當天，“浪潮數(shù)據(jù)中心合作伙伴大會(IPF)2021”在蘇州舉行，王恩東在出席大會時作如上表述。
智慧計算無處不在，重塑著世界的方方面面，為第一、二、三產(chǎn)業(yè)發(fā)揮重要價值——無人農(nóng)場、智能農(nóng)機、智慧農(nóng)業(yè)正在改變延續(xù)了上千年的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式;智能工廠讓生產(chǎn)效率顯著提升;醫(yī)療機器人在抗擊新冠疫情中大顯身手，無接觸送貨、無人機送餐也已成為智慧物流的亮點。智慧計算已經(jīng)滲透進各個行業(yè)，讓智慧時代充滿希望。
十四五，數(shù)字經(jīng)濟推動智慧算力加速普及和升級，智慧時代，計算能力需求將出現(xiàn)巨大的飛躍。王恩東說：“面對指數(shù)級增長的計算需求，計算技術、產(chǎn)品與產(chǎn)業(yè)也面臨著三大挑戰(zhàn)。計算場景愈加復雜、計算架構更加多元;巨量模型、巨量數(shù)據(jù)、巨量算力及巨量應用挑戰(zhàn)著現(xiàn)有計算機體系結構，以及如何開放包容地最大化生態(tài)效能。”
王恩東表示：“以創(chuàng)新應答挑戰(zhàn)，浪潮通過創(chuàng)新智算體系結構、構建智算產(chǎn)品體系、推動智算中心落地、建設元腦產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)引領智算發(fā)展。智慧計算，未來可期。”
以下是演講全文：
各位領導、合作伙伴大家上午好，歡迎大家來到太湖之濱，蒞臨“智算·向新”浪潮數(shù)據(jù)中心合作伙伴大會，正是由于在座各位的大力支持，浪潮在過去的一年又取得了高速的發(fā)展，繼續(xù)保持服務器全球第三，中國第一，并且成為全球人工智能計算的領導者。在此，感謝大家一年來對浪潮的支持和幫助，謝謝大家!
過去的一年，是極不平凡的一年。全球新冠病毒肆虐，徹底改變了人類的生活方式。“綠水青山妄自多，全球無奈病毒何”，全球經(jīng)濟出現(xiàn)大幅下滑。中國率先控制住了疫情，率先實現(xiàn)了經(jīng)濟恢復和增長，完勝脫貧攻堅戰(zhàn)，制定了激動人心的十四五規(guī)劃，宣告中國進入新的發(fā)展階段，將構建以國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進的新發(fā)展格局。
在過去的一年，大家聽到最多的一個詞就是創(chuàng)新，創(chuàng)新在新發(fā)展理念中的核心地位深入人心，創(chuàng)新驅動發(fā)展也是十四五規(guī)劃的關鍵詞。總書記講，創(chuàng)新就是生產(chǎn)力，企業(yè)賴之以強，國家賴之以盛。創(chuàng)新也是浪潮的核心價值觀之一，創(chuàng)新、誠信、共贏更是浪潮堅持發(fā)展合作伙伴、建設生態(tài)體系的初心。
那么，立足新的發(fā)展階段、我們應該如何貫徹新發(fā)展理念、構建新的計算產(chǎn)業(yè)發(fā)展格局?帶著這樣的問題，今天我要報告的題目是《創(chuàng)新驅動共建計算新格局》，和大家分享一下，面對經(jīng)濟主戰(zhàn)場數(shù)字化轉型的重大機遇，浪潮對于計算向智算發(fā)展、多元融合新格局的洞察與思考，以及通過技術架構和產(chǎn)品體系創(chuàng)新、算力供給模式創(chuàng)新和生態(tài)平臺建設進行布局的規(guī)劃。
既然是思考，我們不妨把時間維度放大一點。在百萬年以前，人類的祖先走出森林，走向草原，逐漸形成了人類智能，經(jīng)歷了漁獵采集時代、農(nóng)業(yè)時代、工業(yè)時代和信息時代，創(chuàng)造了光輝燦爛的文明和科技。隨著以人工智能為代表的新一代信息技術的進步，人類社會正加速度進入智慧時代，這是對終點的沖刺，還是新的百萬年的開始?我想這可能是一個值得思考的問題。為什么這么說?
