近日，斯坦福大學公佈最新DAWNBench深度學習推理榜單，該榜單是人工智能領域最權威的競賽之一，亞馬遜AWS及谷歌均榜上有名，它要求參賽機構的計算平臺對5萬張圖片進行精準識別並分類。在最近的一次測試結果中，阿里雲的識別速度打破了亞馬遜保持八個月的記錄，成爲首次出現在該榜單的中國科技公司。
根據結果顯示，阿里雲識別圖片的速度比亞馬遜快2.36倍，比谷歌快5.28倍。阿里雲可以獲勝的關鍵是強大的計算能力，其突破點在於針對圖像識別任務研發了加速框架，可以自動將深度學習推理模型從32比特壓縮到8比特，佔用的計算資源將減少4倍，速度也由此提升了4倍。
在人工智能技術領域的研究中，儘管研究人員對系統、算法和硬件進行了大量的研究，以加速深度學習的工作負載，但是卻沒有標準的方法以評估端到端深度學習（end-to-end deep learning）性能。斯坦福大學提出的Dawnbench就是一種用於端到端深度學習訓練和推理的基準套件，它提供了一組常見的深度學習工作負載，用於在不同的優化策略、模型架構、軟件框架、雲和硬件上量化訓練時間、訓練成本、推理延遲和推理成本。
此前，Intel的ResNet模型(Caffe框架)，即完全由Xeon處理器構建的亞馬遜EC2平臺，在推理延遲和推理成本上都拿下第一。具體來說，Intel平臺處理10000張圖片的延遲是9.96ms，成本0.02美元。阿里雲本次獲得了圖像識別性能及成本雙料冠軍，但其成本同樣爲0.02美元。
早在今年5月份，阿里巴巴集團CEO張勇就在發言中表示：AI（人工智能）對於很多人來說可能是新事物，但阿里巴巴早已大規模應用。當大家第一次聽到AI時，我們還以爲說的是Alibaba Intellegence（阿里智能）。阿里雲彈性計算負責人餘鋒表示，隨着人工智能等計算場景的普及，計算芯片將‘術業有專攻，算力的大幅提升將成爲業務創新的基石。