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2019
07/12
22:49
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    日前,IBM的Red Hat收购将混合云的竞争推向了一个新的高度。


    正如分析公司Wikibon在宣布这笔交易时指出的,它使IBM/Red Hat在帮助企业实现真正的私有云的竞争中处于有利地位。红帽开放的混合云技术,与IBM无可比拟的、广泛且深入的创新和行业洞察,以及在超过175个国家和地区领先的销售能力相结合,通过提供下一代混合多云平台,将共同加速企业创新。基于Linux和Kubernetes等开源技术,该平台可以使企业在本地、私有云以及多个公有云平台上安全部署、运行、管理数据及应用。



    然而,Wikibon认为这次收购已经是老生常谈了,并不仅仅因为它是9个月前首次宣布的。IBM/Red Hat的交易对市场的影响不如去年秋季那么大,因为整个云行业都在围绕混合云架构复苏。合并后的供应商现在各个方面都面临着混合云和多云的竞争对手。想想看,自从IBM/Red Hat的交易首次宣布以来,亚马逊网络服务公司的AWS、微软(Microsoft Corp.)的Azure、谷歌云平台、甲骨文(Oracle Cloud)、VMware Inc.、戴尔技术公司(Dell Technologies Inc.)和思科系统公司(Cisco Systems Inc.)都发布了大量混合云的消息。


    谷歌的人工智能基准测试结果标志着一个新的关注性能的阶段


    现在,云领域的每个人都在寻求这些机会,行业前线已经转向说服企业IT部门,他们应该将最苛刻的工作负载转移到给定供应商的混合云平台。超大规模的云提供商——尤其是AWS、微软Azure和谷歌云平台——应该在这些战争中拥有明显的优势,它们是IBM/Red Hat在混合云领域扩大企业足迹的雄心的主要挑战者。正是基于这种观点,Wikibon呼吁人们关注本周发生的另一项低调的行业声明。具体来说,谷歌宣布其最新一代ai优化超级计算机Cloud TPU v3 Pods在部署到谷歌Cloud时,在MLPerf基准测试的最新一轮竞赛中创下了一些性能记录。


    Wikibon在一年多前开始跟踪MLPerf计划,该计划是一个新兴的全行业标准,用于测量云、服务器、边缘设备和其他人工智能优化平台上的培训和推断工作负载的性能。它为当今人工智能部署中占主导地位的用例提供基准,包括计算机视觉、图像分类、对象检测、语音识别、机器翻译、推荐、情绪分析和游戏。


    谷歌的最新声明标志着混合云市场的一个明显拐点,该市场正在转向纯粹的竞争,而竞争的基础是哪个提供商能够最好地扩展AI/ML工作负载的执行。谷歌最新发布的公告中最值得注意的是,它如何使用基准测试结果来支持它的主张,即云TPU pod能够比运行在任何竞争对手平台上的相同工作负载更好地处理特定的人工智能培训工作负载。


    据该公司介绍,“谷歌云是第一个运行Transformer(用于机器翻译)、SSD(用于对象识别)和ResNet-50(用于计算机视觉)等大规模行业标准ML培训工作负载的公共云提供商。在Transformer和SSD类别中,云TPU v3 Pods训练模型的速度比MLPerf封闭部门中最快的内部系统快84%以上。”尽管与任何公司报告的基准一样,但很明显,谷歌打算扩大基准的使用,以便在混合云领域与AWS和微软Azure争夺地盘。


    发射后不久Anthos混合云平台,它将不会令人惊讶看到谷歌使用基准测试的硬件合作——与思科,VMware,戴尔EMC,惠普企业有限公司,英特尔公司(Intel corp .)和其他人——构建完整的混合云栈,这些基准进行了优化。


    行业标准的人工智能基准将加速混合云栈


    随着时间的推移,这一基准投资热只会变得越来越商品化,它将成为一个至关重要的上市策略。或多或少在这方面,谷歌把雄心壮志写在其最新公告,并在本周讨论Wikibon:“我们致力于使AI平台——包括最新的gpu,云tpu,和先进的人工智能解决方案——机器学习工作负载运行最好的地方,”该公司写道。“云TPU将在性能、规模和灵活性方面继续增长,我们还将继续扩大受支持的云TPU工作负载的范围。


    事实上,该公司计划在所有规模上提供预先打包的云TPU v3“切片”,使谷歌云平台客户能够在“正确的性能和价格点”可靠地处理任何基准的大型AI/ML工作负载。


    由于英伟达公司(Nvidia Corp.)也在吹嘘自己在谷歌等同类产品上取得了优异的成绩,AI/ML基准战打响的可能性有所增加。英伟达(Nvidia)的DGX SuperPod在训练表现方面创下了基准记录,包括3项规模上的总体表现,以及5项每台加速器的表现。


    考虑到英伟达是许多公共和私有云平台的主要人工智能硬件加速器提供商,其基准测试结果极有可能成为许多混合云解决方案提供商的定位策略。


    Wikibon不会惊讶地看到聚合IBM / Red Hat开始公布MLPerf基准测试结果的全面工作负载运行在IBM Cloud,其整个PowerAI解决方案组合和沃森在其任何策略,对于人工智能工作负载运行在IBM Cloud私人数据,沃森机器学习和其他Kubernetes-orchestrated AI和集装箱IBM服务运行在其他公共,混合和multicloud环境,尤其是OpenShift。


    客户应该寻找什么


    对于企业云专业人士来说,本周的公告——最引人注目的是,IBM完成了对Red Hat的收购,谷歌发布了其云的MLPerf基准测试——标志着混合云和多云时代下一个阶段的开始。


    未来,信息技术专业人士应该评估供应商的混合云投资组合,以确定他们能够在多大程度上快速、大规模、低成本地处理机器学习和其他人工智能工作负载。MLPerf基准测试正在成为衡量人工智能培训性能和推断硬件、软件和云服务平台上工作负载的标准行业框架。您应该将这些因素考虑到您对商业产品的评估中,并坚持要求供应商在基准测试竞赛中包含他们的AI优化解决方案。


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