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浪潮席卷2018:計算產業重新自我定義

發布時間:2020-08-07 23:49:51 來源:ITPUB博客 閱讀:180 作者:naojiti 欄目:云計算

人類對于技術的想象,一直是一件非常有趣的事情。我們可以在維多利亞時期的幻想小說中看到一個四處充滿了齒輪與蒸汽的世界,可人們仍然在使用煤油燈照明。而在七十年代的一些科幻作品中,已經出現了便攜式PC的雛形,只是這些電腦應用的還是黑白屏幕。

現實與預想之所以會出現這種有趣的錯位,是因為我們往往只能看到一兩種技術的進步,卻沒想到科技的發展一定是由點及面,是一系列技術乃至文化的綜合推進。

浪潮席卷2018:計算產業重新自我定義

今天我們所討論的AI也是一樣,很多時候我們對于AI技術發展的認知是有偏差的。當我們在關注最近又有什么腦洞大開的新算法橫空出世,或是語音識別準確率又提升了零點零幾個百分點時,往往忘記了AI技術舞臺上,算法并非唯一的主角。

像算力的發展,就是讓AI藍圖從預想走向現實的重要力量。

而從浪潮集團智慧計算過去一年的發展中,我們或許可以嘗試摸索AI計算的奔跑步伐。

“1,60,70”:解密中國計算產業的神秘代碼

風起于青萍之末。

在浪潮的2018年中,出現了一組由三個數字組成的“神秘代碼”,或許可以幫助我們理解當下的中國計算產業。這組數據是“1,60,70”——第一名,60EB和70%。

“1”這個數字,代表著中國計算市場的生命力。

去年一年中,浪潮在中國市場取得了一系列第一:服務器市場第一、AI計算市場第一、云計算政務云市場第一、互聯網市場第一、存儲市場增速第一……

同時去年一年浪潮的海外業務也增長了3.5倍,進入了全球服務器市場前三名。

這一系列第一,不僅僅是浪潮的業績,也是中國乃至全球對于AI計算、云計算等等服務強烈渴求的表現。

“60”則是整個計算產業當前所面臨的共同機遇——正在突破臨界點的數據量。

根據浪潮提供的資料顯示,2018年中國大規模數據中心的數據容量已經達到了60EB,而到2020年,這一數字將達到200EB。隨著AI與現實世界的結合越來越緊密,正在有越來越多的傳感器被“埋入”我們身邊。每分每秒記錄著位置與速度的智能汽車終端、自動檢視每一塊原料的生產線、隨時向云端傳輸數據的智能安防攝像頭……

浪潮席卷2018:計算產業重新自我定義

在這些數據量將我們淹沒之前,計算、存儲產業不僅面臨著廣袤的市場,也面臨著技術發展中的全新命題。

這也將代碼引向了最后一個數字,70,計算技術之于AI發展的重要影響。

計算力之于AI,不僅僅只是承擔著數據上下傳遞的作用。在浪潮推出的管理套件AIStation上,在不添置硬件的前提下可以讓用戶AI環境的利用率從原來不到20%迅速提升到70%以上。

這就意味著,在未來AI計算任務越來越復雜和龐大時,浪潮所代表的計算產業有能力和義務通過技術創新來幫助硬件體系更高效的發揮作用,而不是一味的通過增加硬件來增加AI技術的成本負擔。

從浪潮的神秘代碼中,我們可以解讀出來三個關鍵信息:

1. 隨著AI產業化的發展,計算市場正在進入一個前所未有的爆發期;

2. AI帶來的數據處理需求和數據量暴增,對計算技術提出了新的要求;

3. 在硬件產品本身之外,計算技術對于AI落地還有著更多深遠影響有待探索。

從線性到張量:計算產業的三階跨越

這三個信息都指向著同一個問題,在AI的未來藍圖中,計算產業所承擔的角色相較以往有著巨大的差異,以往研發、組裝、銷售服務器的形式已經不能滿足AI對于算力的要求,計算產業需要通過更多技術創新來實現自我定義。

而這其中的差異,正是從線性到張量之間的跨越,需要突破的不僅僅是數字,而是不同的空間維度。

從浪潮身上,正體現出了計算產業維度擴張的姿態。我們可以逐階而上,看看浪潮是如何一階階走向計算產業的跨越之路。

第一階·人才生態

很有趣的一個現象是,在AI企業紛紛深入高校開展人才計劃時,計算企業的聲量似乎要比算法和數據更小??蓮腁I應用角度來講,未來研發新算法模型的需求,將遠遠低于處理AI計算的需求。其實現在我們就已經能夠看出端倪,拿人臉識別、語音識別這些相對成熟的技術來講,不同廠商的算法模型精準度上已經差別不大,目前的賽點在于能否通過邊緣計算增強技術的適用場景。

浪潮席卷2018:計算產業重新自我定義

有沒有足夠深入的人才培養計劃,不僅對于某一家計算企業的發展至關重要,也決定了未來AI落地時是否有足夠均衡的人才類型。

在這一方面,浪潮已經先人一步。在2018年推出的Plan T中,浪潮一直在通過集訓營、向高校提供AIStation應用資源、參與編著課程和教材等等方式,幫助高校共同培養更貼合未來計算產業需求的人才生態。

第二階·產業關系

在去年《哈佛商業評論》在中國評選“拉姆·查蘭管理實踐獎”時,浪潮的JDM模式獲得了這一獎項。這一獎項代表著,AI時代下計算企業與應用產業之間的關系正在改變。AI技術的出現讓產業對于計算的需求產生了很大的變化。以往企業對于數據計算和存儲的需求往往是沒有太多差異的,但不同算法的出現讓企業的需求也開始偏于個性化。例如有些企業可能更依賴于海量數據,因此則需要在存儲和服務器容量上有更高要求;而有些企業則更注重數據的及時反饋,因而需要更多的邊緣計算。

浪潮的JDM模式之所以受到好評,就在于改變了以往計算產業零溝通的狀況,轉換為根據客戶需求進行深入的定制化生產。而浪潮之所以去年一年中在海外市場成績斐然,很大一部分原因也在于JDM的模式能夠更高效的滿足企業智能化轉型的需要。

第三階·One More Thing

在完成了人才生態和產業關系兩階之后,想計算產業再向前邁一步,可能就要像每一次手機發布一樣,提供一個超脫于現有產業矩陣的“One More Thing”。對于浪潮來說,他們的One More Thing就是HPC——高性能計算。

回到一開始的話題,當一項技術剛剛處于起步期時,我們很難想象到未來它到底將如何改變我們的生活,因為未來的面貌是在無數項技術的共同作用下形成的?;蛟S未來二維材料的發展會讓我們神經中都游走著塵埃大小的傳感器,又或許在5G的作用下我們不再需要終端存儲,而是讓海量數據永遠在云端游走。

在無數可能圍繞周圍時,準備一項“One More Thing”顯然是不會出錯的選擇。對于浪潮來說,HPC的強大算力給未來AI應用提供了更多豐富的技術出口和選擇。尤其HPC技術門檻更高,在不可知的未來中,作為One More Thing的HPC很可能成為浪潮重要的護城河。

浪潮席卷2018:計算產業重新自我定義

過去的一年,對于浪潮和計算產業來說都是意義非凡的一年。達成了跨越式的發展,卻也讓計算產業進入到了一個全新的時代,過去一年的成就既是豐碑,也是起點。更值得期待的,是新時代的哨聲吹響后帶來的超音速旅行。

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