

• 缺乏互操作性：终端与应用、终端与平台、应用与平台、应用与基础设施、平台与基础设施、终端与基础设施。

• 业务复杂低效：前期沟通、搜寻方案、适配研发、集成交付、维保扩容。

二、阿里云视觉计算解决方案

基于上述痛点，阿里云要为用户提供视觉计算服务。阿里云开放共建的视觉计算解决方案有数据安全无风险、算力无限广覆盖、开放接口互操作、云上集成与生态。

1、视觉计算服务

视觉计算服务会提供一系列的产品和解决方案，包括底层高性能稳定的计算资源。除此之外，会在计算资源之上，为用户提供更多与计算资源优化性能相关的服务，称之为性能优化服务。针对视频计算提供高清编码方案、高清视频流传输方案，也会提供针对资源层面的解耦池化的实例（图形解耦实例）。

2、异构计算基础设施

目前已在公共云上构建了全亚洲最大的异构计算集群。集群最大的基座就是神龙计算平台，它是底层的虚拟化底座。在这个之上，与众多合作伙伴一起合作，有一系列的计算实例推出。为了这些计算资源能够更高效地被用户利用，会有一系列的加速工具及优化方案，包括针对云原生技术的、针对 GPU 集群搭建。除此之外还有一系列的池化和解耦的实例。

编码加速技术：视频编解码是视频计算领域非常底层的部分，由阿里云来承担做好基础，让客户更专注自己的业务。

解耦图形加速技术：在服务用户的过程中，发现 GPU 的资源受限于机型维度，经常会遇到说这个机型某种资源配置达不到要求。但 ECS 的 CPU 有非常多种类的 CPU 配置。将两个池化耦合起来就能满足用户不同的资源配合要求，为解决这个问题做了远程渲染技术，利用 Ali-VPC 将 ECS 的实例与 EG 实例连接起来。

本地云：用户的业务部署方式很多样，除了中心 Region 之外，也会支持一云多形态的部署方式。将来会在接近用户的城市来构建阿里云数据中心，而这个数据中心能够解决延时的问题。

云盒方式：公共云的硬件基础设施（包括计算、存储、网络）部署在客户的数据中心，满足数据安全、数据本地处理、低延时等业务需求。客户购买后，阿里云就会把相应的硬件送达并安装到指定的机房，就可以在云盒上方便地创建弹性计算实例，并且也能够轻松使用阿里云各种服务。

三、视觉计算上的优势

如上图所示，阿里云产品的优势包括：

• 神龙计算架构：CPU&内存满血交付，虚拟化无损耗；网络 &存储 IO 高带宽 &低延时；实例稳定性提到高 99.975%。

• GPU 实例规格族：高主频 &支持最丰富的 GPU 加速器、最丰富规格配置支持更多场景、亚洲最大 GPU 集群，随时弹性。

• 飞天性能加速软件：GPU 计算负载优化、降低 TCO，降低延迟，提升终端体验。

• EAIS.EG 图形解耦加速实例：突破硬件性能限制，提供机制性能应对大模型；CPU 与 GPU 完全解耦，极致计算弹性，适配全场景。

• 超级编解码及传输平台：编码极致优化，降低带宽成本。

简单总结一下，阿里云在过去几年一直储备偏底层的能力，有优秀的算力基础设施，也会在算力基础设施之上进行性能优化，提供相应服务。与合作伙伴一起来为这个行业提供更完整的服务。

点击大会官网，查看潘岳的精彩演讲视频。