GPU云计算的三种模式：IaaS、PaaS、SaaS

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我是靠谱客的博主奋斗大树，最近开发中收集的这篇文章主要介绍GPU云计算的三种模式：IaaS、PaaS、SaaS，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

随着全球信息化的普及应用，世界范围内信息业务量也开始呈现爆发式增长，传统的数字信号处理及统计方式已经难以满足人类办公及生活的需求，在这种情境下，AI技术以其强大的数据及算法模式应运而生。AI即人工智能，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。历经数十年的发展，我国的AI人工智能技术体系逐渐完善，因其便捷、精确、安全的实用特性，所以AI迅速在国内各大公司、企业、人力管理等领域掀起了应用狂潮。

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随着人工智能产业的兴起，人工智能技术已经被广泛运用于各行各业。近年来，人工智能技术在图像（物体识别、人脸识别等）、自然语言（语音识别、翻译、对话机器人）、智能医疗、智能推荐（广告、新闻、视频）等领域取得了飞速的发展。而在使用云计算服务的同时，不同客户的需求服务是不同的，例如租赁服务器、付费买网站、搭建一整个平台系统等，每个客户都需要一套定制的解决方案，那么如何能满足不同客户的服务需求呢，根据服务类型的不同，云计算大致可以分为三类：IaaS、PaaS、SaaS，他们各自有不同的特性及优势。
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专业人士口中所说的“云”其实是互联网的一个隐喻，“云计算”其实就是使用互联网来接入存储或者运行在远程服务器端的应用，数据，或者服务。

你不知道的事：云也是分层的

任何一个在互联网上提供其服务的公司都可以叫做云计算公司。其实云计算分几层的，分别是IaaS（基础设施）-PaaS（平台）-SaaS（软件），基础设施在最下端，平台在中间，软件在顶端。

第一层IaaS: 基础设施即服务

第一层叫做IaaS，其包括处理CPU、内存、存储、网络和其它基本的计算资源。几年前如果你想在办公室或者公司的网站上运行一些企业应用，你需要去买服务器，或者别的高昂的硬件来控制本地应用，让你的业务运行起来。但是现在有IaaS，你可以将硬件外包到别的地方去。IaaS公司会提供场外服务器，存储和网络硬件，你可以租用。节省了维护成本和办公场地，公司可以在任何时候利用这些硬件来运行其应用。

IaaS的优势: 不需过多管理，即能操作系统多个应用

IaaS即基础设施服务。IaaS的优势在于消费者不管理或控制任何云计算基础设施，但能控制操作系统的选择、存储空间、部署的应用，也有可能获得有限制的网络组件(例如路由器，防火墙，负载均衡器等)的控制。在运作成本上，节约硬件和维护两方面的成本。

IaaS平台的应用实例

2008年，IBM在中国建立首个云计算中心，标志着IaaS正式进入中国。随后一年，盛大、阿里云开始研发和试点运营相关云业务。

2013年前后，微软、亚马逊AWS IaaS业务正式进入中国。同年，UCloud、青云等IaaS创业公司成立并开始提供服务，腾讯、华为等巨头也纷纷加入云服务阵营。

中国最具实力的IaaS云服务提供商——阿里云

云基础设施构建新基建的“底座”，IaaS层构建云基础设施的骨骼。阿里云主要框架和核心产品日渐成熟，各产品性能处于国内领先水平。阿里云已是全球第三大IaaS云服务提供商，并连续三年蝉联亚洲第一。这充分证明了阿里云的IaaS能力。

第二层PaaS: 平台即服务

第二层就是PaaS，也叫中间件。公司所有的开发都可以在这一层进行，节省了时间和资源。PaaS核心服务主要包括安全服务、目录服务、总线服务、工作流、身份认证和共享服务等内容。PaaS能为企业提供定制化研发的中间件平台，同时涵盖数据库和应用服务器等。

PaaS的优势: 提供专业应用解决方案，节省费用还便捷

例如做技术开发的企业，可以把为客户采用提供的开发语言和工具，如当下基于javaphp语言等开发的应用程序，部署到供应商的云计算基础设施上去，客户不需要管理或控制底层的云基础设包括网络、服务器、操作系统、存储等。

PaaS公司在网上提供各种开发和分发应用的解决方案，比如虚拟服务器和操作系统。这节省了你在硬件上的费用，也让分散的工作室之间的合作变得更加容易。网页应用管理，应用设计，应用虚拟主机，存储，安全以及应用开发协作工具等。

