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2019/11/12

野狼disco之老板吹过的牛

戴尔官方企采中心

临近年底,老板快过生日了。

如果要给他献首歌,老陈一定选《野狼disco之老板吹过的牛》,因为只有这样帅(狂)气(野)的歌风才配得上英明的老板!

来左边儿

跟我一起画个龙

在你右边儿

画一道彩虹

来左边儿

跟我一起讲人工智能

在你右边儿

再念句数字化转型

在你胸口上比划一个大数据

左边儿右边儿黑科技

大手一挥举起麦

直指光明的数字化未来

《野狼disco之老板吹过的牛》

三天前,老陈陪同CEO参加行业峰会,众大佬同聚一台,现场锣鼓喧天,鞭炮齐鸣,红旗招展,人山人海,场面那叫一个热闹。

席间觥筹交错,科技交流无缝开展,总结阶段,CEO一跃跳上主席台,振臂高呼:

“未来的竞争不是来自同行,而是来自科技公司,我们要做好数字化转型,技术上进行前瞻性投入,引领未来创新,一年内全面采用大数据和人工智能等技术,明年再聚首时,我们一起见证行业黑科技!”

老板在上面激情澎湃、满面春风,老陈在下面如坐针毡、如芒在背,默默盘点了手里那点货,心里越发不安:

什么大数据平台?什么人工智能应用?公司除了上千台服务器、N多的网络和存储、一堆开源数据库软件还能勉强支撑业务运营以外,没啥黑科技啊?这明年就要展示啊!


开完会回来老陈一夜未眠,但也思索过诗和远方——至少这次老板从战略的高度重视我们技术部门,在可见的未来必定会加大IT投入。

▊ 嗯,未来是美好的!

给自己打满鸡血后,老陈立刻回到公司召开动员会,准备打场恶仗。


上午10点,会议室

老陈清清嗓子,对一群下属交待:“公司高层非常重视业务数字化转型以及新技术前瞻性投入,明年要看到实际成果,人工智能、大数据我们得抓紧搞起来!”

——“有人知道人工智能和我们行业怎么结合吗?”

三四十号人鸦雀无声。

——“听说要用Python语言开发,有谁做过Python开发的?”

总算有2-3人举手。

——“很好!不过据说复杂一些的应用场景模型开发需要用到HPC架构,有谁之前做过类似的项目?接触过GPU和FPGA等异构计算?”

大家面面相觑,四顾茫然。

第一次技术摸底后,老陈心里拔凉拔凉的——8年来一直在这个职位,难道再上一步到集团的良机就要消失了?

▊ 又是一个不眠之夜。老陈深刻体悟到“老板吹过的牛,我们含着泪也要接着吹完!”这句话的奥义。

第二天上班,马路上堵得水泄不通,前面挂着大横幅热热闹闹的全是人,好像在开什么人才交流会,真是屋漏偏逢连夜雨,项目的事已经够让人上火的了,现在还得错过10点的例会吗?

老陈一边滴滴按喇叭,一边给群里发消息,正烦闷不堪时,突然开窍了:对啊,人才!向科技型公司转型,得有人才啊!现在人才储备不够,得问CEO要人去啊!

找完CEO后,老陈得到了一个好消息和一个坏消息,好消息是加人可以,坏消息是:“今年转型压力很大,你们团队薪酬预算增加160万,你可以拿这笔预算招人,不够的话裁员再招,明年一定要看到业务转型成果!”

160万?开玩笑!现在招个刚毕业的AI博士都要50万起步,2年经验的最少100万,就这点钱,还招人?

裁员?更不可能!这帮跟了自己10来年的兄弟姐妹们,个个都上有老下有小还背着房贷呢!

理想很丰满,现实太骨感。想起老板吹过的牛,老陈一筹莫展,无计可施。百无聊赖地翻翻朋友圈,立马被一条内容吸引住了:

1.jpg

人工智能?戴尔易安信在做AI?

