浪潮，国内老牌服务器企业，业务涉及云计算，大数据。2016年，浪潮布局智慧计算，目睹中国人工智能市场蓬勃起步。2019 Q3的统计数据显示，浪潮服务器市场占有率达到50.2%，并保持明显而稳定的增长趋势。
11月22日，浪潮AI首席算法架构师张清接受TechWeb采访，围绕有关浪潮AI事业部的发展与战略方向进行了简短交流。
山东人工智能融合大会上，浪潮展示了三款AI加速服务器。一台是AGX-2（2017年发布）--目前全球密度最高的AI加速器服务器，内置最高八块P100GPU；另外一台是还有高拓展性、最多支持20个T4的集群的NF5468M5云计算服务器；最后一台，是目前浪潮主推的AGX-5--单机最高性能达到2PFLOPS（每秒2千万亿次）、支持搭载16个GPU卡的加速。
图：浪潮NF5468M5
据张清介绍，浪潮将在AI训练（training）加速平台的打造同时，逐步完成推理端（inference）实际应用，以尽早完成全产品线布局。眼下，训练加速器已经在服务互联网、金融等企业。
11月初，浪潮与百度签署战略合作协议。据报道，此次两家IT巨头的合作包含“基于大数据、人工智能、云计算、物联网、移动互联网构建健康医疗服务新模式、新业态，加快人工智能+健康医疗应用和服务落地，赋能健康医疗产业链”。
关于合作，张清谈到：百度在AI算法、技术领域储备雄厚（例人脸识别、OCR，paddlepaddle等），具备完善的算法库，而浪潮在算力上的优势可以与之互补，另外数据也是浪潮的优势点。二家公司的合作，也是AI领域三大生产要素层面的结合：算法、数据和算力。
张清表示，浪潮AI事业部将从四个层次去设计加速计算解决方案：
第一层次是平台层；从整个AI计算过程的不同特点需求，我们会设计数据预处理平台、训练平台、推理平台，采用不同的网络和存储。
第二个层次是管理层；对于复杂的计算平台，我们需要对资源要进行一个合理的管理、调度、监控、分析，需要一个系统管理平台。比如说浪潮设计的针对深度学习场景的深度学习管理平台AIStation。
第三个层次是框架层；现在的很多开源出来的框架，如Caffe，包括我们浪潮设计的Caffe-MPI、谷歌的Tensorflow、百度的Paddlepaddle，微软的CNTK等等，这些框架来帮助解决深度学习的训练和推理的一些过程。
第四个层次是应用层；针对实际的应用场景进行AI应用开发，比如图像和视频类应用，语音类应用，以及自然语言处理的一些应用，这些应用场景我们如何采用AI的方法和算法来进行实现。
最后，张清在采访时候表示，未来人工智能会渗透到各行各业，和每一个场景结合，在技术没有大爆发之前，场景的结合是目前最需要做到的。
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