PaaS平台的应用实例

2009年，新浪推出国内首个PaaS平台SAE Alpha。

2013年，微软、亚马逊AWS等海外公共云PaaS服务进入中国，随后，BAT（百度、阿里、腾讯）分别推出开发者PaaS平台（百度的BAE、阿里的ACE、腾讯的QCloud）；IM、推送等领域的垂直PaaS平台开始提供服务（个推、融云等）。

第三层SaaS: 软件即服务

第三层也就是所谓SaaS。这一层是和你的生活每天接触的一层，大多是通过网页浏览器来接入。任何一个远程服务器上的应用都可以通过网络来运行，就是SaaS了。

SaaS的优势: 针对客户需求提供软件，无需客户维护

SaaS能为不同用户根据各自的需求提供软件，而且不需要对其进行维护，也提供软件的离线操作和本地数据存储。真正做到用户能随时随地使用订购的软件和服务。对于企业的技术研发、软件测试等方面是极为便利的。

SaaS平台的应用实例

早期的SaaS服务主要用于销售管理，如八百客、xTools等使用的ASP就是早期的SaaS服务。

进入2008年，传统企业集中转型，办公软件企业（如用友、金蝶）开始开发Saas业务。SaaS企业集中布局在CRM、ERP流程管理领域。

2013年，SaaS服务开始细分，通信、邮箱、网盘等工具开始SaaS化，基于手机等移动终端的SaaS平台开始出现。

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简单来说三者的区别

IaaS相当于烧菜时为你准备好食材，然后收取一些食材的费用，但后续的烧制全靠自己动手。

PAAS就相当于我们已经烧制好了一桌子菜，只需考虑让谁来吃就可以。

SAAS则比较类似已经备了火锅汤底了，需要下什么菜要看个人自己。

简单来说，PAAS是三种类型中最简单便捷的一种。

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众所周知，驱动AI发展的三大动力分别为算法、数据、算力。其中算法和数据都难以控制，唯有算力可以量化。

一家以计算力为核心的AI服务平台可为众多企业及人力提供超低成本的AI
PaaS计算力产品，降低项目验证和试错的成本，并在AI PaaS内置AI应用中的常用框架，比如：pytorchtensorflow等，致力于让每个客户都可以更容易更快捷的学习好AI。
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tensorflow框架是什么？

TensorFlow是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库，是谷歌基于DistBelief研发的第二代人工智能学习系统，TensorFlow可将复杂的数据结构传输至人工智能神经网络进行分析和处理。TensorFlow是跨平台的，它几乎可以运行在所有平台上，比如GPU、CPU、移动和嵌入式平台等。

tensorflow框架的应用

TensorFlow 在 Google 内部的应用和推广是非常全面的，也相当的有效。这里我们举几个例子来说明TensorFlow
其实已经很直接地影响了大众的生活。

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1、自拍虚化

比如说，Android 手机相机最近有个自拍功能可以通过应用深度视觉模型非常准确地分离出前景和背景，然后就可以分别处理。而传统的办法是在手机上装两个摄像头，相对而言，利用深度学习算法既降低了手机的造价，又可以让现有的手机增加功能。

2、语音处理

和图像处理一样，语音处理是另一个被深度学习深刻改变的领域。比如智能音箱、语音助理等应用，其中一个很大的原因就在于像 TensorFlow 这样开源的、通用的机器学习框架、深度学习算法把语音识别和生成的技术门槛大大的降低了。
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3、机器翻译

另外一个例子是机器翻译。现在你可以用手机拍一张照片，手机软件可以自动识别出图形中的文字，并把文字翻译成另外一种语言。这个看似简单的应用其实是图像技术和机器翻译技术很自然的结合。

4、邮件自动回复功能

Android 上的邮箱软件现在可以分析用户收到的邮件，然后给出三个用户可能的回复供他选择。举例来说，你收到吃饭的邀请，你可能的回复是“我来”等，这极大的方便了用户在手机上处理邮件的效率。

5、智能医疗

由于 TensorFlow 一个通用的框架，他们可以很方便地重用现成的图像识别模型，然后针对特定的应用领域和特定的数据，微调、训练一下模型，他们就可以在检测视网膜病变达到了 95% 的准确率，超过了眼科专家诊断率为 91% 的准确率。

