野狼disco之老板吹過的牛
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臨近年底，老板快過生日了。
如果要給他獻首歌，老陳一定選《野狼disco之老板吹過的牛》，
因為只有這樣帥（狂）氣（野）的歌風才配得上英明的老板！
在你右邊兒
畫一道彩虹
來左邊兒
跟我一起講人工智能
在你右邊兒
再念句數字化轉型
在你胸口上比劃一個大數據
左邊兒右邊兒黑科技
大手一揮舉起麥
直指光明的數字化未來
《野狼disco之老板吹過的牛》
三天前，老陳陪同CEO參加行業峰會，眾大佬同聚一臺，現場鑼鼓喧天，鞭炮齊鳴，紅旗招展，人山人海，場面那叫一個熱鬧。
席間觥籌交錯，科技交流無縫開展，總結階段，CEO一躍跳上主席臺，振臂高呼：
“未來的競爭不是來自同行，而是來自科技公司，我們要做好數字化轉型，技術上進行前瞻性投入，未來創新，一年內全面采用大數據和人工智能等技術，明年再聚首時，我們一起見證行業黑科技！”
老板在上面激情澎湃、滿面春風，老陳在下面如坐針氈、如芒在背，默默盤點了手里那點貨，心里越發不安：
什么大數據平臺？什么人工智能應用？公司除了上千臺服務器、N多的網絡和存儲、一堆開源數據庫軟件還能勉強支撐業務運營以外，沒啥黑科技啊？這明年就要展示啊！
開完會回來老陳一夜未眠，但也思索過詩和遠方——至少這次老板從戰略的高度重視我們技術部門，在可見的未來必定會加大IT投入。
▊ 嗯，未來是美好的！
給自己打滿雞血后，老陳立刻回到公司召開動員會，準備打場惡仗。
上午10點，會議室
老陳清清嗓子，對一群下屬交待：“公司高層非常重視業務數字化轉型以及新技術前瞻性投入，明年要看到實際成果，人工智能、大數據我們得抓緊搞起來！”
——“有人知道人工智能和我們行業怎么結合嗎？”
三四十號人鴉雀無聲。
——“聽說要用Python語言開發，有誰做過Python開發的？”
總算有2-3人舉手。
——“很好！不過據說復雜一些的應用場景模型開發需要用到HPC架構，有誰之前做過類似的項目？接觸過GPU和FPGA等異構計算？”
大家面面相覷，四顧茫然。
第一次技術摸底后，老陳心里拔涼拔涼的——8年來一直在這個職位，難道再上一步到集團的良機就要消失了？
▊ 又是一個不眠之夜。老陳深刻體悟到“老板吹過的牛，我們含著淚也要接著吹完！”這句話的奧義。
第二天上班，馬路上堵得水泄不通，前面掛著大橫幅熱熱鬧鬧的全是人，好像在開什么人才交流會，真是屋漏偏逢連夜雨，項目的事已經夠讓人上火的了，現在還得錯過10點的例會嗎？
老陳一邊滴滴按喇叭，一邊給群里發消息，正煩悶不堪時，突然開竅了：對啊，人才！向科技型公司轉型，得有人才啊！現在人才儲備不夠，得問CEO要人去啊！
找完CEO后，老陳得到了一個好消息和一個壞消息，好消息是加人可以，壞消息是：“今年轉型壓力很大，你們團隊薪酬預算增加160萬，你可以拿這筆預算招人，不夠的話裁員再招，明年一定要看到業務轉型成果！”
160萬？開玩笑！現在招個剛畢業的AI博士都要50萬起步，2年經驗的最少100萬，就這點錢，還招人？
裁員？更不可能！這幫跟了自己10來年的兄弟姐妹們，個個都上有老下有小還背著房貸呢！
理想很豐滿，現實太骨感。想起老板吹過的牛，老陳一籌莫展，無計可施。百無聊賴地翻翻朋友圈，立馬被一條內容吸引住了：
人工智能？戴爾易安信在做AI？
老陳趕緊點進張銘的頭像，向他發去一句問候。
幾小時后
老陳跟張銘在韋聯廣場某餐廳碰面，飯桌上老陳大倒苦水，希望師弟能給些AI方面的指點。
