章文嵩透露，阿里巴巴内部早期上线了33个GPU线上应用，进行着1亿+张级别的图片训练，同时配备了2P FLOPS的GPU计算集群，结果在一周之内就被几乎全部占用，这是阿里云此前没预料到的。而当下在图片识别领域就出现了诸如face++ deepglint senstime linkface cogtu等众多初创公司，因此章文嵩判断，基于深度学习的图像，语音技术应用即将爆发。这些技术的爆发带来一个非常迫切的问题：高性能数据分析。

 

据悉，深度学习产生于2006年，距今已近十年，但为什么没有在当时蓬勃发展，为什么在当时看不出效果？主要原因是它依赖于大量的训练数据以及强大的计算能力。作为技术变革对商业的影响案例，2012年用16000个CPU搭建的服务，在今天只需要4个GPU就能快速完成。

 

数据和计算能力的增强，使得过去无法大面积开展的分析得以成真。章文嵩表示，如同原油提炼成汽油一样，对数据的挖掘、提炼能力要求越来越高，我们需要更高效能、更强大的计算能力，未来需要解决小计算需求的虚拟机和提供高性能计算加速的物理机相互配合的云上技术生态。

 

章文嵩透露，阿里云即将推出基于GPU的高性能计算服务，以便更多用户可以利用云计算和技术拓展属于自己的商业边界。