パートナーコンテンツ ファーウェイ・クラウドは、MWC24バルセロナ開催中に「サービスとしてのあらゆるものによるインテリジェンスの加速」を目的として、ファーウェイ・クラウド・サミット、製品＆ソリューション発表会、クラウドネイティブエリートクラブ（CNEC）セミナーなどの一連のイベントを主催した。
これらの機会は、人工知能（AI）イノベーションの苗床としてのファーウェイのインフラストラクチャを紹介するために設計されており、さまざまな業界の幹部や専門家が、AIとデータベース、ビッグデータ、メディアサービスを融合させることによる全体的な影響や革新的な可能性について熟考します。そしてコンピューティングアーキテクチャ。
Huawei Cloud は、3 つのイベントすべてで GaussDB を発表しました。 Cloud Summit では、Huawei Cloud の CTO、Bruno Zhang 氏が、金融、通信、政府部門で一般的に使用されている分散リレーショナル データベース GaussDB を紹介しました。 「強力なデータベースは、インテリジェントなデジタル アップグレードをサポートする強固なデータ基盤です」と Zhang 氏は強調しました。
ファーウェイによると、GaussDB は AI 機能をデータベースの移行、展開、メンテナンスに適用することで、AI アプリケーションのデータ処理をより効率的にできると述べています。
2023 年に導入されたデータベースの最新版は、4 時間のサービス可用性、高負荷下での一貫した高いパフォーマンス、および同時実行性の高いシナリオでの安定性を誇っています。また、CC EALXNUMX+ 認定と安全なソース コードおよびエンドツーエンドの暗号化手段も組み合わせています。
ファーウェイ中央ソフトウェア研究所データベースラボ所長のニコス・ンタルモス博士は、ファーウェイのデータベースにおける20年以上の経験に基づいて構築されたGaussDBは、データベースインテリジェンスと自動化に対する顧客の高い要件を満たすことを目的としていると強調した。
ンタルモス博士は、この取り組みには、データベースのコンサルティング、開発、運用と保守 (O&M) を含むデータ パイプラインの主要なフェーズ全体での「自動運転」機能の強化が伴うと付け加えました。コンサルティング段階では、GaussDB は、大規模なモデルと小規模なモデルを接続することにより、高レベル設計 (HLD) を自動的に生成して、ソリューション設計の効率を向上させることができます。この利点により、ソリューションの設計期間が約 2 週間から約 2 日に短縮される可能性があると同氏は推定しています。
開発段階では、GaussDB は自然言語から SQL への機能および SQL から SQL への機能を通じて SQL ステートメントを直接生成し、不適切な SQL ステートメントを自動的に識別して改善提案を行います。 O&M フェーズでは、GaussDB は検査、レポート生成、障害境界設定を自動化すると同時に、欠陥のある SQL ステートメントの処理に関する提案を提供します。
Ntarmos 博士は、このデータベースは一般的な商用データベースで使用されている一般的な構文と互換性があるため、手動介入と移行費用を最小限に抑える移行ソリューションになると説明しました。 GaussDBは、中国の大手銀行、株式会社銀行、保険証券会社の基幹システムに採用されているほか、ブラジルやタイのファーウェイクラウドの大手顧客にも採用されている。
Huawei Cloudは主要戦略としてAIに焦点を当てています
ファーウェイ・クラウド・グローバル・マーケティング・セールス・サービスのプレジデントであるジャクリーン・シー氏は、ほぼすべてを作り変えるAIの魅力的な可能性を称賛した。 「Huawei Cloud では、AI が重要な戦略です」と Shi 氏は述べました。 「当社では、AI コンピューティング パワー ソリューションや Pangu モデルなどの包括的な AI ソリューションを入手できます。 Huawei Cloud は、最も急速に成長しているクラウド プロバイダーの 1 つです。私たちは、最先端のテクノロジー、地元で最高のサービス、そしてより多くのより良い選択肢をお客様に提供したいと考えています。」