張銘：“師兄，別擔心，國內很多AI初創公司和巨頭都是我們戴爾易安信的客戶，這方面材料我有的是，不過你得先跟我說說，你們想通過AI實現的業務場景都清楚了嗎？”
老陳：“人工智能嘛,當然是老板吹過的場景都給它實現了！”
張銘：“你們打算怎么實現？”
老陳：“目前比較缺人才，我們公司想招2個搞算法的博士。”
張銘呵呵一笑：“做AI，負責算法的人一定需要，而且很寶貴，但有個問題，請人代價比較高吧！”
老陳再次擺出苦瓜臉：“是啊，剛畢業都要50W以上，有點經驗的更貴了，人需要，錢沒有……不過只能咬咬牙滿足剛需吧。”
張銘給老陳敬了一杯酒，慢慢道：“師兄，搞算法的數據科學家一定需要，但好鋼得用到刀刃啊！之前我們有個做金融的客戶，花180W從互聯網找來一個技術大拿，結果花了7個月才第一次弄出來勉強能用的應用。后來了解到，這個大拿前6個月都在給公司部署和調試開發環境，一臉委屈給他們老大匯報，說公司新購的IT設備和以前完全不同。”
老陳：“這的確是個問題，數據科學家那么寶貴，怎么能把他們的時間都浪費在設備調試上呢？不過AI平臺對算力要求高，可我們傳統客戶哪弄過高性能計算啊！而且現在GPU、FPGA各種芯片，還要安裝驅動、數學函數庫、開發框架、集群管理、資源調度，還要調配網絡和存儲等，有沒有系統性材料？讓我們知道需要哪些軟硬件環境？”
張銘讓老陳別著急，隨即打開攜帶的筆記本，對老陳講了起來。
AI開發需要從HPC體系架構說起，跟其他系統一樣，HPC同樣是由服務器、網絡、存儲組成，只不過服務器分為頭節點用于集群登錄和任務分發，計算節點負責處理數據，網絡除了以太網還有高速網絡，目前主要有Infiniband和OPA等低延時高速網絡，存儲方面要注意文件系統的選擇。
技術上HPC分為以下這么幾層：
如果需要具體的軟硬件配置，可以根據下面這個方式獲得：
老陳聽完點點頭：“確實很全面，不過有點復雜，有沒有簡單一點的？畢竟這樣的開發系統還需要找人維護系統，而且系統的性能也需要調優吧！”
張銘眨眨眼：“這當然沒問題！”
戴爾易安信面向開發人員開發了一體化解決方案，具備快速部署（連線加電）、配置簡化（GUI按鈕點擊）、運維簡單（遠程集中管理）等特點，相比傳統的AI基礎架構簡化了很多步驟，而且對性能進行了優化。
同時，戴爾易安信開發平臺除了具備完整的軟硬件，還集成了即見即所得的開發環境，開發人員單點登錄，自行選擇GPU等加速器的數量、開發框架類型，橫向擴展也只需要點擊幾下即可。自此以后，數據科學家再也不需要浪費時間調試設備和性能了，一鍵登錄直接寫代碼調試開發算法。”
老陳看完后大為贊賞，這個一體化平臺真不錯，能省不少事兒！
張銘點點頭，你們公司突然提轉型，目前面臨的就是以下局面：
➤ 缺人，缺懂算法的人，缺懂HPC或異構計算落地的人，但又沒太多預算招人；
➤ 需要填坑。比如常用的瑕疵檢測，不知道用什么模型效果好；哪些應用可以通過遷移學習就獲得好的效果；應用推理的時延達到秒級，不知道怎么排除問題；要命的是沒有時間和成本去趟水。
那面對這種局面，為什么不借助廠商的力量，參考廠商從實驗室里得出的各種設備和框架的測試值，以及在其他企業的實踐，是不是可以大大節省工作量呢？
老陳：“這正是我來找你的目的啊，我們需要你們趟過坑的經驗，說實話我們現在人力和時間都不夠，不可能從0開始，我們能不能簽個戰略合作？我們用你們的一體化平臺，你們派人過來手把手帶我們入門？”
張銘答應：“沒問題，大家共同進步！”
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