第一個圍繞與AI相關的異構計算跟大家做分享，這里我會邀請嘉賓共同組成分享的環節。
首先我先代表百度跟大家做一個分享，百度怎么樣用一些創新的解決方案支持AI業務的發展。2012年底百度成立深度學習研究院，專門從事跟AI相關的研究。再后來我們做了無人車，發布了阿波羅無人車開放平臺等等。我們發現要解決AI的問題，還是要從最根本的需求著手。我們構想設計出一個更好的能夠適應AI訓練需求的設計，我們把這個項目稱之為X-Man.核心邏輯是左邊這張架構圖，不只是一個system的拓撲，而是整個異構計算的拓撲。在這個拓撲里我們構想的是通過PCIe的交換方式，把更多的計算節點和后面異構計算的模塊進行整合，這個也很好的匹配了天蝎3.0所謂的資源解耦合的設計理念。在這個設計里，通過PCIE switch，構建一個異構計算的計算資源池，很好的適應大數據大模型的計算場景。通過這樣的設計比較好的解決了訓練的問題，基于Inference的需求變得更大，現在行業里變成共識，美國云服務器 韓國vps云主機，在未來的三五年，整個Inference的需求量規模是高出一個數量級甚至更多。在云端，百度X-Man設計最大的好處是異構垂直的計算跟前端的計算是解耦合的。X-Man 2.0可以更好的支持下一代的GPU或者FPGA設計，可以支持NV-Link和PCIe，設計里增加了對液冷的支持，這個產品很快也會公布。這是我想跟大家分享的百度怎么樣用一個新的設計架構來解決AI計算層面的問題。
我的分享到這里，謝謝。
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