「私たちは基礎モデルと生成 AI によって推進される、新たなレベルのインテリジェンスを目の当たりにしています」と Zhang 氏も同様に述べました。 「2026 年までに、企業の 80% 以上が本番環境で人工知能生成コンテンツ (AIGC) を利用し、設計および開発作業の 70% が変革されると予測されています。 2028 年までに、ソフトウェア エンジニアの 75 パーセントが AI アシスタントをそばに置くことになるでしょうが、これは 10 年初めのわずか 2023 パーセントから増加します。」
「顧客は、協調的な異機種混合コンピューティング アーキテクチャ、最高のパフォーマンスを備えたクラウドネイティブ コンピューティング、大容量データ ストレージ、セキュリティ コンプライアンス、無駄のないガバナンス、柔軟な導入を望んでいます」とファーウェイ クラウドの最高製品責任者であるウィリアム ファン氏は付け加えました。 「AI とクラウドを統合することによってのみ、インテリジェンスの進歩が可能になります。」
顧客がAIへの取り組みを迅速に進めるのを支援するために、Fang氏は、ファーウェイクラウドインフラストラクチャの開発における重要な成功要因として、大規模な言語モデル、ビッグデータ、およびコンピューティングパワーを強調しました。
さらに、生産、サービス パラダイム、従来のアプリケーションのビジネス モデルが再定義されており、AI の膨大な可能性と実装をビジネス目標に合わせて調整しながらインテリジェンスを加速するため、体系的なイノベーションが必要です。
この目的を達成するために、張氏は 2 つの戦略を提案しました。 「AI for Cloud は AI と基盤モデルを使用してエクスペリエンスを向上させます」と彼は言いました。 「彼らは、ソフトウェア開発やデジタルコンテンツ制作などを含む、業界アプリケーションや当社独自のクラウドサービスを再構築しています。 AI 用クラウドにより、AI の導入がシームレスかつ効率的になります。アーキテクチャの革新、AI ネイティブのストレージ、データと AI の融合により、これまでにない方法で AI をトレーニングして使用できるようになります。」
Huawei Cloudの体系的なイノベーションと業界慣行には、システムアーキテクチャ、コンピューティング、ストレージ、データベース、ビッグデータなどの技術開発だけでなく、自動車、気象、バーチャルヒューマン、研究開発などのPanguモデルも含まれます。
AIとビジネスの体系的な連携
AI 向けクラウドの推進力について説明した Zhang 氏は、「基盤モデルとそのアプリケーションは、これまでで最も複雑なソフトウェアおよびハードウェア システムです。たとえば、コンピューティングにおける新たな課題が見つかりました。そのため、私たちは CPU 中心のアーキテクチャから、さまざまなコンピューティング リソースが同等に機能する異種ピアツーピア クラウド アーキテクチャに移行するつもりです。」
Zhang 氏は、基盤モデルに必要なハイパースケールで安定した堅牢な AI コンピューティングを実現するには、クラウド サービスが鍵であると付け加えました。このような計算はムーアの法則をはるかに上回ります。 Huawei Cloud は、分散型 QingTian アーキテクチャ、AI ネイティブ ストレージ、エンドツーエンドのセキュリティ、データと AI の融合により、通信会社によるインテリジェントなクラウド インフラストラクチャの構築を支援してきました。
QingTian アーキテクチャは、ピアツーピアのフルメッシュ コンピューティングを可能にすることで、大規模な AI コンピューティング クラスターの進歩を制限するボトルネックを取り除きます。高速相互接続バスは、通信、リソース管理、関数呼び出しを最適なコンピューティング インフラストラクチャにシームレスに統合します。
「当社は中国本土に 30 つの主要な AI コンピューティング センターと XNUMX を超えるサブセンターを展開しました」と Zhang 氏は述べています。 「彼らはハイパースケール クラスターを実行して、数兆パラメータのモデルをサポートしています。まもなく、当社の AI クラウド サービスが香港地域で稼働し、世界中の顧客にサービスを提供する予定です。」
さらに、AI ネイティブ ストレージは、データ集約型のトレーニング モデルをサポートします。 220 つの側面からなるアプローチには、XNUMX TB の超大帯域幅とマイクロ秒単位の超低遅延でペタバイト単位のパラメータを保存する Expanded Memory Specific (EMS) メモリ サービスが含まれます。これは、高スループットと XNUMX 秒あたり数千万回の入出力操作の同時実行を実現するキャッシュ サービスである Scalable File Service Turbo と、トレーニング データと推論データをコスト効率よく保存する Object Storage Service ナレッジ レイクによって補完されます。
