按下數(shù)實融合的加速鍵，新華三推動基礎設施變革

去年底，生成式AI（AIGC）開始席卷全球，吸引社會各界的廣泛關注。

正所謂AI黃金時代的到來，將重新定義各行各業(yè)。AIGC熱浪來襲，標志著在數(shù)實融合的大趨勢下，人工智能大范圍應用的奇點已經(jīng)來臨，將對未來整個社會經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生深遠影響。

事實上，隨著AIGC的興起，除了像自動駕駛、智慧金融、智能客服等智慧應用大量涌現(xiàn)之外，越來越多行業(yè)用戶今年將目光瞄準了AI大模型，寄希望通過AI大模型、AIGC強大的能力來改變自身，真正讓業(yè)務走向智能化。

但強大的AIGC背后是基礎設施、大模型和模型應用等一系列復雜工程化的結果，絕非簡單搭建即可實現(xiàn)。尤其是在基礎設施領域，AIGC帶來的算法復雜度、數(shù)據(jù)量指數(shù)級增長，以及模型層數(shù)、參數(shù)規(guī)?？焖倥蛎洠瑢λ懔?、存儲、網(wǎng)絡等基礎設施提出了前所未有的挑戰(zhàn)。

正如新華三集團副總裁、計算存儲產(chǎn)品線總裁徐潤安在今年新華三領航者峰會上所言：計算、存儲等基礎設施正在加速走向變革，成為“數(shù)字中國”建設的重要基石以及各行業(yè)加速業(yè)務創(chuàng)新的源動力。新華三將以“內生智能 成就智慧”IT技術戰(zhàn)略，為AI時代構建堅實的基礎設施底座。

AI時代，基礎設施迎來巨變

Gartner預測，到2025年，人工智能將成為推動基礎架構決策的最主要因素之一，這將導致基礎設施需求增長10倍。

除了基礎設施需求增長之外，AIGC、AI大模型等人工智能相關技術的快速發(fā)展，正在對包括算力、存儲、網(wǎng)絡等在內的基礎設施產(chǎn)生不可低估的影響。

首先，大量智慧應用的涌現(xiàn)帶來了算力革命，過去通用算力一統(tǒng)天下的局面正在打破，多元異構算力成為大勢所趨。根據(jù)《中國算力發(fā)展指數(shù)白皮書》的預測，預計2025年全球算力規(guī)模將達到3300 EFlops，2021-2025年年均復合增長率達到52.2%，其中AI算力占比將持續(xù)提升。

隨著越來越多用戶瞄準的AI大模型，帶來了對于多元算力管理、異構內存高效利用等一系列挑戰(zhàn)。比如，當前諸多大模型每進行一次訓練迭代需要消耗4.5ExaFLOPS算力，而主流GPU卡單卡算力只能達到TFLOPS級別，這意味著在大集群下如何高效調度、管理和發(fā)揮算力潛能至關重要。

其次，AI大模型正在加速走向多模態(tài)大模型，標志著將進一步接入音視頻數(shù)據(jù)，PB級海量數(shù)據(jù)的訓練將會對存儲的性能、容量等帶來巨大的挑戰(zhàn)。而隨著AIGC應用的深入，隨之而來的推理需求也會對數(shù)據(jù)處理性能提出更高要求。例如，OpenAI GPT-5開始就是多模態(tài)大模型，國內多款大模型也在走向多模態(tài)，一旦這些大模型接入到像車路協(xié)同、智能制造、智慧醫(yī)療等場景，對數(shù)據(jù)處理效率提出全新要求。

第三，AIGC對于基礎設施自身的智能化和綠色化正在產(chǎn)生關鍵性影響。智慧應用需要大量算力、存儲資源做支撐，但并不意味著僅僅是簡單的基礎設施堆砌，如何高效使用基礎設施，將會成為越來越用戶關注的焦點。比如，智慧應用的規(guī)?；蛨鼍盎?，將極大提升數(shù)據(jù)處理的復雜度，需要采集、訓練、推理等環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)互通性提升，減少不必要的協(xié)議轉換，提升數(shù)據(jù)處理的智能化程度；又如，大量算力的消耗帶來了顯著的能耗問題，如何讓基礎設施更加綠色節(jié)能也是關鍵。

因此，AI時代的到來，極大的推動基礎設施變革。最新《數(shù)字中國規(guī)劃》的“2522”的整體框架也明確提出夯實數(shù)字基礎設施和數(shù)據(jù)資源體系“兩大基礎”。像新華三也在本次領航者峰會上推出了“AIGC開放戰(zhàn)略”，ICT基礎設施架構是核心之一。

