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AI趨勢下計算產業的智能化升級

【發布時間:2020-11-03】

計算產業正在迎來一場智能化的變革,AI普及驅動服務器產品升級。同時,服務器及數據中心的智能化管理和運維也成為大勢所趨。

智能時代,人工智能與實體經濟深度融合,算力的重要性不言而喻。不管是人工智能技術本身的進步還是企業的數字化變革都離不開計算力的支撐。而另一方面,計算本身也深受人工智能技術的影響,在計算產業的各個環節,包括基礎設施、運營以及管理等各個方面,都能看到人工智能的“身影”。

智能計算與加速

根據OpenAI最新的分析,近年來人工智能訓練任務所需求的算力每3.43個月就會翻倍,這一數字大大超越了芯片產業長期存在的摩爾定律(每18個月芯片的性能翻一倍)。自2012至2018的6年時間里,業界對于算力的需求增長了超過300000倍。

AI、5G、物聯網等不同類型工作負載帶來了計算的多樣性趨勢,如何組合不同的計算資源高效地應對不同的計算需求,是提升計算ROI的關鍵。特別是AI的廣泛應用對算力需求增長不斷加快,而CPU技術的提升已經遭遇瓶頸,隨著摩爾定律逐漸失效,我們必須依靠多種計算架構的組合解決算力瓶頸,以應對AI負載的增長。

未來的世界會是一個開放的、多元化的世界,而標準化的計算平臺已經無法滿足數字化技術對計算的要求。為了應對算力爆炸的趨勢,AI服務器引入了智能加速引擎,包含了GPU、FPGA加速卡、智能融合網卡和推理卡加速部件,突破傳統服務器單機性能過度依賴CPU,大幅度提升服務器的系統級性能。

隨著應用和數據的多樣化,計算平臺呈現出向異構計算演進的趨勢,異構計算芯片大規模于眾多應用場景中。在“成就智慧計算”的戰略下,新華三提供了CPU、GPU、FPGA、ASIC等多種強大的計算能力,滿足智能化計算的所有場景,加速百行百業數字化變革。

新華三服務器產品不光集成了對異構計算的支持,還搭載了新華三自主研發的人工智能平臺AIOS,AIOS能夠幫助用戶實現AI的部署、池化、管理、推理、訓練等各個環節的人工智能落地整體解決方案。

AI計算已經成為主流的計算形態,并對人工智能服務器市場產生重要影響。根據IDC的數據,2019年中國AI服務器出貨量為79318臺,同比增長46.7%。2019年人工智能基礎架構市場規模達到20.9億美元,同比增長58.7%。中國AI服務器市場在2018-2023年的年復合增長率為37.9%,也就是到2023年,AI服務器市場規模將達到2019年的3.6倍。

AI服務器不僅出貨量增長速度更高、技術創新更快,而且單機配置也在不斷提高,單臺AI服務器可以提供更高的計算力。當前人工智能服務器正在快速成熟和完善中,如果結合整個人工智能技術和服務的發展,我們看到未來人工智能服務器會重點在低功耗設計、智能邊緣計算、軟硬件平臺融合等領域產生新的突破。

智能管理與運維

具備支撐AI計算的服務器產品是計算產業智能化升級的一個方面,另外不管是服務器產品還是數據中心實現智能化管理和運維也是AI賦能的重要體現。

隨著算力需求的增加,數據中心建設規模越來越大,從幾萬臺服務器到幾十萬甚至上百萬。這就需要IT基礎設施具備快速部署、快速上線及便捷管理的能力,海量服務器的管理場景變得越來越復雜,傳統運維領域面臨許多新的挑戰。

眾所周知,傳統數據中心主要依靠人工操作來解決日常運維問題,人力不僅低效而且穩定性不高,造成海量服務器的部署、運維、管理成本高昂。此外,傳統運維模式中,運維人員主要是被動式地等待問題發生,再進行故障處理,傳統運維模式下人均維護效率為50-100臺。隨著數據中心規模越來越大,故障將發生地更加頻繁,故障之間的關聯將更加復雜,傳統的維護效率會進一步降低。

AI時代,數據中心服務器越來越多承載大數據、人工智能等業務場景,數據中心自身也需要適應新的智能化業務的需求。智能化數據中心的建設應該是基于海量數據,利用人工智能的技術,將人工總結運維規則的過程變為自動學習的過程,實現智能化的故障發現、診斷、處置、預防。

Gartner于2016年提出了智能運維的概念(Algorithmic IT Operations,AIOps),相比人工運維中的不足,智能運維管理不僅能夠簡化流程、提高效率以及綜合管理能力,也能大大降低人為產生的故障率,未來數據中心智能管理必將全面替代純人工運維及自動化半人工運維。

例如新華三創新性地推出了U-Center統一運維平臺,變被動響應式監測為自動智能運維,通過AI和運維的結合,80%以上系統的問題不需要人工干預自動解決。未來甚至能夠在計算資源或者網絡資源、存儲資源遇到瓶頸時給用戶建議,在出現瓶頸之前盡快部署資源幫助解決用戶的問題。

此外,智能服務器通過增加AI智能管理引擎,可提供包含資產管理、能效管理、部署管理、故障管理等智能管理特性,讓海量部署的服務器管理更加智能化,提升管理與運維效率。數據中心通過將傳統服務器升級為智能服務器,實現由點到面的算力進化,最終實現無人值守的自動化、智能化數據中心基礎設施。

結語

計算產業已經走到一個關鍵的節點,人工智能的計算將會成為主流。未來隨著AI與各行各業的深入融合,具備智能化的算力基礎設施將發揮越來越重要的作用。AI驅動下的服務器與數據中心產業也會迎來快速發展的歷史機遇,這也有賴于整個計算產業鏈上下游廠商的協同創新,一起推動計算產業的智能化升級。

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