老陈赶紧点进张铭的头像,向他发去一句问候。

几小时后

老陈跟张铭在韦联广场某餐厅碰面,饭桌上老陈大倒苦水,希望师弟能给些AI方面的指点。

张铭:“师兄,别担心,国内很多AI初创公司和巨头都是我们戴尔易安信的客户,这方面材料我有的是,不过你得先跟我说说,你们想通过AI实现的业务场景都清楚了吗?”

老陈:“人工智能嘛,当然是老板吹过的场景都给它实现了最好!”

张铭:“你们打算怎么实现?”

老陈:“目前比较缺人才,我们公司想招2个搞算法的博士。”

张铭呵呵一笑:“做AI,负责算法的人一定需要,而且很宝贵,但有个问题,请人代价比较高吧!”

老陈再次摆出苦瓜脸:“是啊,刚毕业都要50W以上,有点经验的更贵了,人需要,钱没有……不过只能咬咬牙满足刚需吧。”

张铭给老陈敬了一杯酒,慢慢道:“师兄,搞算法的数据科学家一定需要,但好钢得用到刀刃啊!之前我们有个做金融的客户,花180W从互联网找来一个技术大拿,结果花了7个月才第一次弄出来勉强能用的应用。后来了解到,这个大拿前6个月都在给公司部署和调试开发环境,一脸委屈给他们老大汇报,说公司新购的IT设备和以前完全不同。”

老陈:“这的确是个问题,数据科学家那么宝贵,怎么能把他们的时间都浪费在设备调试上呢?不过AI平台对算力要求高,可我们传统客户哪弄过高性能计算啊!而且现在GPU、FPGA各种芯片,还要安装驱动、数学函数库、开发框架、集群管理、资源调度,还要调配网络和存储等,有没有系统性材料?让我们知道需要哪些软硬件环境?”

张铭让老陈别着急,随即打开携带的笔记本,对老陈讲了起来。

AI开发需要从HPC体系架构说起,跟其他系统一样,HPC同样是由服务器、网络、存储组成,只不过服务器分为头节点用于集群登录和任务分发,计算节点负责处理数据,网络除了以太网还有高速网络,目前主要有Infiniband和OPA等低延时高速网络,存储方面要注意文件系统的选择。

技术上HPC分为以下这么几层:

如果需要具体的软硬件配置,可以根据下面这个方式获得:

老陈听完点点头:“确实很全面,不过有点复杂,有没有简单一点的?毕竟这样的开发系统还需要找人维护系统,而且系统的性能也需要调优吧!”

张铭眨眨眼:“这当然没问题!”

戴尔易安信面向开发人员开发了一体化解决方案,具备快速部署(连线加电)、配置简化(GUI按钮点击)、运维简单(远程集中管理)等特点,相比传统的AI基础架构简化了很多步骤,而且对性能进行了优化。

同时,戴尔易安信开发平台除了具备完整的软硬件,还集成了即见即所得的开发环境,开发人员单点登录,自行选择GPU等加速器的数量、开发框架类型,横向扩展也只需要点击几下即可。自此以后,数据科学家再也不需要浪费时间调试设备和性能了,一键登录直接写代码调试开发算法。”

老陈看完后大为赞赏,这个一体化平台真不错,能省不少事儿!

张铭点点头,你们公司突然提转型,目前面临的就是以下局面:

➤ 缺人,缺懂算法的人,缺懂HPC或异构计算落地的人,但又没太多预算招人;

➤ 需要填坑。比如常用的瑕疵检测,不知道用什么模型效果最好;哪些应用可以通过迁移学习就获得好的效果;应用推理的时延达到秒级,不知道怎么排除问题;最要命的是没有时间和成本去趟水。

那面对这种局面,为什么不借助厂商的力量,参考厂商从实验室里得出的各种设备和框架的测试值,以及在其他企业的最佳实践,是不是可以大大节省工作量呢?

老陈:“这正是我来找你的目的啊,我们需要你们趟过坑的经验,说实话我们现在人力和时间都不够,不可能从0开始,我们能不能签个战略合作?我们用你们的一体化平台,你们派人过来手把手带我们入门?”

张铭答应:“没问题,大家共同进步!”


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