要用“+智能”強(qiáng)身健體，“心臟”做好準(zhǔn)備了嗎？

今年的《政府工作報(bào)告》中，首次寫入了“智能+”相關(guān)命題與討論。這一國(guó)家政策方針，指明了智能技術(shù)必須與產(chǎn)業(yè)結(jié)合，進(jìn)入生產(chǎn)核心領(lǐng)域，才能達(dá)成為現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)體解放生產(chǎn)力，提高生產(chǎn)效率的目標(biāo)。

而“+智能”的實(shí)現(xiàn)，也為各行各業(yè)和服務(wù)于全社會(huì)的ICT基礎(chǔ)設(shè)施提出了新的挑戰(zhàn)。當(dāng)智能化浪潮襲來，各行各業(yè)都將提出對(duì)計(jì)算的新應(yīng)用、新場(chǎng)景和新需求。而為了應(yīng)對(duì)這些變量，其實(shí)還有大量棘手的問題需要解決。

其中最關(guān)鍵的問題，來自算力。

根據(jù)OpenAI統(tǒng)計(jì)，從2012年到2018年，全球?qū)?a href="http://www.ygpos.cn/AI_1.html" target="_blank" class="keylink">AI算力的需求提高了30萬倍，而算力供給卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足。而在普遍的算力饑渴中，最急待升級(jí)的算力輸出口，應(yīng)該就是數(shù)據(jù)中心。

我們知道，在今天這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代，最主要的計(jì)算和存儲(chǔ)都已經(jīng)發(fā)生在了數(shù)據(jù)中心當(dāng)中。數(shù)據(jù)中心就像整個(gè)計(jì)算世界的心臟，供給著所有計(jì)算相關(guān)的數(shù)據(jù)血液流動(dòng)，驅(qū)動(dòng)ICT產(chǎn)業(yè)正常運(yùn)轉(zhuǎn)。

如果說+智能是一套新的武功，那么能不能快速將其融會(huì)貫通，很大程度上將取決于習(xí)武者是否有一顆“大心臟”。否則剛練了沒幾下，心臟供血先不足了，那豈不是自討沒趣？

為了練就智能計(jì)算時(shí)代強(qiáng)大的“心肺功能”，需要解決哪些問題？

據(jù)了解，從成立以來就接連有大動(dòng)作出手的華為智能計(jì)算業(yè)務(wù)部，接下來將把目標(biāo)對(duì)準(zhǔn)計(jì)算世界的中央：數(shù)據(jù)中心與架設(shè)其中的服務(wù)器。那么不妨借這個(gè)機(jī)會(huì)，讓我們先來了解一下，數(shù)據(jù)中心這顆計(jì)算世界的心臟，在今天到底面臨著哪些問題。

計(jì)算需求在提速，數(shù)據(jù)中心跟得上嗎？

在云計(jì)算和互聯(lián)網(wǎng)帶來的通用計(jì)算時(shí)代，數(shù)據(jù)中心實(shí)質(zhì)上也就是全球計(jì)算系統(tǒng)的中樞。

1978年，英特爾推出了8060中央處理器，同時(shí)發(fā)布了x86指令集架構(gòu)。此后，這一指令集成為了通用計(jì)算時(shí)代的代表。而隨著計(jì)算需求日益龐大，網(wǎng)絡(luò)傳輸能力日益增強(qiáng)，計(jì)算產(chǎn)業(yè)開始進(jìn)行更加集成化的計(jì)算處理模式。于是就產(chǎn)生了集中計(jì)算、集中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)中心模式。而基于x86指令集的計(jì)算服務(wù)器，依舊是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的主要構(gòu)成體。

然而隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，數(shù)據(jù)中心也開始承擔(dān)越來越多的壓力。比如說視頻和圖像任務(wù)開始越來越多，AI更是提出了完全不同的、基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算任務(wù)需求，這些計(jì)算任務(wù)僅僅使用通用CPU計(jì)算，其效率會(huì)越來越差。

