品牌 并要在五年内成为全球第一 TensorServer AI 浪潮发布 (品牌五要素)
4 月 26 日，2018 浪潮云数据中心合作伙伴大会（Inspur Partner Forum，简称 IPF）在北京举行，本次大会以【致新志远，聚浪成潮】为主题；这是浪潮第四次举办面向合作伙伴的数据中心行业大会，参会人员覆盖 ISV、CSP、SI 等，达到数千人。
从中国第一到全球第三
作为浪潮集团一年一度的盛会，这家服务器公司在本次 IPF 中交出了一份可谓亮眼的成绩单：
针对这一成绩，中国工程院院士、浪潮集团执行总裁王恩东在大会上表示，浪潮在 2015 年提出了【要在 2020 年进入到全球前三】的目标，结果这一目标提前实现三年实现。为此，浪潮提出了另外一个新目标，也就是要在未来五年内成为全球最大的服务器供应商，可以说是野心勃勃了。
为了为实现这样的大目标提供一个支撑，王恩东重新强调了浪潮之前就已经提出的【计算 +】战略，并在大数据、人工智能的大背景下，重申了【智慧计算】的概念。王恩东表示，所谓的智慧计算，就是从数据中获取策略、洞察、智慧和知识的复杂数据计算；它包含三个要素，以云计算为基础平台、大数据为认知方法、机器学习为优化工具，三者结合起来，就是一个所谓的 CBD（Cloud Computing、BIg>在雷锋网看来，浪潮在这里提到的 CBD 概念，可以说是顺应了整个行业发展的趋势；在此前的专访中，小米云服务和人工智能副总裁崔宝秋也提出了类似的观点。实际上，云计算与人工智能和大数据的深度融合，已经成为一个基本的行业共识。
当然，在智慧计算的实现手段上，浪潮自然离不开它在各个领域尤其是在物联网和产业互联网的合作伙伴。雷锋网了解到，目前浪潮在服务器领域的合作已经具体深入到汽车、智慧城市、智能制造等多个领域；比如说浪潮与比亚迪已经在汽车生产车间、云轨无人检票系统上形成合作；与此同时，浪潮与平安科技在智慧城市和金融智能化方面的合作也取得了大量进展，加速平安在智能门禁、刷脸贷款、身份认证等 AI 场景的应用。
发力人工智能，浪潮推出 TensorSever 子品牌
为了在 5 年内成为全球第一，浪潮提出了四个方面的努力，分别是深耕人工智能、升级伙伴生态、开拓企业市场，方案全球领先等等。不过在雷锋网看来，这些方面中其中最为关键依然是浪潮对人工智能的全面拥抱。
实际上，除了上文中提到的 600% 的 AI 服务器增长率，浪潮还表示其在人工智能领域市场 AI 计算平台的占有率达到 60%，它还与科大讯飞、奇虎360、搜狗、今日头条、Face++等公司保持在系统与应用方面的紧密合作，而 BAT 三巨头有 90% 的 AI 计算 GPU 服务器来自浪潮；不仅如此，浪潮还拥有业界最全的 AI 计算服务器产品线，覆盖从单机 4 卡到 64 卡集群的不同 AI 计算平台等。
而在本次大会上，人工智能也得到了浪潮的重点强调。
本次 IPF，浪潮专门发布了一个全新的 AI 品牌——TensorServer。浪潮表示，TensorServer 意在成为 AI 的承载者和赋能者，可交付具备强自适应、高效加速、灵活拓展的 AI 基础架构能力，涵盖平台、管理、框架及应用四个层次；通过它，浪潮希望能够提供一个从硬件创新到软件定义、从框架优化到应用加速的全栈式端到端的基础架构层解决方案。
在硬件层面，伴随着 TensorServer 的发布，浪潮也在 IPF 上发布了一款面向 AI 云场景设计的弹性 GPU 服务器 NF5468M5，它可以灵活支持线下训练和线上推理两类场景，最大支持 288 TB 存储或 32TB 固态存储，实现 400 Gbps 通信带宽和 1US 的超低延迟。当然在产品形态上，浪潮还有一系列基于 GPU、FPGA 等硬件的 AI 服务器设备，面向场景也非常多样化。
而在软件层面，浪潮去年已经开出发了 AI Station 深度学习管理系统和 Teye 应用特征分析系统，并且针对 Caffe、TensorFlow、CNTK 等主流深度学习框架进行资源封装和镜像制作，可以帮助其客户实现快速部署。
在本次 IPF 上，浪潮还宣布启动代号为 T 的 AI 生态计划，打算从创新、伙伴和人才三个层面入手构建 AI 计算生态。浪潮表示，将会推出近 10 款专为 AI 计算优化的的软硬件，发布 16 颗 NVlink 高速互联网 GPU；在人才方面，将会开启大规模 AI 计算人才培训计划，并将建立浪潮 AI 计算青年人才奖，并设立规模达到千万的基金项目。
总结来看，作为一家志在成为全球第一的服务器厂商，浪潮已经在面向 AI 的转型中做出了大量的努力，并已经取得了相应的成果。不过，浪潮未来要面临的不仅仅是人工智能时代的技术和合作挑战，还要面临来自国外竞争对手以及国际市场环境的大挑战；成为全球第一绝对不是一蹴而就的事情，在接下来年的 5 年里，浪潮要做的还有很多。
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