2019年6月20日，北京，人工智能企业第四范式正式发布了企业级 AI 软硬一体集成系统——SageOne，通过业界领先的“软件定义计算”软硬一体技术构建了闭环企业AI系统，贯通硬件基础设施、AI核心引擎、AI平台和AI业务应用的全价值链条，全面支撑企业AI"1+N "业务场景应用需求。第四范式本次发布了SageOne Advanced、SageOne Standard和SageOne WorkStation三大系列共7款产品，覆盖大中小企业中开发、投产和验证等全部场景应用。SageOne软硬一体集成系统具备低门槛、低TCO、高性能、高效率和规模化应用等特点，助力各行业企业解决“1”核心应用的极致业务效果和“N”规模化应用落地效率的难题。
软件定义计算 三大AI核心引擎全面释放AI算力
面对企业AI应用需求，传统算力存在的先天缺陷暴露无遗，解决算力问题成为企业AI转型的关键。“软件定义算力”已经成为行业发展的共识和趋势。第四范式SageOne借助自研AI训练引擎、AI推理引擎和AI特征存储引擎三大引擎的领先技术，针对硬件中的芯片、存储、网络等组件进行了重新定义，根据企业AI应用的实际情况进行了专用计算架构、资源管理和调度等进行深度优化和加速，为企业 “1+N”AI应用提供充沛算力。
1)AI训练引擎——全面加速高维机器学习过程
以自研高维机器学习分布式框架GDBT和高维算法为基础，第四范自主研发的硬件加速卡——4Paradigm ATX800，采用20nm制程，算力达到1.5TFLOPS，内置FlashGBM加速系统，充分用内存和高速缓存带宽，支持自动优化训练超参数、高位特征计算过程I/O加速和高维GBDT训练加速等功能，在企业应用场景中表现出多达10倍的训练性能。
此外，第四范式和英特尔联合实验室一直探索最佳优化技术，并针对最新Cascade Lake-AP处理器的全新AVX512指令集、多核心及主频利用率和CLX AP微架构IO总线的利用率进行全面优化。
SageOne内置第四范式自主研发的高维、分布式网络通讯协议Swift，集成P-PRC自研网络通信框架、零拷贝数据交换协议等AI领先通讯技术，结合基于CLX-AP架构的参数服务器集群，展现出业界顶级机器学习性能表现。SageOne在高维特征计算过程I/O最大10X加速，高维稀疏场景模型训练比GPU提速5X以上，自研pRPC通信框架比百度bRPC和谷歌gRPC提速3-10X。
2)AI推理引擎——实现极速实时AI推理能力
SageOne内置行业领先的自研实时特征计算引擎和模型预估引擎，为企业AI应用提供特征处理过程免开发上线、线下线上一致性保证、一键生成预估服务、异构模型统一服务等AI核心应用服务，结合非易失性存储的无限缓存和超低延迟内存存储等硬件技术，确保企业AI应用时具备海量量时序特征计算和万亿维模型实时推理能力的同时，提供百万级并发实时请求支持和99.9%请求毫秒级响应的高并发业务极速响应服务。
3)AI特征存储引擎——打造超低延时在线AI数据治理
面向AI的数据治理是企业AI规模化落地的基础，针对企业中多源异构数据对接、离线在线数据一致性管理、回流数据自动标准及权限、审计等众多治理需求，SageOne借由自研内存时序数据库引擎的优势，具备毫秒级海量时序特征供给性能，并通过融合InfiniCache无限缓存等技术，实现自动切换存储介质优化TCO和 RAFT一致性灾备与恢复等高性能企业级标准。SageOne利用超低延迟数据访问接口、超高数据吞吐传输通道和水平扩展动态扩容服务等突出能力，为企业AI应用构建了超低延迟在线数据治理能力。
“1”-高维算法+实时推理决策 提升企业核心业务的极致效果
