無論是沖上熱搜,引發全民圍觀自己誕生之日璀璨瞬間的宇宙圖片;還是被便捷生活方式“寵壞”,沉迷于無現金支付,靠外賣續命的年輕人的生活現狀;亦或是通過各種方式實現用科技“偷懶”的智能家居建設,科技給生活帶來的變化都令人嘆為觀止。

這背后除了科技日新月異的高速發展,也呈現出計算在萬物互聯、萬物智能時代中的重要性,當前備受關注的新冠病毒疫苗研制進程加速,也是算力提升帶來的成果之一。

共同的痛點為什么是它?

A市交警支隊集成指揮平臺每天記錄超過400萬條過車記錄,但是持續增加的數據,成了拖慢系統速度的“罪魁禍首”,而且經常導致系統崩潰。

大型電力企業C集團的信息化水平越來越高,但是自由管理系統的性能越來越難以支撐復雜的業務需求。

風控是金融企業的重中之重,數據的支撐至關重要,但是風控時效性差,時延高達10秒,無法做到實時的風控。

SKA項目是天文領域最大的國際合作科學項目之一,是了解宇宙誕生和終結奧秘的一個窗口。然而,SKA項目將產生10倍于目前全球互聯網的數據流量,EP級的計算和EB存儲需求,帶來了可擴展性、經濟成本、穩定性和對先進算法的靈活適應性等多方面的挑戰。

在中小流域洪水預報方面,面臨預報模型參數確定困難、需要人工干預所以只能單點預報、不能快速預警等難題,人民的生命財產安全面臨著可怕的隱患。

這些場景雖然涉及不同行業和領域,但都有一個共同的痛點:算力的瓶頸。

2019年是5G商用元年,很多人看到的是5G終端價格高、應用場景落地少等問題,實際上5G應用面臨的最大挑戰之一就是算力不足。因為5G時代將催生萬物互聯,而這也將產生超大規模的數據量。據估算,5年后全球每年將產生超過180ZB的數據量,相當于18萬億部高清電影。這背后的原因,是萬物互聯時代數以萬億計的智能終端將會源源不斷地產生數據。只有將采集到的數據經過篩查和處理,只把最核心的數據回傳到數據中心才是理想解決方案。因此,計算需要升級,需要進化到更智能的計算。

未來是智能化的時代。華為輪值董事長徐直軍曾在采訪時一針見血地指出,“從某種程度上說AI本身就是一個暴力計算,沒有強大算力哪來的成功?”各行各業進行數字化、智能化的轉型,將會讓AI迎來爆發,這同樣面臨算力不足的問題。華為預測,預計到2025年,企業對AI的采用率將達到86%,這就要求算力每年增加10倍。

不管是5G落地還是AI的大規模應用,未來社會發展的關鍵都指向了算力,這是萬物互聯、萬物智能時代所面臨的大痛點。毫不夸張地說,如果數據是數字經濟時代的新生產資料,那么算力就是這一時代新的生產力。

破局之“鑰”

上面的那幅漫畫里,有困局,也有破局之“鑰”。

話說2019年,誕生了一個神獸:它長有雙翼,氣質非凡。甚至《莊子》中都有記載:北冥有魚,其名為鯤。鯤之大,不知其幾千里也?；鵀轼B,其名為鵬。鵬之背,不知其幾千里也;怒而飛,其翼若垂天之云。

是的,這個神獸就是鯤鵬。2019年,華為宣布打造“一云、兩翼、雙引擎”的產業布局,構建開放的鯤鵬計算生態,就是要打破算力的瓶頸。

為什么破局的時候到了?因為舊架構已經跟不上新變化。一方面,服務器領域長期使用的x86架構已經無法適應算力急劇增長的需求,因為摩爾定律幾近失效,通用CPU性能提升受制,單核性能平均每年提升不到10%,算力無法實現普惠;另一方面,5G技術加速了移動化進程,具有深厚PC基因的x86架構無法適應移動時代。

