验室系统。”
“叮!正在升级中。”
过了十秒。
“叮!智能实验室系统已升级成功。”
随后,一个金色方块出现在他面前的桌上。
方方正正,巴掌大小,通体流光溢彩,散发着柔和的金色光芒。
这外型,怎么这么眼熟呢?
卫康揉了揉眼睛,感觉自己好像看到了一个移动硬盘。
不过比上次的金色U盘要大许多,说明确实数据含量多了很多。
他把金色方块放进信封中,然后夹在一个文件夹里,朝着AI制药实验室走去。
公司为了人工智能,在硬件方面还是投入比较大的。
整整一层楼,大部分房间都塞满了自建的GPU计算机,足足有几万块卡,还包括海量存储设备。
虽然投入很大,但从长远来看,自建超算比租赁云平台更有发展潜力,也是AI系统成长的必经之路。
人工智能的核心业务壁垒和竞争力就是算法中的业务逻辑,还有就是数据。
就算一开始租赁云平台,等到后期核心业务已经稳健,数据和算法需要信息安全保护的时候,还是需要从公有云平台迁移至自建超算。
租赁云平台只适合对成本敏感的小公司,如果资金和时间都充裕,还是直接自建超算更合适。
尤其是当计算力和算法均是自己研发的,就会产生1+1大于2的“化学反应”。
因为原创算法和算力两者采用统一的接口时,更易于互相匹配和协调。且数据的收集,标注,模型建立,模型训练到输出SDK的每一个环节,都可以做到标准化和自动化,整个链条就会跑得更快,算法迭代速度更快。而公有云的超算很难满足每个企业算法的匹配。
而且国内数据安全保护也非常薄弱,如果通过公有云平台做模型训练,理论上云平台都可以看到使用方数据,一旦数据被泄露,对公司将是重大打击。
反正卫康是信不过企鹅云,阿狸云这些平台的安全性。
前段时间央视315爆出AI客服一年打40多亿个骚扰电话,以及犯罪分子通过免费公共WIFI窃取用户消费信息的现象还历历在目呢。
不过,构建超算不单是将几千或者几万个GPU堆叠起来,还需要一套强大的“管理系统”――就像巨硬的Windows操作系统。
而这个操作系统,正是系统给予的AI制药系统。
也是之前的智能实验室系统。
所以,其实卫康是因为有了自己的操作系统,才能够自建超算平台的。
如果没有系统,他要么自己请一个团队,耗费多年打造新系统,要么就只能租赁云平台了。
卫康来到实验室,走进空无一人的数据间,里面是一个个放满了计算机的架子。
他径直走到控制服务器处,打开信封,将金色方块放在了上面。
一阵金光闪过,方块消失
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