而隨著對(duì)AI等智能計(jì)算任務(wù)的需求量大幅提升，相關(guān)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸趨勢(shì)，各行業(yè)開始產(chǎn)生不同的計(jì)算與存儲(chǔ)要求，這就讓傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心更加難以負(fù)載。

總體來說，這個(gè)問題有兩種解決方案，一就是興建更多大型數(shù)據(jù)中心，但這個(gè)顯然不能作為絕對(duì)方案，二就是對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心，尤其是其使用的服務(wù)器進(jìn)行智能化升級(jí)，讓數(shù)據(jù)中心跟上智能時(shí)代的進(jìn)化需求。

總體來說，數(shù)據(jù)中心的升級(jí)要解決兩個(gè)宏觀問題。

首先當(dāng)然是針對(duì)視頻圖像、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等新需求的算力提升，擺脫過度依賴CPU的歷史。讓算力供給充沛，把昂貴的算力成本降低，讓算力適應(yīng)新的計(jì)算需求。

其次，是對(duì)數(shù)據(jù)中心的運(yùn)維管理進(jìn)行升級(jí)。今天隨著數(shù)據(jù)中心的處理數(shù)據(jù)越來越多，設(shè)備體系越來越復(fù)雜，已經(jīng)陸續(xù)出現(xiàn)了“建得起，管不起”的現(xiàn)象，以至于人力根本無法承受數(shù)據(jù)中心運(yùn)維任務(wù)的復(fù)雜程度加速。

此外，大型數(shù)據(jù)中心還在變成新型的“電老虎”，而其實(shí)飽和制冷模式要浪費(fèi)大量的能源，這也是數(shù)據(jù)中心需要重新審視的問題。

由以上邏輯可以看出，數(shù)據(jù)中心的智能時(shí)代升級(jí)，主要需要解決兩方面問題：內(nèi)在的服務(wù)器迭代，以及運(yùn)維場(chǎng)景的全局進(jìn)化。

智能計(jì)算的新需求：服務(wù)器本身的升級(jí)空間

讓我們先來看看第一個(gè)問題，數(shù)據(jù)中心服務(wù)器在今天要進(jìn)行哪些升級(jí)進(jìn)化？

AI的到來，事實(shí)上對(duì)計(jì)算提出了一個(gè)體系化的考驗(yàn)。比如說在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中，訓(xùn)練計(jì)算需要處理視頻和圖像，這就需要對(duì)圖像任務(wù)進(jìn)行處理的針對(duì)性算力。然后還要擁有深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等AI算法的專項(xiàng)加速能力，確保訓(xùn)練效率可以達(dá)標(biāo)。而在自動(dòng)駕駛訓(xùn)練過程中，數(shù)據(jù)吞吐量是異常龐大的，網(wǎng)絡(luò)需求和存儲(chǔ)需求也都較互聯(lián)網(wǎng)任務(wù)有著指數(shù)級(jí)提升。

一般來說，在智能計(jì)算的任務(wù)需求下，服務(wù)器被要求進(jìn)行三個(gè)方面的能力進(jìn)化。

1、性能更強(qiáng)，兼容性更好的異構(gòu)計(jì)算能力，能夠適應(yīng)不同數(shù)據(jù)類型的大規(guī)模處理。

2、強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)處理能力，能夠融合不同網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，確保低時(shí)延、大流量的網(wǎng)絡(luò)傳輸。

3、數(shù)據(jù)吞吐能力進(jìn)一步升級(jí)，對(duì)主流數(shù)據(jù)庫(kù)有更好的性能加持。

服務(wù)器可以說是數(shù)據(jù)中心的核心，核心算力的進(jìn)化才能確保智能進(jìn)化準(zhǔn)確完成。然而另一個(gè)角度看，數(shù)據(jù)中心本身也是一個(gè)不斷復(fù)雜化的場(chǎng)景。數(shù)據(jù)中心的運(yùn)維與節(jié)能，對(duì)于整個(gè)計(jì)算產(chǎn)業(yè)來說也是至關(guān)重要的。

