2020年2月，IDC 发布了《中国公有云服务市场（ 2019 Q3 ）跟踪》报告，其中指出，金山云继阿里云和腾讯云之后，成为互联网云服务商排名第三的企业。[1]L w { f J R 4 报告中说：金山云在金融6 w x ~ 1、政企、医疗、AIoT、教育、制造等行业领域不断取得突破性进展，推出 4 种 32 大类金r x i N融解决方案、智慧人居等多套更具有企业针对性的全站式解决方案，成为业务体量持续上升的动力。
持续演进的公有云服务正在 AI 研发中扮演更重要的角色，C $ g 其对K p 0 q T : d资源的灵活调配，以及高度的可扩展性能n y ) &对 AI 研发所需的g ] :算力、算法和数据实施敏捷调度，提升效率。因此，越来越多的 AI 开发团队正选择以云服 o ] ? b { O r务为基础来开展 AI 研发与创新。
金山云是国内. g ) h最早推出基于云计算的 PAML（全3 n k称：预测分析T ) | , B P v和机器学习）解决方案的厂商之一，率先推出金山云机器学习平台 KML，以及业界最早商用的深度学习平台 KDL[r p - *2]。为向用户提供更具效能和性价比的 IaaS 服务，金山云与英特尔展开深入合作，G q ! I (为用户提供高性能的硬件基础设施，以, % $ { O 2及包含多种优化深度学习框架的 AI 镜像，并将这两者的能力“打包”输出给用户，让他们获得数倍乃至数十倍的性能提升。
多重优化 AI 云实例
解决 AP A h C m / ~I 落地难题
越来越多企业开始考虑将 AI 集成到公司的业务中，但是由于缺乏相关人才和技术积累，面对很多实际难题：
1、人工智能基础设施如何搭建？
2、人工智~ q *能系统的部署该从哪里开始？
3、成本该怎样考量？
4、运维如何开展？
5、人工智能框架如何调$ j ,优？
金山云将云s @ N M 8 b 7计算技术、英特尔的高性能硬件、以及经过优化的深度V ? ! z学习框架结合在一起，免除了企业部署、落地 AI 应用的后顾之忧，. K K U帮助企业轻松跨越以前高不可及的技术门槛。
AI 对于计算平台的算力有很高要求。金山云提供的 IaaS，持续引入集成了AI加速功能的英特尔至强可扩展处理器、英特尔傲腾Q 8 ^ C _™固态盘、25GbE 英特尔以太网网络适配器等先进硬; ~ H g 0 N _件产品与技术，让金山云的 IaaS 服务颇具性价比。金山云采用的最新一代至/ u N v t u 7 T o强处理器，更适合计算密集型的 AI 推理负载，内置的英特尔高级矢量扩展 512（英特尔 Ax ] 5VX-512），比起上一代，每秒浮点运算次数增加了一倍，应对高密8 J ) ` F A g度的 AI 矢量计算需求时，优势明显。
面向AI研发的增强型IaaS云服务
有了硬件的强化，为了让用户用上最优化的 AI 云主机，提升应用效率，降低总体拥有成本，金山云与英特尔携手，提F 1 9 7 c供面向英特尔架构优化的 AI 镜像，其中集成多种优化的深度学习框架，用户不需下载、安装、配置和调优，可直接获得最佳运行性能。常用的框架，包括 TensorFlow、Caffe 等，都包括在这些 AI 镜像中。
经过优化的 AI 框架，比起原生框架性能都有大幅提升P G d ) F { Z T -。在不同深度神经网络8 [ / (中运行优化过的TensorFlow ，AI 推理性能都得以增强，在 SSD-Mobilenet 网络中，性能提升达 2.89 倍左右。面向英i I z特尔架构优化的 Caffe，在不同深度神经网络中的 AI 前向传播性能都有数倍乃至数十倍的大幅增加。在 ResNet50 网络中，提升幅度更是达到了惊人的 27.5 倍。
基于原生TensorFlow与面向英特尔架a F Z 4 w W R构g F 3 u &优化的TensorFlow在不同深度神经网络的AI推理性能对比
基于原生Caffb ! @ + 5e，与面向英特尔架构Q k # 优化的Caffe 在不同深度神经网络的AI前向传播测试性能对比
金山云的这些努力，不但帮助客户用上了功能强大的 IaaS，更节省了他们在系统部署和优化上的成本投入，企业们因此可以更多关注如何利用 AI 提升自己的业务能力，赢得竞争。
人工智能，更多可能
作为人工智能应用普及的推动者，英特尔积极打造人工智能的新生态，助力人工智能技术的落地实践，推动人工智能真正产生社会价值。接下来和金山云的合作，将进一步摸索如何利用英特尔的深度学习加速技术、高密度内存云实例等产品，发掘更多 AI 的应用价值，帮助金山云的用户在语音、i u # A图像、视频等诸多 AI 应用场景中占得先机，j e = { V K 4 m w拥抱人工智能，拥抱更多可能。