在阿里云云峰会2023北京站《互娱&游戏创新与商业增长论坛》中，阿里云智能基础产品部副总裁，弹性计算&无影产品线总经理张献涛，发表了《云原生计算基础设施，加速互联网迈入智能时代》的主题演讲。
他表示：未来将有更多的互联网企业借助AI等新技术实现数字化转型和业务升级。
ChatGPT作为一种开放式人工智能技术，可以通过学习海量数据和深度神经网络模型，实现自然语言理解和生成的任务。这一技术可以广泛应用于聊天机器人、语音识别、翻译等领域，将人工智能应用推向新的高度。随着技术的不断进步，ChatGPT未来还将有更多的应用场景和商业价值，对数字内容和互联网行业的改变将是深远的。
基于这一趋势，互联网企业需要及时跟进新技术的发展，提升自身的数字化能力和创新能力。而弹性计算服务则可以为企业提供灵活、高效的计算资源，帮助企业快速响应市场变化和业务需求的变化，实现数字化转型和业务升级。
此外，阿里云还提供了一系列AI能力和解决方案，如人脸识别、图像识别、语音合成等，可以帮助企业实现更多的智能化应用。阿里云还通过建立智能生态系统，与合作伙伴共同推进AI技术的开发和应用，为行业数字化转型和创新注入新动力。
以下内容根据张献涛的演讲整理而成：
阿里云智能基础产品部副总裁，弹性计算&无影产品线总经理 张献涛
过去，我们经历了传统互联网和移动互联网时代，目前我们正在经历视频互联网时期，特别是在互娱视频领域，在过去几年中得到了迅猛的发展。然而，随着AIGC等新技术的不断涌现，我们相信未来，互联网将进入一个以数据为中心的智能互联网时代。
在这个新的时代中，人工智能和大数据将成为互联网企业的核心竞争力。通过对海量数据的收集、存储、分析和挖掘，企业可以更好地了解用户需求和市场趋势，并快速响应变化，提供更优质、个性化的服务和产品。同时，人工智能的应用也将使得原本需要人工完成的任务得以自动化，提高效率和降低成本。
在这一趋势下，互联网企业需要加快技术转型和创新，抓住机遇。阿里云作为全球领先的云计算服务提供商，可为企业提供全方位、立体化的云端技术方案，帮助企业实现数字化转型、智能化升级和业务创新。同时，阿里云还积极推广AI和大数据技术的应用，为企业提供更多的技术支持和合作机会，共同推进智能互联网时代的到来。
在智能互联网时代，基础设施面临着更高的要求。首先，随着数据量的增加，高效的算力基础智能推荐、大数据挖掘数据处理的效率都需要不断提高。此外，客户也需要更低延迟、更高性能的计算基础设施。
其次，“小步快，快速试错”一直是互联网行业的迭代策略，为了迅速响应消费者需求的变化，企业需要弹性灵活的基础设施来对业务波峰波谷的出现。因此，如何高效地管理基础设施也是一个重要问题。
最后，出了更高的要求，基设施的投资也将持续增性、敏捷性和成本之础是一个巨大的挑战。
总之，阿里云弹性计算构建了针对互联网企业的云技术基础架构，不仅可以提供高效、稳定的底层服务，还可以支持大规模分布式训练和推理性能，以及快速、敏捷的开发，同时实现了成本最优化。无论是小型创业公司还是大型企业，都可以利用阿里云弹性计算的优势，轻松实现业务转型和创新。
阿里云一直在底层基础设施方面不断进行技术创新，以确保客户能够获得流畅稳定的业务体验。
今年三月，弹性计算第八代企业级实例已经全面商业化。基于CIPU+飞天的技术架构，全系标配eRDMA能力可以让数据获得更高的流转效率，并新增了加密虚拟机TDX能力。这两者结合了云上安全计算和数据计算能力，为阿里云打造了一个全栈式云原生安全计算服务。
除了性能和安全能力的提升，网络及存储I/O也得到了大幅度提升。存储层面适配了NvME云盘存储接口，这样的接口可以实现超高性能ESSD支持共享块存储，使得传统软件上云时，可以获得更加极致的性能。同时，阿里云还解决了传统软件上云过程中遇到的技术难题。
eRDMA是阿里云最新推出的第八代实例标配的产品能力特性，是中国推出的首个云上大规模RDMA加速能力，能够大幅提升大规模分布式计算通信效率，并且能够随着阿里云的集群规模动态扩展，能够轻松构建中国最大的RDMA分布式计算网络，在大规模训练方面，通过eRDMA可以实现上千台机器同时进行训练。
在性能维度，Redis数据库、结合大数据加速套件 MRACC的Spark大数据处理、AI训练场景、HPC应用也都分别有着100%、25%、30%、20%的提升。
为了满足不同场景下的需求，我们在第八代企业级实例中提供了多种选择。用户可以选择最新的英特尔*四代第**至强可扩展处理器、AMD最新的Genoa处理器或阿里云自研的倚天710处理器，以适应不同架构和场景。