大數(shù)據(jù)，大中心：大規(guī)模部署場(chǎng)景的進(jìn)化

如果我們把數(shù)據(jù)中心看作一個(gè)工廠，就會(huì)發(fā)現(xiàn)今天這間工廠，正在經(jīng)歷從傳統(tǒng)工業(yè)的粗放型增長(zhǎng)方式，逐步過渡到精細(xì)化、自動(dòng)化增長(zhǎng)方式的過度。

比如說，為了提高算力，數(shù)據(jù)中心普遍都在經(jīng)歷越建越大的變化過程。不斷增多的服務(wù)器，海量匯集的數(shù)據(jù)和存儲(chǔ)卡，意味著數(shù)據(jù)中心本身在變得越來越復(fù)雜。這種趨勢(shì)發(fā)展下去，將會(huì)面臨兩大問題，一是運(yùn)維工作的復(fù)雜程度，很快將超過人工所能負(fù)載的極限；二是龐大的數(shù)據(jù)中心場(chǎng)景意味著飽和式制冷，將消耗過量的資源。

這兩大問題的出現(xiàn)，要求數(shù)據(jù)中心自身的服務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行更多進(jìn)化。總地來說，數(shù)據(jù)中心場(chǎng)景正在呼喚“四個(gè)進(jìn)化”：

1、運(yùn)維進(jìn)化，降低人工干預(yù)次數(shù)以及運(yùn)維難度，推升利用智能技術(shù)解決運(yùn)維問題的解決方案，讓復(fù)雜的運(yùn)維變得簡(jiǎn)單易操作。

2、智能服務(wù)器部署與軟件管理，對(duì)數(shù)據(jù)中心軟硬件部署和管理實(shí)現(xiàn)整體優(yōu)化，減少高頻次重復(fù)勞動(dòng)。

3、自動(dòng)診斷和修復(fù)，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)主動(dòng)發(fā)現(xiàn)故障源，快速排查，機(jī)器自動(dòng)修復(fù)，降低服務(wù)器故障率。

4、功耗管理邁上新臺(tái)階，將服務(wù)器的耗電與制冷需求進(jìn)行連接，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心L1與L2的聯(lián)動(dòng)。達(dá)成低功耗低能耗的目標(biāo)，降低數(shù)據(jù)中心整體用電。

這四個(gè)進(jìn)化，意味著數(shù)據(jù)中心的進(jìn)化方向，也是ICT產(chǎn)業(yè)本身實(shí)現(xiàn)智能化的標(biāo)志之一。

醞釀“大心臟“的華為

去年年底，華為成立了智能計(jì)算業(yè)務(wù)部，開始將智能計(jì)算產(chǎn)業(yè)作為整體需求，針對(duì)不同的計(jì)算需求與業(yè)務(wù)場(chǎng)景，提供相應(yīng)的智能計(jì)算解決方案。

迄今為止，華為智能計(jì)算業(yè)務(wù)部發(fā)布了Atlas人工智能計(jì)算平臺(tái)（包括Atlas 200 AI加速模塊、Atlas 300 AI加速卡、Atlas 500智能小站和Atlas 800 AI一體機(jī)）、智能駕駛計(jì)算平臺(tái)心MDC 600、關(guān)鍵業(yè)務(wù)服務(wù)器KunLun V5等產(chǎn)品和解決方案，而下一步的重頭戲，則很有可能聚焦在數(shù)據(jù)中心與服務(wù)器，這個(gè)智能計(jì)算的核心場(chǎng)景中。將目前x86系列產(chǎn)品中的主打產(chǎn)品，F(xiàn)usionServer服務(wù)器進(jìn)行進(jìn)一步升級(jí)。將數(shù)據(jù)中心在今天可能面對(duì)的內(nèi)外兩個(gè)系統(tǒng)問題、多種升級(jí)阻礙一網(wǎng)打盡。

為醞釀一顆“大心臟”，迎接智能時(shí)代的快速到來，華為將在智能計(jì)算話題中給出哪些新的答案？讓我們一同期待4月3日的發(fā)布會(huì)吧。

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