徐潤安認為，AIGC正在數(shù)字化時代掀起新一輪的智能革命，智能技術與行業(yè)場景的深度融合，將推動算力、數(shù)據(jù)、管理和節(jié)能等產(chǎn)品重構和升級，而新華三也將引領基礎設施的變革，幫助百行百業(yè)用戶應對AI時代的到來。

未來就緒的可進化算力

進入到AI時代，算力的進化至關重要。

眾所周知，智慧應用的大量涌現(xiàn)帶來了對于算力需求的顛覆性變化，直接推動了數(shù)據(jù)中心算力基礎設施的需求變化：隨著AI應用的大幅增加，數(shù)據(jù)中心和單位設備的算力密度在持續(xù)提升；多核技術、GPU、NPU等普及，讓異構算力設備的種類大幅增加；多元的算力需求推動算力基礎設施走向細分化、專用化，算力走向調度管理的高效化和智能化……

新華三集團計算存儲產(chǎn)品線副總裁劉宏程認為，大量智慧應用推動數(shù)實融合走向深化，也對底層算力形態(tài)和架構帶來直接影響。過去通用計算時代，計算類型單一，以集中式架構為主，在應用場景存在著復雜、低效和僵化等顯著問題，算力架構、產(chǎn)品等面臨著重塑，采用分布式架構的可進化、高效、綠色的智慧計算將是算力基礎設施未來方向。

事實上，算力基礎設施架構的加速變化并非無跡可循。像CXL協(xié)議近年來獲得產(chǎn)業(yè)界上下游的高度認可就是一個縮影。CXL協(xié)議真正開始打破傳統(tǒng)的馮諾依曼計算體系架構，以內存為中心重塑整個計算體系，迎合了AI時代的算力發(fā)展需求。

劉宏程直言：“CXL協(xié)議發(fā)展到3.0階段，未來2-3年會對整個計算架構產(chǎn)生直接且重要的影響。當前最重要的就是，包括新華三在內的產(chǎn)業(yè)鏈上下游做好標準、產(chǎn)品預研，為未來做好準備?！?/p>

針對算力基礎設施的變革，新華三著重打造了“一體·兩中樞”智慧計算體系。所謂“一體”是以CPU、GPU和xPU為核心，新華三構建起覆蓋通用計算、異構計算等全場景的多元計算體系，并融入液冷等低碳技術，構建起高效、低碳數(shù)據(jù)中心的算力基石；而“兩中樞”則是智能算力中樞和智能管理中樞，聚焦數(shù)據(jù)中心提供全生命周期的智能管理，以全流程的算力智能調度賦能AI開發(fā)核心能力，加速AI創(chuàng)新。

明顯能夠看出，算力需要體系化進行重塑和持續(xù)進化，在場景覆蓋、管理調度和綠色節(jié)能等方面滿足AI時代的全新需求。而新華三的“一體·兩中樞”智慧計算體系，無疑率先從算力體系化的視角思考算力的演進發(fā)展，并在產(chǎn)品、解決方案等層面全面發(fā)力，為AI時代的算力需求做好充足的準備。

比如，全新的H3C UniServer G6和HPE Gen11系列產(chǎn)品覆蓋通用、異構和負載優(yōu)化三大場景需求，并且踐行異構計算設計理念，兼容NVIDIA Hopper架構和OAI架構，同時支持各種DPU，AI算力提升高達10倍，通用算力性能提升53%，數(shù)據(jù)分析效率提升3倍，為不同的應用場景提供了澎湃算力。

又如，算力基礎設施的功耗在未來會成為一大挑戰(zhàn)。像當前最先進的GPU卡功率達到400W，加上服務器的耗電，換算到單機柜則功耗最少達到50KW，未來隨著AIGC應用的深入，算力密度的提升一定會帶來能耗的提升，需要更加綠色、高效的算力供給。為此，新華三在本次峰會上還宣布了“ALL in GREEN”理念，新華三液冷解決方案實現(xiàn)交換機、服務器、微模塊等不同產(chǎn)品的改造，并將液冷技術全面融入到全新的UniServer G6系列服務器中，加上統(tǒng)一的管理和智能運維，讓數(shù)據(jù)中心真正全面走向綠色節(jié)能。

再如，新華三傲飛算力平臺已經(jīng)實現(xiàn)了8000個節(jié)點規(guī)模的調度，針對AI和科學計算場景，可以讓在算力規(guī)模越來越大情況下，精準匹配算力需求、智能部署和智能調度?！鞍溜w算力平臺能夠讓AI訓練時間等大幅降低，并且具有裸機、容器化和虛擬化三種部署方式，靈活滿足用戶的需求?！眲⒑瓿萄a充道。