其中，基于英特尔*四代第**至强可扩展处理器SPR的第八代企业级实例g8i，提供了场景化的超高性能。除了通用算力的提升外，还原生支持硬件加速能力，使AI训练性能提升2倍以上，加解密、压缩/解压缩等场景下性能提升4倍以上。这为客户提供了超高性价比的场景化计算服务。
基于AMD的第八代企业级实例g8ae，则具有强劲的算力，单核性能相比上一代提升高达55%。这可以满足用户所有计算机密型业务对更高算力的需求，并且在实际高性能计算场景中，相比提升了100%。
对于面向通用类应用场景的企业客户，基于AMD的另一款第八代企业级实例g8a则性价比极高。总和性价比提升15%，在通用企业级应用场景下，性价比提升高达50%以上。
最后，值得一提的是，基于阿里云自研的倚天710处理器打造的g8y实例，编解码性能提升了80%，大数据性能也提升了70%。这为用户提供了更强大的性能和更优秀的用户体验。
倚天710是阿里巴巴第一颗为云而生的自研芯片，在CPU算力层面无超线程概念，用户可享受极致的物理核性能和缓存QoS能力，以充分应对复杂的业务负载变化，CPU利用率即使达到85%以上，也不会出现算力争抢的情况，所以非常适合大数据/数据库类型业务的发展。
不仅如此，业界主流的开源软件以及阿里云主流的PaaS产品均已支持倚天实例，用户无需担心业务适配的问题，零代码改造即可完成业务部署，就可以体验g8y带来的性能收益。
除了一般计算能力，我们正在开发面向AIGC大模型的训练和推理方案，并对支持GPT模型和Stable Diffusion大模型进行全栈优化。
我们拥有超级计算集群、CPU/GPU集群和高性能并行文件存储等算力资源，以及弹性RDMA高速互联的网络层面，这使得我们在AI训练和推理方面表现出色。
我们还提供 FastGPU 等高效部署工具，并在阿里云平台上支持客户任务的高效创建GPU集群。我们还支持cGPU技术，可实现GPU算力的切分、池化和虚拟化，以及分布式大型训练部署。
此外，我们还支持语言大模型和视觉大模型，并发布了模型服务。模型服务可与整栈软件无缝对接，且使用阿里云 PaaS 和 IaaS 都可以获得良好的技术支持。
阿里云从2017年布局异构计算，2022年重点构建了面向元宇宙XR的应用开发、部署、发布生态；支持合作伙伴演唱会、数字人等场景应用；当前以语言大模型服务为契机，提供面向模型服务的弹性基础设施，从底层到中间件的全系优化，用户可以获得开箱即用的效果。
阿里云ECS采用cGPU，支持对多种多卡GPU实现灵活分割，结合CPU VM/容器虚拟化，实现对异构计算灵活切割与调度能力。通过cGPU技术，容器技术等可以在算力切分和池化方面做到无缝效果。
尽管AIACC-Training主要集中于AI通讯方面的优化，但与eRDMA技术相结合，它实际上能够提供比传统IDC和其他云基础设施更为强大的能力。
在当下火爆的大型模型和AI图形计算场景中，AIACC-Training同样能够提供进一步的优化。例如，它可以将大型语言模型的分布式训练性能提高50%，使AIGC的finetune训练性能提高40%，将大型语言模型的推理性能提高50%，同时提高AIGC的推理性能80%，从而进一步提升客户的AI业务竞争力。
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我们认为，无影是阿里云算力的接入点。无论是通用算力还是智能化算力，用户都可以通过无影端轻松获取阿里云计算、存储、网络、AI、大数据等整体能力，让智能化算力触手可及。
无影兼容大多数智能显示终端，使开发和使用体验进一步得到提升。同时，无影也更容易被各类软件集成，拓宽了应用的业务边界。我们还研发出自有硬件，如笔记本、盒式终端和一体机，供广大消费者选择。
为了让客户在使用云上资源时希望能够更好的管理和运维，过去几年弹性计算产品线一直在构建云上自动化运维体系CloudOps来提升企业的运维效率，旨为云上业务安全高效的持续运营提供全方位的支持。
在效率至上的互联网时代，CloudOps从成本、效率和稳定性三个维度，为企业带来了显著的效能提升，包括可以实现30%以上的成本优化、50%以上的人工效率提升，以及35%以上的故障恢复周期缩短，为业务稳定永续保驾护航。
在之前，大家购买资源更多是为了恒定的业务需求，所以大多使用的是包年包月，但实际云更多时候是需要按量付费的，如何确保整个资源做到合理利用，我们有丰富的计费方式，企业使用云的时候，可以随心所欲，实现成本的下降和资源弹性的双重平衡。
我们希望通过全方位、立体化的弹性计算服务能力，为互联网企业提供弹性、高性能与成本三方位兼顾的云原生基础设施，让企业更好地获得弹性高性能低成本的资源，助力互联网企业加速业务创新。