标准|阿里云贾扬清：用4S标准带领团队锻造大数据+AI产品体系「阿里灵杰」_平台|训练|服务|阿里云贾扬|场

机器之心发布
机器之心编辑部

10 月 20 日，在 2021 云栖大会上，阿里巴巴集团副总裁、阿里云计算平台事业部负责人、达摩院 AI 平台负责人贾扬清发布大数据 + AI 产品体系“阿里灵杰” 。

“时至今日，我们可以越来越清晰的看到算力、算法、数据和场景的融合，尤其是 AI 和数据。没有数据， AI 是留在实验室里的火花；而没有 AI ，数据就是堆在那里的一堆成本” ，贾扬清提到， “阿里灵杰是我们在过去几年思考实践的过程中所沉淀下来的基于 Scale、Speed、Simplicity 和 Scenario 这样的 4S 标准的产品的体系。它不是一个为了创新而创新的过程，而是在我们希望 AI 能更加简易落地的时候不断生根的一个结果。我们希望阿里灵杰帮助我们和各行各业开发者一起，能够在云上画出人工智能增长的第二曲线。 ”

据悉， “阿里灵杰”是中国最大的大数据＋AI 一体化平台。 “阿里灵杰”包含机器学习平台 PAI、云原生大数据计算服务 MaxCompute、实时计算 Flink 版、大数据开发治理平台 DataWorks、实时数仓 Hologres 等产品，可调动规模高达 10 万台以上计算集群，拥有云边端一体的高性能训练和推理引擎，能提供毫秒级延迟的实时数据分析能力等，也提供开箱即用的视觉、语音、决策、NLP、业务增长引擎等开放服务。
在过去一年，贾扬清介绍，他带领的团队在 4S 标准下也在不断提升产品能力，主要体现在四点：
Scale：灵活扩缩的大数据、大模型、大应用
贾扬清向大家分享了几个数字：1. 云原生大数据平台 Max?Compute 已经以 10 万台集群，支持 2000 万表和千万级的调度。但同时也可以从一张表，一个 GB ，一个任务开始，用零启动成本来使用近乎无限的弹性。 2. 在 AI 领域，阿里云发布了大规模分布式训练框架 Whale ，提供分布式 comp graph 建模和自动优化，达摩院的科学家们用 Whale 训练了全球首个十万亿级参数的预训练模型M6 ，以及AliceMind等模型。
Speed：极致的运行、开发、运维效率
今天性能已经不是刀耕火种的手工优化。基于 AI for Systems 的逻辑，通过自动优化，阿里云的成熟产品 MaxCompute 和实时计算 Flink 版持续提升自己性能， MaxCompute 已经是第五年拿到 TPCx-BB 的性能第一名。
贾扬清介绍， “人力成本是最大的成本，开发效率越来越重要。我们的 AI 平台在前面一年完全实现云原生化，使我们可以一键式地完成从建模 / 训练 / 服务全链路的搭建过程。 ”
Simplicity：标准、像调用函数般易用