智慧存儲，構筑AI時代的基石

眾所周知，數(shù)據(jù)是AI應用的關鍵所在。

隨著AIGC的興起，AI大模型在加速走向多模態(tài)和復雜化，除了帶來PB級甚至EB級的海量數(shù)據(jù)之外，也讓混合工作負載迅速增多，大幅提升了實時性極強的數(shù)據(jù)處理需求。因此，一個好的存儲平臺就是AI時代的基石，為AI大模型源源不斷輸入數(shù)據(jù)要素，真正讓AI大模型的通用性變強，加速走向百行百業(yè)。

當前，傳統(tǒng)存儲從數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)處理流程和效率來看，都已經(jīng)很難勝任AI時代的數(shù)據(jù)處理任務。比如，傳統(tǒng)存儲很難在一個系統(tǒng)中滿足不同數(shù)據(jù)類型或者工作負載對于性能的不同需求。比如，隨著AIGC的能力將深入到各個垂直領域進行發(fā)展，會吸收更多行業(yè)相關的數(shù)據(jù)進行訓練，AI訓練的性能瓶頸可能很快就出現(xiàn)。

當前，存儲正朝著數(shù)據(jù)非結構化、數(shù)據(jù)應用多樣化、全閃存場景、AI賦能、綠色節(jié)能等五個方向，智慧存儲被業(yè)界視為是存儲發(fā)展的大勢所趨。所謂智慧存儲，核心主要有兩個方面：其一、在性能、擴展性等方面很好地支撐起各類AI應用，滿足AI時代復雜的數(shù)據(jù)存儲和管理需求；其二、存儲系統(tǒng)自身需要走向智能，無論是工作負載的調優(yōu)、存儲系統(tǒng)的運維還是數(shù)據(jù)管理、節(jié)能減排等均會走向智能化，大幅降低存儲使用的復雜性。

“未來十年，以服務為導向的智慧存儲將帶來巨大的技術變革。新華三認為智慧存儲的演進方向將集中在智能化運維、云化式體驗、追溯碳足跡三個方面?！毙氯A三集團存儲產(chǎn)品線副總經(jīng)理兼首席產(chǎn)品經(jīng)理關天舒介紹道。

在智慧存儲領域，新華三是當之無愧的引領者，其以AI存儲智慧中樞為核心的發(fā)展路線在近年來的市場中被證明極具前瞻性且非常成功。AI存儲智慧中樞平臺可協(xié)助用戶將焦點從底層的存儲布局轉變到上層的應用維度，幫助用戶無縫調配數(shù)據(jù)，自動資源分配與任務分發(fā)，提前風險預測和主動故障處理，并實現(xiàn)按使用計費的公有云式體驗。

在本次領航者峰會上，新華三將AI存儲智慧中樞升級到3.0版本，進一步實現(xiàn)了系統(tǒng)資源的凈空預測，了解工作負載的壓力與變化，理解和掌握業(yè)務規(guī)律，并能進行正確分析和判斷，進一步提升了智慧存儲的智能化程度。

針對AI應用的全面支撐，分布式存儲被認為將堪當大任?！斗植际饺诤洗鎯Πl(fā)展白皮書》預測，分布式融合存儲在云、大數(shù)據(jù)分析、AI等應用場景有著廣泛的部署需求。為此，新華三正式發(fā)布了新一代分布式存儲X18000 G6，具備極致可靠極簡運維、極致性能極低時延、一框交付極致敏捷、整體優(yōu)化極致節(jié)能等多重優(yōu)勢，可以很好地支撐起自動駕駛、海量數(shù)據(jù)智能實時分析等場景。

“AI應用帶來大量的非結構化數(shù)據(jù)，會進一步推動高性能文件存儲和對象存儲的需求。并且，隨著RDMA、RoCE、NVMe、CXL等相關技術的不斷發(fā)展，存儲產(chǎn)品的形態(tài)未來還會持續(xù)創(chuàng)新與演進。新華三智慧存儲會持續(xù)聚焦新智能和新協(xié)議的演進?！标P天舒補充道。

綜合觀察，以AIGC為代表人工智能浪潮，正在開啟AI新時代，百行百業(yè)的生產(chǎn)力有望實現(xiàn)又一次飛躍。與此同時，基礎設施的變革大幕也在加速開啟，CXL、GPU、NPU、AI等多種技術推動著服務器、存儲等基礎設施產(chǎn)品走向重塑。新華三作為ICT領域的佼佼者，在服務器、存儲等基礎設施領域耕耘多年，深刻洞察和理解AI時代的各種挑戰(zhàn)與需求變化，通過布局智慧計算和智慧存儲，為百行百業(yè)構建起AI時代的數(shù)字底座，按下數(shù)實融合的快進鍵，真正讓百行百業(yè)用戶在數(shù)字化浪潮中揚帆遠行。

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