一张图片胜过千言万语，在网红、KOL、明星带货越来越火的今天，以图搜图成为我们迅速“种草”的必备技能。

机器如何快速精准地找到图片对应的商品的呢？想想我们小时候怎么查字典？拆偏旁，算笔画，或者拼拼音、找声母，然后就是翻页。

图片搜索的基本原理类似于查字典，也需要图片库（字典）以及对应的索引库（相当于拼音、偏旁的索引）；然后把一个图片进行特征提取（算笔画或者拼拼音）；接着把特征值输入到索引库，通过搜索匹配得到结果，搜索结果会进入商品库，商品库会根据搜索结果自动弹出一系列的推荐商品（不用翻页了，感谢计算机）。

我们知道这种技术在多年前就被电商普遍采用了，但一直比较低调，因为体验实在是……，好在今天的以图搜图早就甩昨天800条大马路了。

以图搜图，轻松搜到同款

为什么会有这样的提升？一方面，得益于程序猿/媛加班加点对于系统的不断改进，另一方面则得益于AI，以图搜图大量采用了AI技术，AI技术可以通过大量计算自我优化，提高模型准确度，也就是说，以图搜图的准确度也是计算力暴力提升的结果。

AI是什么？计算机可以像人一样计算，AI可以让计算机可以像人一样学习和思考。怎么实现呢？我们都知道任何一个计算机软件都有着大量的函数参数，而且是不可变的，但是AI系统中函数的参数是可变的，甚至软件结构也是可以调整的，程序猿/媛、攻城狮们先要做出一组标记数据，比如程序猿/媛和攻城狮们最爱的喵星人和它的死敌汪星人就被拿来做训练了。喵星人的照片就标记为猫，汪星人的照片标记为狗，然后把这些数据输入到模型中，模型就会根据自己的计算结果对比数据的标记结果，进行自我调整，从而提高输出的准确率。更多频次的训练、更大的标记数据集都会让模型的准确度不断提高。这个过程是线下的，被称为训练，经过训练的模型就可以上线提供服务，提供服务的过程被称为推理，也就是我们用到的以图搜图。

近年来，很多程序猿/媛、攻城狮们的年薪已经跨过百万大关，互联网公司的人力成本是噌噌的涨，相比之下，计算力的单价却一直按照摩尔定律在降低…不！在超越摩尔定律的速度降低（GPU、FPGA性能的飙升是另一个技术话题了），所以，互联网大佬们敞开了买AI服务器，来提升算法。我们躺在床上购物的时候，真不要忘了小浪，要知道中国一半以上的AI服务器都是浪潮做的，没有浪潮，请回忆800条街外的以图搜图吧。

好，最后几个问题，快问快答，让你知道在以图搜图中，计算力有多暴力。

-请问最最最复杂的AI模型有多复杂？

-怎么也要几万个参数吧？训练数据集估计要几个亿？

-什么？！那是几年前，现在稍微像点样子的AI模型都是千亿级别数量的参数、万亿级别数量的训练数据集，少年，这些参数光是数完，估计人类都灭亡了。这么大规模的AI模型需要多少服务器？

-我觉得怎么也要几万台吧？

-又错了，多的几百台就够了，少的几十台就行，因为AI服务器的性能就是这么逆天！浪潮AGX-5每秒可以完成训练2000万亿次。

-等等，这个速度有多快？

- 这么来说吧，2018年全球超算TOP500排行榜的状元美国Summit超级计算机的时候，计算性能是2亿亿次，虽然是多了一个0，但是Summit是用3400台服务器堆起来的。当然AI训练是4位或是8位计算精度，Summit是64位计算精度。

浪潮服务器AGX-5

我们知道不仅是电商，还有很多的企业、政府等传统用户也要部署AI，没关系，不管是什么需求，只要您提，小浪都能满足，对于传统用户，小浪首先推荐NF5468M5。

高度4U，可支持8颗最高性能的Tesla V100以PCI-E或NVLink高速互联，可以提供高达300GB/s的互连带宽，并提供极低的延迟；面向在线推理对高能效比的需求，其可支持16颗高能效比的TeslaP4、T4。适合于互联网批量部署，也适合刚入AI圈子的技术小白。

浪潮服务器NF5468M5

最后，扯远一句。

我们正在步入AI的时代，不知不觉中AI已经包围了我们。买杯咖啡，扫码支付背后有AI；进超市买东西，商品陈列背后有AI；开车，集成了AI技术的摄像头，让你规规矩矩，你网购、浏览网页、电话……背后全是AI。有了AI，天气预报预报时长从3天提高到1周，贷款审核周期从以周为单位变成以分钟为单位……

AI能够走入我们的生活，主要是算法、数据和计算力的推动，程序猿/媛成为高光群体、AI创业公司成为资本宠儿后，算法的价值已经广为人知，相比而言，计算力的价值却一直被忽视。计算力对于AI就像水、电和煤气对于我们的生活一样，因为太重要了，所以被忽视。

你能够岁月静好，是因为有人在为你负重前行。翻译过来就是“你能够血拼双十一，是因为有AI服务器在不停的计算”。

浪潮是中国最大的AI服务器提供商，愿意为你负重前行，愿意用计算守护你的狂欢。