今天，由云原生计算基金会 CNCF 主办的 KubeCon+CloudNativeCon+OpenSourceSummit China 2023 主论坛在上海举办。阿里云容器服务负责人易立在主论坛发表演讲，介绍阿里云为大模型提供的基础设施能力，以及通过云原生 AI 的方式助力大模型普惠提效。
易立在主论坛现场演讲
大模型无疑是 AI 领域最重要的进展之一，生成式 AI 的惊艳表现让关于下一代人工智能“魔力”的讨论进入街头巷尾，也让云计算的行业价值和技术核心迎来再次升级。易立认为，“规模”、“性能”和 “效率”正在成为影响大模型生产和应用的三个核心因素，也是企业基础设施在面临生产、使用大模型时的全新挑战。“为了应对这些挑战，我们需要算法突破，也需要工程创新”，易立表示。
而解决规模、性能、效率的问题，需要与社区共同探索与突破。多年来，阿里云积极参与云原生社区生态建设，推动云原生 AI 应用更高效地运行在 Kubernetes 上，包括向 CNCF 捐献云原生数据集编排与加速项目 Fluid，以及 AI 工作负载管理框架 KubeDL 等；推动 Kubernetes Scheduler Framework 以更原生的方式支持 AI 工作负载。例如，OpenAI 在其大规模训练集群中使用了阿里云开源贡献的 Coscheduling 调度插件，大幅优化了资源分配效率。
易立介绍，“在支持企业大模型AI创新过程中我们发现，如何有效地管理 AI、大数据任务及其对异构算力资源的调度，是当前面临的新挑战。”
为了让企业以统一的方式支持微服务、大数据、AI 应用等多样化工作负载，阿里云开源了云原生调度系统 Koordinator。它是基于阿里巴巴大规模调度实践孵化出的开源 Kubernetes 调度器实现。在开源近1年半的时间里，Koordinator 已被小红书、小米、360、爱奇艺等多家企业应用于生产环境。“我们正在推进 Koordinator 捐赠到 CNCF 基金会，保持项目长期健康地发展。”易立介绍。
除了调度优化方面的工作，阿里云容器服务 ACK 和云原生 AI 套件构建了包含 GPU/NPU 高效运维、AI 作业管理、数据集访问加速、弹性训练与推理等完整的AI基础设施能力，在此之上既支撑了阿里云 PAI、灵骏智算、通义千问、妙鸭等 AI 平台与服务，也支持了多种开源 AI 框架和大模型方案。这些产品化的技术能力已被广泛应用于任意门、小米、Recruit 等海内外企业，帮助客户快速构建自己的 AI 系统，显著提升 GPU 资源效率和 AI 工程效率。
此外，如何有效运用大模型，将 AIGC 技术在各行业落地，成为行业关注焦点。发展开源生态是降低大模型应用使用门槛、推动人工智能技术普惠的必由之路。
阿里云是开源的受益者，也是积极贡献者，此前阿里云公布全新的 1+4 开源战略，持续投入 AI、云原生、数据库、大数据、操作系统等领域的开源工作，持续提升开发者服务和企业创新支持，为开源创新提速。易立表示：“开源社区就像一个神经网络，我们每个人都是其中一个神经元，紧密相连、互相协作。只有不断地连接、贡献、反馈，开源生态才能释放出无限的潜能与创新。”
当前，阿里云已经形成了基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和模型即服务（MaaS）三层架构，可为企业提供从大模型训练到推理、服务的端到端解决方案。以模型为中心的开发范式已成为新趋势，而云计算是 AI 普及和普惠的最好选择。未来基于云计算技术，以基础大模型为底座，将会推动全行业智能化升级。
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