【华为云中国信通院】2024云原生AI技术架构白皮书

近日，华为云中国信通院联合发布了一份名为《2024云原生AI技术架构白皮书》的报告，深入探讨了云原生AI技术的发展及其在不同行业中的应用实践。该报告主要介绍了在数字经济和人工智能大规模应用背景下，云原生AI技术如何助力AI产业突破发展瓶颈，推动AI技术架构的创新与升级，并且详细分析了云原生AI基础设施的发展趋势、技术挑战以及行业实践中的关键技术点。报告中不仅包含了丰富的技术细节，还提供了行业应用案例，对推动AI技术在更多领域的应用具有重要的指导意义和参考价值。

人工智能技术的飞速发展，正推动着各行各业的创新与变革。在这场技术革命中，云原生AI技术以其独特的优势，为AI产业的突破性发展提供了新的动力和范式。根据《华为云中国信通院2024云原生AI技术架构白皮书》的深入分析，我们可以清晰地看到云原生AI技术如何助力AI产业应对挑战，实现跨越式发展。

报告指出，AI软件及应用市场持续增长，预计到2026年，中国人工智能软件及应用市场规模将达到211亿美元。这一增长的背后，是AI大模型技术的发展，它们以优越的泛化性、通用性、迁移性为AI产业规模化落地带来新的希望。AI大模型技术通过自监督学习从无标注数据中获取知识，有效解决了开发门槛高、应用场景复杂等问题，推动了AI技术的广泛应用。

云原生AI技术，以其可扩展、高可靠的特性，为AI应用提供了强大的运行平台。基于Kubernetes的云原生技术，已逐步演变为云操作系统，服务于私有云、公有云以及混合云环境。云原生系统的自动故障恢复机制，确保了AI应用的稳定运行。同时，云原生的自动伸缩功能，能够根据AI应用需求快速调整计算资源，满足不同场景的计算需求。

然而，AI产业的发展也面临着数据、算法、算力等多方面的挑战。数据量的高速增长带来了数据特征高维、模态格式多样的趋势，对数据的AI建模变得更加复杂。AI应用场景的多元化和复杂化，要求厂商开发大量的算法和模型，增加了AI应用的开发难度。算力方面，需要满足研发企业的多芯部署、分布式优化、高性能计算等需求，这涉及了计算资源的灵活调度和统一运营管理，给企业AI创新带来了额外的成本。

为应对这些挑战，云原生AI技术应运而生。云原生AI技术通过提供丰富的计算、网络和存储能力，并提供隔离和受控共享机制，加速了AI应用开发的效率和性能，并降低了企业的成本。AI技术也可以从调度资源、安全等方面增强云原生。AI可以分析集群的历史使用情况并预测未来工作负载模式和资源可用性，更好地调度云基础设施资源，进而降低能源消耗和使用成本。在安全方面，AI可以分析大规模数据集并预测系统中的潜在威胁或弱点，加强企业对新兴网络威胁的防御。

报告还深入分析了云原生AI基础设施层支持AI开发和使用的技术挑战，并给出了具体的技术指导方案。云原生AI基础设施向上为AI训练作业、推理服务及模型开发等各类AI业务提供任务编排和调度能力，向下对多数据中心的异构硬件设备统一纳管并提供高效、可靠的资源供应能力。这一章将简短地回顾一下云原生AI基础设施的技术演变历程，我们会看到如今云原生AI技术面临的挑战的来源。

云原生AI技术的演进，本质上是基础设施云化和与之配套的服务的技术。云原生AI基础设施是云原生AI技术最为基础的一环。为应对大模型对算力、存储（带宽、容量）需求，必须把大量加速卡和服务器节点通过高速总线和网络连接起来，利用节点内总线(Scale-Up)和节点间网络(Scale-Out)的层次化扩展能力，构建大规模AI集群以提供充足的算力供应。

AI产业的未来发展离不开云原生AI技术的支撑。云原生AI技术的应用，将推动AI产业突破发展瓶颈，实现更广泛的落地应用。从智能聊天机器人到自动驾驶，从医疗诊断到金融风控，云原生AI技术正以其独特的优势，为AI产业的创新和发展提供源源不断的动力。

这篇文章的灵感来自于《华为云中国信通院2024云原生AI技术架构白皮书》。除了这份报告，还有一些同类型的报告，也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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