Huawei Cloud のエンドツーエンドのセキュリティは、業界顧客のモデル実行環境、トレーニングデータ、モデル自体、生成されたコンテンツ、およびアプリケーションを保護します。
基盤モデルはデータとデータベースで成功します
基礎モデルの急増により、モデルのトレーニングと推論をサポートするために、より効率的な方法で高品質のデータを提供する必要性も生じています。
「当社では、統合データ リソースとメタデータ テクノロジである LakeFormation を使用して、複数のデータ レイクまたはウェアハウスから論理データ レイクを構築しています」と Zhang 氏は述べています。 「これは、データの移行を必要とせずに、データの 4 つのコピーを複数のデータ分析エンジンや AI エンジンで共有できることを意味します。さらに、当社の AIXNUMXData エンジンは、データ統合、開発から品質、資産管理に至るまで、データ ガバナンス プロセス全体をよりインテリジェントにします。」
サミットでは、ファーウェイ・クラウドはまた、AI指向のイノベーションとバーチャル・ヒューマン・モデルを含むPanguモデルの広範な業界専門知識が、多くの業界を再構築しているAI対応インフラストラクチャにどのように貢献したかについても説明した。
Pangu モデルは、業界の知識と大規模言語モデル (LLM) 機能を組み合わせて、業界、企業、または個人ユーザーの作業をより効率的かつ容易にする可能性のある専門アシスタントを生成します。
ChatGPTなどのLLMとは異なり、Huawei CloudのPangu Models 3.0は0層の分離されたアーキテクチャを特徴としている、と同社は述べた。 L1 層は 2 つの基礎モデルで構成されており、業界固有のアプリケーションを強化するための一般的なスキルを提供します。 LXNUMX には業界データを使用してトレーニングされた業界固有のモデルが含まれており、LXNUMX には特定の業界のシナリオとタスク向けのモデルが提供されます。
Zhang 氏は、Pangu 通信モデルにより通信会社がネットワーク障害の最大 90% を数分で自動的にトラブルシューティングできるようになった一方で、Pangu R&D モデルにより開発者は 10 回のプロンプトでコードを生成し、ワンクリックでケースをテストできるようになった事例を挙げました。天気予報では、Pangu を使用して 10 日間にわたる台風の進路を単一サーバーで XNUMX 秒以内により正確に予測することもできた、と同氏は付け加えた。
驚くべきことに、Pangu バーチャル ヒューマン モデルは、顧客サービスやライブストリーミングにおいて 95% のリップ シンク精度を誇ります。バーチャル ヒューマンは、電子商取引、ニュース放送、教育、トレーニングなどの分野で広く使用されています。
自動車業界では、Pangu はあらゆる種類の複雑な運転シーンのコーナーケースを自動的に生成し、自動運転モデルが新しいシーンを学習するのにかかる時間を短縮します。さらに多くのモデルが開発中です。 Pangu モデルと関連クラウド サービスは、信頼できるセキュリティとコンプライアンスを備えた状態でパブリック クラウド、専用ゾーン、またはハイブリッド クラウドに展開できます。
サミットでのこれらの発表により、シー氏はクラウドサービスと新しいビジネスのオープンエコシステムを提供するというファーウェイクラウドの計画を強調した。同社は、顧客やパートナーと協力して、垂直産業向けのシナリオベースのソリューションを作成すると同時に、簡単なアクセスと高いパフォーマンスを実現するために、Huawei CloudのインフラストラクチャであるKooVerseを世界的に拡張し続けています。
この記事はファーウェイから寄稿されました。
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- 情報源： https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/03/08/meeting_customer_requirements_for_database/