“鯤鵬+昇騰”的雙引擎,成為破局的關鍵。鯤鵬兼容ARM架構,在多核、低功耗等方面具有獨特優勢,尤其是在移動時代,ARM架構在端和邊緣計算全面實現領先,成為端邊云協同時代的首選。以鯤鵬920為例,它相比業界主流處理器性能提升25%,內存帶寬提升46%;昇騰則是為AI而生,2019年華為全聯接大會上發布的華為AI集群Atlas 900就將AI暴力計算發揮到了極致,華為上部署的一個由1024顆昇騰910組成的Atlas 900集群,只需59.8秒就可以完成典型網絡的訓練。

鯤鵬這個神獸的到來,終于讓我們看到了破解算力瓶頸的曙光:

A市的交警支隊將集成指揮平臺業務成功遷移至由華為FusionInsight和基于鯤鵬芯片的TaiShan服務器打造的大數據平臺上,系統平穩運行,在稽查布控、過車數據處理任務上,效率預計提升25%;

C電力集團遷移到鯤鵬計算生態后,資源管理系統性能提升68%,成本降低20-30%;

在金融領域,基于鯤鵬的多核計算能力將時延從10秒降低到30毫秒,實時風控終于夢想成真;

在應用了包括華為TaiShan HPC和華為Atlas 900 AI集群在內的解決方案后,SKA先導望遠鏡MWA產生的海量連續譜數據成像方面比傳統平臺性能提升了2.23倍,原來耗時169天的特征星體檢索任務縮短到10秒級別;

依托華為云鯤鵬云服務以及大數據技術,僅需2分20秒,即可完成全國流域未來3天670萬個河道斷面的洪水預報計算……

事實上,在大數據、分布式存儲、數據庫、原生應用和云服務等場景下,鯤鵬這個神獸都在大展身手,打破算力瓶頸。例如,在大數據場景,鯤鵬處理器性能平均比通用CPU高30%以上,這意味著可以用更少的設備提供同等大數據處理能力,降低總體擁有成本;在分布式存儲場景,鯤鵬處理器可以將壓縮時間減少66%,提升IOPS性能20%以上;在數據庫場景,鯤鵬平臺的性能高出x86平臺20%以上,幫助運營商、金融行業客戶承載企業關鍵應用;在原生應用場景,ARM架構原生同構無性能損耗,相比之下,x86架構卻要損失30%性能……

后記:一場新生產力風暴

唯物史觀如此定義生產力和生產關系:生產力決定生產關系,生產關系要適應生產力的發展,生產關系是生產力發展的形式,生產關系會反作用于生產力。

現在業界已經形成了這樣的共識:在數字經濟的新時代,算力是新生產力,數據是新生產關系。換句話說,只有算力這個瓶頸被打破,才能讓數據在數字經濟時代發揮出最大的價值。

打破算力瓶頸,鯤鵬+昇騰的雙引擎正在發揮越來越大的作用,它讓我們看到普惠的超高算力成為可能?？梢哉f,伴隨鯤鵬計算生態的發展和應用,算力這個制約萬物互連、萬物智能發展的問題正在得到解決。

例如,正是因為鯤鵬計算產業的布局,華為正在革新數據的能力,構建起融合、智能、開放的數據基礎設施。華為云與計算BG總裁侯金龍曾在2019年11月舉行的全球數據基礎設施論壇上就表示,過去主要依靠人來完成設備配置和運維,運維人員經驗和能力的高低決定了管理效率的優劣。

華為基于AI芯片、存儲和云的三層架構,通過云上訓練和云下推理,讓系統越用越快、越用越省。具體來說,依托昇騰處理器的AI能力,自動學習和識別IO流,提升Cache預取命中率,系統整體性能提升20%;依托鯤鵬處理器的多核算力,根據不同的數據類型,實時優化數據縮減算法,TCO降低25%。

正所謂是:鯤鵬展翅,算力破局,智能加速。鯤鵬這只“神獸”扇動翅膀,一場生產力的升級風暴隨之襲來,而這也讓智能化時代加速到來。