? 王恩東院士:疫情加速了經濟活動的智能化變革-創新-知識分子

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    王恩東院士:疫情加速了經濟活動的智能化變革

    2020/04/22
    導讀
    智算中心是智慧時代最主要的計算力生產中心和供應中心。

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    新冠肺炎疫情讓人們重新認識了新一代信息技術的價值,云、大數據、AI等信息技術不僅支撐著工作、生活、交流線上化,也滲透到人流體溫監測、流行病學調查等疫情防控環節。新型基礎設施建設也為社會智慧化升級按下了“加速鍵”。

    近日,中國工程院院士、浪潮集團首席科學家王恩東指出,當前人工智能計算需求正呈指數級增長,未來將占據80%以上的計算需求,承載這種需求的就是AI算力中心,即智算中心。智算中心是智慧時代最主要的計算力生產中心和供應中心。

     

    以下是王恩東院士的觀點摘要:

     

    疫情加速了經濟活動的線上化變革

     

    疫情加速了經濟活動的線上化變革。企業選擇線上辦公,各種在線辦公平臺用戶規模指數級增長,其中釘釘平臺超過1000萬家企業、2億人協同辦公;騰訊會議系統上線僅兩月,日活躍用戶就超過千萬;學校選擇線上教學,其中釘釘平臺超過14萬所學校、1.2億學生在線上課;騰訊課堂有超過140萬老師,每天有2000萬中小學生在騰訊課堂上學習。工信部的數據顯示,20年春節期間,移動互聯網流量271.6萬TB,同比增長36.4%。經濟活動的線上化變革,讓人們在這個過程中體驗到了信息科技的價值和效率。

     

    第二個明顯的變化是社會服務和社會治理更加高效智能。疫情期間,運營商推出了“通信大數據行程卡”,可以對手機用戶14天內到訪的地區進行證明,截至目前,累計查詢量已經超過了4.5億;中國鐵路提供了確診病例密接者查詢服務。這些服務為社會防疫防控提供了有力支持。騰訊、阿里、浪潮提供的健康碼在山東、北京、廣東等省市陸續上線,幾乎覆蓋了所有出行人口。可以預想,健康碼必將成會成為未來傳染病防控的必備手段。

     

    在工業生產方面,去年中國工業機器人裝機量占全球的36%,用于建設數字化車間和智能工廠,成為全球最大的智能制造市場,預計20年中國智能制造市場規模將超過2200億元,智能制造升級將進一步提速。這里面典型的例子就是浪潮智能工廠。整個生產制造過程彈性、透明、可追溯,智能技術貫穿了生產制造的全周期,實現同樣的產能,用工數量下降50%,生產效率提高3倍,訂單交付周期從18天縮短至5-7天。

     

    智算中心是智慧時代的新型基礎設施

     

    看得見的是各種智慧服務,看不見的是新型的基礎設施,支撐智慧化轉型的正是以云計算、大數據、人工智能為核心的智慧計算。疫情期間,騰訊和阿里每天都在擴充云計算資源,用于支撐視頻會議、在線辦公等業務。百度地圖則利用其每天響應位置服務請求千億次所產生的大數據,通過數據定向、分析等途徑助力流行病學調查。

     

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    人們見證了智慧計算是如何在這場戰疫中發揮巨大作用。3月4日,中央決定對人工智能、大數據中心等新基建提速,這也是在為智慧計算的發展提速。計算力就是生產力,智慧計算改造升級了生產力三要素,最終驅動了人類社會的轉型升級。智慧計算將勞動者由人變成了人加上人工智能,勞動者可以呈現指數增長,將數據變成了一種新的生產資料,從有形到無形,生生不息,越用越多,將計算力驅動的信息化設備變成了生產工具,也是指數增長,生產力得到了前所未有的解放。

     

    伴隨生產力的升級,社會基礎設施也在產生變化。農業時代的基礎設施比較簡單,就是水利、交通等;工業時代,則是人們熟悉的鐵公機、電網等;那么智慧時代必將需要新型的基礎設施。和電力基礎設施做個類比。電力基礎設施提供電力服務,其核心是生產電力的地方,就是發電廠,像三峽電站、大亞灣核電站;智慧時代的新型基礎設施,要能夠對外提供各種算力的服務、數據的服務和AI的服務等。那么其核心就是計算力的生產中心。

     

    計算是在發展的,從最初的數值計算逐漸演變為科學計算、關鍵計算和智慧計算。每種計算都有相應的計算力中心去支撐。科學計算的算力中心是超算中心。承載當前企業應用、政府應用和個人應用的算力中心是數量眾多的各類數據中心。當前人工智能計算需求正呈指數級增長,未來將占據80%以上的計算需求,承載這種需求的就是AI算力中心,即智算中心。

     

    智算中心是智慧時代最主要的計算力生產中心和供應中心,它以融合架構計算系統為平臺,以數據為資源,能夠以強大算力驅動AI模型來對數據進行深度加工,源源不斷產生各種智慧計算服務,并通過網絡以云服務形式向組織及個人進行供應。它正在成為經濟社會運行的重要基礎設施。

     

    智算中心的基本要求:開放標準、集約高效和普適普惠

     

    智算中心要成為新基建的源動力,必須滿足以下三個基本要求:開放標準、集約高效和普適普惠。開放標準,要求智算中心從硬件到軟件、從芯片到架構、從建設模式到應用服務都應該是開放的、標準的;集約高效,要求智算中心的建設要有超大規模,要采用領先的技術,保證自身的先進性;普適普惠,則要求智算中心發揮基礎設施的社會價值,服務大眾。


