7月22日，阿里云在京召开以“从0到1”阿里云分享日X云栖大会。通过6年的研发、探索、累积，阿里云已经打造成为中国产品体系最完备的云计算平台。此次会议将由众多大咖带来行业前瞻性的分享与讨论，以及如何看待当前云计算市场以及DT世界趋势。
DT时代，数据分析成为必不可少的环节。阿里云在过去的一年中已经有33个GPU应用上线，对图片训练已经到1亿张，以及建立2P PLOPS的GPU计算。涵盖人脸识别、标签识别、质量控制、语音识别、图象搜索等等的集群在上线一周之内，为业务创造非常大的价值，业务部门的GPU一抢而光。
互联网为爆发提供了富饶的土壤，更多业务想利用深度学习的技术，这样在深度学习技术上有更多的投入，形成良性的循环。阿里云CTO章文嵩指出，数据和计算是爆发的基石，深度学习模型对数据依赖性非常高。传统通常会从模型算法入手，随着数据越来越决定整个模型的训练效果，现在更多是获得高质量数据。
阿里云CTO章文嵩
数据当然是多多益善，但如何获取高质量数据并保证海量数据的一致性，其挑战性是巨大的。世界上一直存在数据，但如何在海量数据中获取、保存并且同时还要极大降低存储成本，这是个令人头疼的问题。
此外，计算也同样是一个巨大的挑战。拿一张图片进行特征提取需要170G次浮点计算，120万张图片进行一次网络训练，需要318P的浮点运算。但是，一个CPU要算上22天的计算量拿GPU来做，大概是18个小时。
章文嵩强调，数据能力和数据传输将会是DT时代的重点。数据是原油，在有能力获取更多的数据的同时，还应该具备将数据存储以及传输的能力。
未来将会爆发大规模的深度学习、人工智能技术应用，这就为很多企业提供了更多的机会。阿里云会让客户拥有更强的数据能力，更强的计算能力，构建更丰富的技术生态，让云上客户构建应用时更加方便更加快捷。
原文发布时间为：2015-7-14
本文作者：孙博
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