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6、自动驾驶系统

在自动驾驶方面，使用 TensorFlow可改进自动驾驶系统中各种深度模型，包括对路况场景的分割、雷达信号的处理等等。

7、质量检测

比如说有一家婴儿制品公司，选择引进 TensorFlow 的人造智能系统以改善婴儿食品的质量控制系统，其可对公司产品成分进行“异常检测”。他们提供大量数据作为训练数据，系统能够学习如何识别可接受的成分，拒绝任何不合格的缺陷成分。

PyTorch是什么？

PyTorch最初NumPy的高级替代品。在2018年初，Caffe2（用于快速特征嵌入的卷积架构）合并到PyTorch中，有效地将PyTorch的重点转移到了数据分析和深度学习之间。PyTorch是最新的深度学习框架之一，由于其简单易用而受到欢迎。

Python框架的应用

1.常规软件开发

Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。

2.科学计算

Python适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多的程序库的支持。、

3.自动化运维

这几乎是Python应用的自留地，作为运维工程师首选的编程语言，Python在自动化运维方面已经深入人心，比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自动化平台。

4.云计算

开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的，云计算的主要目的是节省能源，保证数据安全。

当外界负荷降低时，自动地归并某些应用程序，把一些应用程序放在少数服务器里面继续运行，而将大多数服务器“休眠”，或者干脆停止运行，以便节省能源（降低电耗）。

当外界负荷突然增加时，云管理系统则会立即自动启用其他“休眠”服务器以便应急。

5.WEB开发

基于Python的Web开发框架不要太多，比如耳熟能详的Django，还有Tornado，Flask。其中的Python+Django架构，应用范围非常广，开发速度非常快，学习门槛也很低，能够助您快速的搭建起可用的WEB服务。

6.网络爬虫

能够编写网络爬虫的编程语言不少，但Python绝对是其中的主流之一。例如Scripy爬虫框架应用非常广泛。

7.数据分析

在大量数据的基础上，结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。

8.人工智能

Python在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。

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TensorFlow与PyTorch哪个更适合AI

如果想更快速地开发和构建 AI 相关产品，TensorFlow 是很好的选择，其是一种非常强大和成熟的深度学习库，具有很强的可视化功能和多个用于高级模型开发的选项。而如果您是研究型开发者建议使用 PyTorch，其拥有更强的社区动员，支持快速和动态的训练。

如果您还在纠结到底该用哪个框架，不如选择众晟云的AI PaaS平台，其上已经内置好了AI应用中的常用框架pytorchtensorflow等，用户可以快速的上手进行工作，便捷、高效、安全。

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独具匠心的AI paas，深受欢迎的云服务提供商

众晟云AI paas服务采用的是中能提供云平台+软件环境的独特模式，系统可提供mxnet1.5/mxnet1.6/tensorflow2.1/pytorch1.5最新分子动力学环境支持，每个镜像都增加了对应版本的ipykernel内核，方便jupyter使用。支持各种不同的登录方式，比如【windows cmd ssh】、【linux ssh】、【Windows_Xshell_ssh】、【Chrome_jupyter】。

容器化技术为客户提供算力服务的同时保障用户资金被最大限度的利用起来，不会造成浪费。

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价格低

众晟云AI PaaS平台采用的收费方式是按分钟计费，相比按小时/天/月之类的计费方式，这样的价格更为低廉。即用即消费，不用即退还剩余费用，在两种不同容器的使用上也不会重复收费，这可为AI新兵们扫平了高成本的障碍，在这个平台上，你可以尽情的验证代码，发挥所有创意和想法。

供应量大

为了帮助学生、入门AI工程师们很好的进行专业学习，众晟云推出了基于PaaS层的AI训练平台。其已经准备好TensorFlow、PyTorch等框架，海量的存储数据的空间，强大的GPU计算力（10G显存+10.12TFLOPS单精度计算能力），多样的登录方式。众晟云的目标仅有一个，就是让更多人更容易学习AI技术。

实力公司，未来可期

众晟云依托星创云海业务群的资源优势，对市场提供AI PaaS服务。星创云海公司有自建的 25 万平米超算中心，有自主设计组装生产的10卡GPU服务器，目前已经上线了超过10万张GPU卡资源，这些资源非常适合为入门级的学生/入门工程师/小微创业团队提供高性价比的单精度计算服务。并且通过一段时间的内测，众晟云的AI paas服务也收获了学生群体的青睐与好评，同时也受到了来自业界的多方赞誉。

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