企业核心场景的AI应用，每一个百分点的效果提升，对企业都至关重要。第四范式SageOne软硬一体集成系统具备高维、实时领先优势，更大限度助力企业释放核心业务潜能，让AI 应用紧随业务发展需求。
1)高维算法+海量数据
第四范式自主研发的高维机器学习算法，面对企业海量多源异构的数据场景，特征维度呈现指数级提升，同时带来模型的预测效果成倍提升，达到更精准的业务价值触达和业务收益。在金融、互联网和医疗行业AI应用中，高维为行业的核心业务效果提升50%——574%。
2)实时AI推理决策
SageOne通过毫秒级数据响应和百万级吞吐量实时提升核心业务成效，让原本只能出现于“事后”的统计分析，转变成为 “事中”实时业务决策AI应用。在企业核心场景的海量实时业务决策中，15个SageOne推理引擎节点都够支撑20亿维特征模型实时2万次并发请求，其中99.9%请求在100ms内响应，大幅提升实时决策在核心业务场景中的关键价值。
“N”—提升AI应用生产效率 打造企业AI规模化落地能力
面对众多的AI应用场景落地需求，很多企业都面临着“全面AI改造”困局，此时规模化落地能力成为企业智能化转型的关键。借助第四范式统一的方法论和SageOne强大的AI数据治理和充沛算力，企业可以快速完成AI 应用创新与规模化落地，快速赋能成百上千个业务应用。
1)统一方法论
第四范式以“库伯学习圈”理论为基础建立了闭环AI应用方法论，通过SageOne将AI应用构建简化为“行为数据采集、反馈数据采集、模型训练、模型应用”四个标准步骤，并借助第四范式领先的AutoML技术构建规模化的AI生产流水线，将AI应用上线平均周期从30人月降低至数十人天，大幅度节省了人力时间成本。
2)面向AI的数据治理
目前企业AI应用开发周期中数据准备占据了60%人天成本，要实现企业AI规模化高效落地需要建立一套完整的AI的数据治理系统。SageOne不仅具备能够存取 PB 级甚至更大量的日志的实时高性能存储能力，同时解决了企业数据采集访问双实时、全量原始数据 、线上线下一致性及利用回流数据自动标注等AI数据治理能力难题，突破制约AI规模化落地的数据瓶颈。
3)AutoML
AutoML是帮助企业AI走向规模化生产流水线的关键性技术。SageOne内置第四范式自研的领先AutoML算法，覆盖企业AI应用从数据准备、自动数据标注、自动模型选择、模型一键上线、模型迭代自学习等端到端的全栈流程，助力企业实现低门槛、高效率、大规模构建AI应用。
SageOne的领先性能表现，正在支撑大规模核心场景快速智能迭代。
此外，本次发布会现场第四范式还展示了全面国产化的AI软硬一体机——领航，产品内置国产化的CPU、BIOS、网卡和操作系统等软硬组件，深度融合第四范式独有企业级先知Sage平台中自研高维机器学习框架、AutoML和实时自学习等突出优势，提供不逊于市场其他主流软硬一体机的算力表现，保障企业更安全、可靠的算力应用。
面对越来越多企业AI “1+N”转型的迫切需求，第四范式发布SageOne 企业级 AI 集成系统恰逢其时，不仅为企业实现核心业务“1”提供极致业务效果和大规模“N”个场景快速落地的全面有效支撑，同时带给企业拥有更优质的能效和更高的投资回报率。目前，第四范式SageOne AI 集成系统产品服务于银行、保险、证券、零售、安防、能源、政务、媒体、互联网等多个行业与领域的领军企业，助力它们实现全面AI转型目标。
---------------------------------------------------------
免责声明：
1.本文援引自互联网，旨在传递更多网络信息，仅代表作者本人观点，与本网站无关。
2.本文仅供读者参考，本网站未对该内容进行证实，对其原创性、真实性、完整性、及时性不作任何保证。
