近日，斯坦福大学公布了最新的DAWNBench深度学习榜单，阿里云打破谷歌等企业创造的纪录，包揽图像识别比赛的四项第一，这也意味着阿里云可提供全球最快的AI计算服务。

斯坦福大学DAWNBench是人工智能领域最权威的竞赛之一，它是衡量深度学习优化策略、模型架构、软件框架、云和硬件等综合解决方案实力的标准之一。在图像识别（Image Classification on ImageNet）榜单中，阿里云包揽了训练时间、训练成本、推理延迟以及推理成本四项第一，打破了谷歌等企业保持一年多的纪录。

（阿里云包揽训练时间、训练成本、推理延迟以及推理成本四项第一）

DAWNBench官方显示，阿里云异构计算服务训练ImageNet 128万张图片仅需2分38秒，基于含光800的AI服务识别一张图片仅需0.0739ms，同时在训练成本和推理成本上也实现世界纪录的突破。

据悉，此次阿里云创造四项纪录得益于阿里云自研加速框架AIACC及平头哥含光800。AIACC是阿里云自主研发的飞天AI加速引擎，首次实现了统一加速Tensorflow、PyTorch、MxNet和Caffe等主流深度学习框架，在相同的硬件平台下，AIACC能够显著提升人工智能训练与推理的性能。

含光800是阿里巴巴第一颗自研芯片，也是全球性能最强的AI推理芯片，性能及能效比全球第一，基于含光800的AI云服务每秒可实现1600万亿次级别深度学习计算。

近年来，深度学习模型越来越复杂，所需的计算资源和计算时间也大幅增加，昂贵的AI算力制约了AI应用的落地，提升性能、降低成本成为企业的重中之重。

阿里云计算平台通过软硬件协同创新实现了性能上的大幅提升，目前相关AI计算服务已经在图像识别、语音识别、内容推荐、自动驾驶、自然语言理解等人工智能场景得到了大规模应用。以国内AI创业公司地平线为例，该公司采用阿里云AI计算服务进行深度学习训练，性能提升3倍，并显著降低训练成本。

据了解，阿里云已开源了基于AIACC加速引擎的AI解决方案，基于含光800的AI云服务也将对外开放。