投稿|一场泛零售数智化要怎么做？( 四 )
【投稿|一场泛零售数智化要怎么做？】搜索算法的招式是什么？比如搜索一个13香手机（Iphone13 ProMax），破算法搜出来一堆手机壳、充电线，或者型号也搞不对，出来一堆淘汰款 。好算法就能找到脑中所想 。
算法和算法底座，兵分两路，“上路纵队”有多个，“下路纵队”只有一个 。先分工灭敌，再火力合并 。
集中火力是指把重复使用的功能都“拿”出来，以组件的形式放在软件系统里 。难度挺大，既照顾共性，又包容差异 。高铁车头始终一个，拉动的车厢从8节，扩大到16节，丝毫不影响前进速度 。
03 凿山穿地 时间总不经用，转眼几度春秋 。数据，多模态，组织越来越复杂，应用越来越灵活 。底层技术，又难又累，算法底座里的底层技术，更难更累，简直是一个让人挣扎的泥潭 。 最难的技术，是最磨炼人的地方 。
2015年，包勇军在AI框架（Theano）上进行适合业务的定制化开发，这个框架是加拿大蒙特利尔大学实验室的开源软件 。那时候很多人都没把AI用起来，更别说定制化开发AI框架 。
AI很耳熟，“框架”是个啥？这么说吧，算法跑在算法底座上，算法底座跑在AI框架上 。所以，很好理解，AI框架是底座中的底座，属兵家必争之地 。这好比，AI是一辆汽车，AI框架则是汽车的发动机 。AI是手机，AI框架就是手机操作系统 。
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技术风向总在变化，兵贵神速，2016年，包勇军带着团队迅速切入AI框架（TensorFlow）的内核 。2017年初，朱小坤入职了，专门负责算法底座，带着团队逢山开道，遇水搭桥 。他们的口号可能是八个红漆大字，“稳如泰山”“保障有力” 。
2018年左右，京东的GMV（16768亿元），比2013年翻了13倍，业务的压力分分秒秒传导给技术 。每当任务激增，资源的消耗必然水涨船高 。
这时候，每个人都以为会有好的资源助攻 。然而，Paul总提出：“技术能力满足所有团队对于算法和算力的需求，但是，一不能堆人，二不能堆机器 。” 听到这句话的人，面部表情恐怕是僵住的 。
那一年，AI江湖笃信“计算资源大力出奇迹” 。计算资源不够，就好比出去逛街，满世界好东西，兜里钱不够 。 那一年，AI算法创新多红利，算法不够，一脸尴尬，这就像出去比武，你拿了一根破木棍，人家打出一套降龙十八掌，顺带九阴真经、弹指神通、六脉神剑…… 王者荣耀打大龙，每一次攻击都在耗血 。AI算法跑起来，每秒都在消耗计算资源 。
一台很（英）著（伟）名（达）公司的计算设备，动不动就卖到几十万、上百万 。高档货这么贵，用起来精打细算，底层物理计算机的资源调度立马提上最高日程了 。调度就是一种管理，就是为了用好资源 。
想攻下这个“山头”，一连上了好几个八块腹肌、技术勇猛的精神小伙，可惜，皆是铩羽而归 。
只要问起，小伙们就满脸不高兴地甩一句：“帅哥的事，你少管 。”实际上，底层涉及的技术面比较广，跨多个技术领域 。资源调度也是基础设施，在算法底座的下面，是算法底座的油箱 。
核心是智慧集群的管理调度，但是，镜像管理、多集群管理、日志管理、监控等每一样都要管好 。
有些人一进门，一股杀气 。朱小坤一进门，一团和气 。朱小坤有了一些白发，但每一根头发都倔强地摆出造型，有一种行事低调的艺术家风范 。桌面上总摆着纸质的学术论文，脸上总挂着和蔼可亲的笑容，办公桌前伏案的他，更像大学里一位教高等数学的老教授 。
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