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    首先是開放標準。開放的邊界越來越廣闊,從最初的操作系統、數據庫、中間件的開源到云和大數據、算法框架等基礎軟件的開源,再到以Risc-V為代表的芯片的開放,以OCP、ODCC為代表的計算硬件的開放。由軟件到硬件,從芯片到數據中心,開放變革了IT產業的生產模式和應用服務模式,持續推動著信息技術的發展,促進了整個IT產業的生態繁榮。開源開放的IT,才是一個健康的IT。開源開放的軟硬件,才是智算中心建設的需要。

     

    目前,幾乎所有頂級互聯網數據中心已經大規模落地了開放計算服務器,通信、金融、能源等關鍵領域的TOP企業也紛紛加入這些開源組織并在數據中心建設中加以實踐。像OpenStack、K8S、Hadoop、TensorFlow等面向云計算、大數據、人工智能等場景的開源基礎軟件,已經成為了智算中心軟件平臺的事實標準,超過80%的企業都在其數據中心中應用了開源軟件技術。

     

    基礎設施必然要以規模效應來實現降本增效,要能夠快速建設。這就要求智算中心的建設就好比現在蓋房子一樣,采用預生產的、標準化模塊化的硬件來實現“裝配式”建設。從標準化的節點單元,到標準化的整機柜,到標準化的微模塊數據中心,再到整個智算中心,就像樂高積木一樣,層層組裝,快速建設。

     

    作為基礎設施,要求不同的智算中心能夠互聯互通。包括管理上的互操作,統一的調度分發、監控運維;業務上的互連接,包括網絡打通、業務遷移等;數據上的互流通,實現容災、數據共享等。

     

    基礎設施的超大規模要求智算中心應該是集約高效的。首先,智算中心要整體設計,理念先進。技術上,融合架構代表著數據中心體系結構的未來發展方向。融合架構從1.0到2.0,已經實現了存儲資源和異構計算資源的彈性組合。現在的融合架構,正處于3.0階段,也就是通過連接、池化和重構的技術,實現不同計算資源的協同能力,通過軟件定義實現業務自動感知和資源自動重構,使計算的性能和效率大幅度的提升。

     

    硬件層面,通過硬件重構實現資源池化。CPU與GPU、FPGA、xPU等各種加速器將更加緊密結合,利用全互聯NVSwitch、CXL、Open CAPI等新型超高速內外部互連技術,實現異構計算芯片的融合;CPU之間可以通過池化融合的方式實現靈活組合,可以根據業務場景動態形成1路到多路多種計算單元;異構存儲介質,如NVMe,SSD,HDD等則通過高速互連形成存儲資源池。

     

    在計算和存儲資源池中,除了傳統CPU、GPU等,還可以應用更多新型計算芯片、存儲介質和互連技術,進一步提升數據中心的處理能力。例如,谷歌專為人工智能設計的芯片TPU。與GPU相比,TPU采用低精度(8位)計算,以降低每步操作使用的晶體管數量,是同代CPU或者GPU速度的15-30倍。同時,TPU還可以進行池化,實現了TPU之間的高速互聯,也就是TPU POD,并對外提供TPU算力服務。

     

    存儲方面,非易失內存DCPMM,既可以作為高速硬盤使用,也可以作為標準的內存使用,當作為內存使用時,其單條內存容量最大可以到512GB,使得推理作業密度提升一倍,每單位作業成本下降近50%。互連方面,異構芯片高速互連的技術CXL、open CAPI等,實現了CPU和設備、設備和設備之間的內存共享,構建高效池化的智算中心從理想照進了現實。

     

    軟件層面,則通過軟件定義,在可重構的硬件資源池基礎上,通過靈活的組織,將不同的資源池組成專業的服務器、存儲、網絡系統,并實現資源的高效管理和調度以及數據在池化資源的靈動流轉。當AI與軟件定義結合后,賦予了軟件定義更高級的含義。從業務上,實現了基于業務特征感知的智能資源調度,讓合適的資源在合適的位置去執行合適的任務,就像讓合適的人去干合適的事一樣。從管理上,實現了智能化的運維,也就是智算中心的無人巡檢、故障自愈等。

     

    軟件定義一個典型的趨勢是軟硬件協同設計,由專用芯片、FPGA處理更多的業務負載,由軟件進行更智能化的管理和調度。例如,基于FPGA和NVMe組成資源池,以硬件輔助虛擬化的方式為虛擬機實例提供接近硬件性能的計算、存儲、網絡功能,性能損失從傳統軟件模擬方式的50%降低到1%左右,相同條件下可以百倍加速AI作業效率。

     

    綠色節能是永恒的話題,從傳統的節點內風冷,到機柜級冷板式液冷,再到數據中心的浸沒式液冷整體設計,配合余熱回收、相變儲能等循環節能技術,可以實現PUE接近于1的目標,打造高效清潔的綠色智算中心。

     

    智算中心作為基礎設施,要服務大眾,提供算力服務、數據服務和智能服務,支撐智慧城市、智能制造、智能家居以及智能醫療等行業的智慧化轉型。但是行業用戶的智慧轉型,仍然存在著一個巨大的技術鴻溝,這個鴻溝里,有如何選擇最合適的算法模型,有如何從軟、硬件兩方面對算法做性能優化,有如何對面向特定領域的智能算法進行高效敏捷的開發部署等諸多問題。要填補這些鴻溝,需要智算中心提供整合的、易用的開放服務平臺。

     

    基于智算中心先進的AI算力基礎平臺、AI算力調度平臺、AI算法模型來打造人工智能開放服務平臺,匯聚并賦能行業AI應用的開發者,加速開發各種各樣的行業智慧應用,加速行業AI化、加速產業AI化。

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