我們來看一些關于人類大腦和未來的人工智能的大腦，或者說硅基大腦和碳基大腦發(fā)展的情況。
類腦計算是全球的研究熱點，清華的施路平教授在去年曾經(jīng)說：“碳基上能夠實現(xiàn)的，硅基上一定能夠實現(xiàn)”。而實際情況也顯示，碳基生物大腦同硅基系統(tǒng)結合已不再僅僅停留在科幻小說、科幻電影中，而是逐步在形成科學與技術的突破。
比如就在最近，埃隆·馬斯克公布了一項腦機接口的最新實驗，科學家們在獼猴的大腦皮層中植入兩塊芯片來捕捉大腦活動的信號，實現(xiàn)了將大腦信號翻譯成游戲里的動作。如此一來，猴子動動腦子便可以打乒乓球電子游戲了，腦機接口技術延伸了生物大腦。
在中國，2020年人工智能學會評選出的自然科學類5個一等獎中，有2個都是關于類腦計算和腦機接口的，最近一個時期，腦機接口技術獲得了顯著的進展。
我們已經(jīng)看到了人工智能技術的大爆發(fā)，但是，站在人類歷史這個更大的時空維度上，我想這一切才剛剛開始。
現(xiàn)在，我們創(chuàng)造了無數(shù)的智慧大腦，城市大腦、交通大腦、企業(yè)大腦等等，這些正在改變世界的方方面面。
在第一產(chǎn)業(yè)，無人農(nóng)場、智能農(nóng)機、智慧農(nóng)業(yè)正在改變延續(xù)了上千年的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式。在黑龍江，浪潮與北大荒集團合作建設智慧農(nóng)業(yè)，開拓了全球最大面積的無人農(nóng)場，智能農(nóng)機覆蓋了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的耕、種、管、收全流程。
2020年中國農(nóng)業(yè)無人機的銷量超過了1.5萬架，一架無人機一天農(nóng)藥噴灑面積達到300畝，是人工的20倍。無人機裝載了病蟲害識別系統(tǒng)，及時發(fā)現(xiàn)受到病蟲害侵襲的葉子，實現(xiàn)農(nóng)藥的噴殺精準，減少了農(nóng)藥的使用量。另外，通過精準噴灑催熟劑，實現(xiàn)作物生長成熟周期同步、規(guī)模化批量收割，成本大大降低、利潤率大幅提升。
在第二產(chǎn)業(yè)，2020年我國制造業(yè)增加值達到26萬億，繼續(xù)保持世界第一制造大國地位。智能制造是數(shù)字經(jīng)濟的皇冠，正在成為各國搶占數(shù)字經(jīng)濟制高點的主戰(zhàn)場。作為雙循環(huán)基礎發(fā)力點，智能制造將成為提升我國整體制造業(yè)水平不可忽略的增長引擎。
中國智能制造裝備產(chǎn)值規(guī)模在2020年已經(jīng)超過了兩萬億。就在蘇州，浪潮建設了一座PCBA智慧工廠，整個生產(chǎn)制造過程彈性、透明、可追溯，智能技術貫穿了設計、生產(chǎn)、配送和檢測的全流程，生產(chǎn)效率提升了60%以上。
智慧計算已經(jīng)對第三產(chǎn)業(yè)形成了深刻的改變，在突如其來的新冠疫情面前更是發(fā)揮了巨大的作用，各種功能的醫(yī)療機器人等人工智能設備服務在各地的防疫前線，無接觸送貨、無人機送餐成為智慧物流的亮點。
浪潮和工商銀行合作，形成了智慧金融解決方案，幫助更多人實現(xiàn)了創(chuàng)業(yè)的夢想;在上海奉賢區(qū)智行生態(tài)谷，基于浪潮智算平臺建設了一條無人駕駛實驗公路;在北京天壇醫(yī)院，浪潮建設的智慧醫(yī)療平臺，幫助醫(yī)生實現(xiàn)了更快速、更準確的病情分析。
同時，智慧計算也已經(jīng)成為守護大自然的好幫手。在云南，浪潮協(xié)助西雙版納國家自然保護區(qū)建設了亞洲象活動軌跡采集系統(tǒng)，在雨林內(nèi)實時收集亞洲象的行為數(shù)據(jù)和活動軌跡，基于人工智能技術實現(xiàn)毫秒級精準辨識，準確度高達99%，即使在光線不足的夜晚，也可以根據(jù)一條尾巴或一個背影識別出亞洲象。
通過對野生大象的長期追蹤和觀測，為洞察大象物種習性、種群遷移軌跡提供幫助，進而對合理的開展亞洲象國家公園區(qū)域規(guī)劃、棲息地改造、食源地優(yōu)化等保護舉措提供科學依據(jù)。
通過上面的例子可以看出，智慧計算時代的序幕已經(jīng)拉開，人工智能已經(jīng)開始滲透到經(jīng)濟社會的方方面面，在深刻地影響著我們的工作和生活，在這個過程中，浪潮一直發(fā)揮著重要的作用。
智慧時代是充滿希望的，我們看到全球主要經(jīng)濟體都在積極投入到人工智能的技術研究和產(chǎn)業(yè)發(fā)展中，中國、美國、歐盟都發(fā)布了多個重要的支持政策，投入了巨量的研發(fā)基金。根據(jù)IDC的數(shù)據(jù)，2020年全球對人工智能的投資總額超過了500億美元，到2024年，投資額將達到1100億美元。投入是巨大的，而回報也將是豐厚的。據(jù)普華永道預測，至2030年，人工智能技術將為全球GDP帶來14%的提升，相當于16萬億美元。
進入智慧時代，相比以往的傳統(tǒng)信息化應用，對計算能力的需求將是一個巨大的飛躍。傳統(tǒng)的信息化應用主要以基于數(shù)據(jù)庫事務的業(yè)務為主，像OA、ERP、郵件等，計算量隨著業(yè)務量的增長基本是線性增長的，但是智慧計算對計算能力的要求則是指數(shù)級增長的。2020年以GPU為代表的AI加速芯片所交付的計算力總和已經(jīng)超過了通用CPU，預計到2025年，加速芯片所提供的計算力可能超過80%。所以，從計算到智算，智慧計算將是智慧時代的核心動力。
智慧時代，生產(chǎn)力的三要素也發(fā)生了相應的改變。勞動者從人轉向了人加上AI，勞動效率顯著提升;勞動工具從傳統(tǒng)的機械設備變成了智能裝備，就像我們前面講到的智能農(nóng)機;而勞動對象從礦石、農(nóng)作物等轉變?yōu)榇髷?shù)據(jù)，數(shù)據(jù)作為重要的生產(chǎn)要素，蘊含了巨大的價值。
面對指數(shù)級增長的計算需求，計算技術、產(chǎn)品與產(chǎn)業(yè)也面臨著新的挑戰(zhàn)。具體來說，體現(xiàn)在以下三個方面，一個是多元化的挑戰(zhàn)，也就是計算場景的復雜、計算架構的多元;一個是巨量化的挑戰(zhàn)，也就是由巨量模型、巨量數(shù)據(jù)、巨量算力及巨量應用引發(fā)的對現(xiàn)有計算機體系結構的挑戰(zhàn);最后一個則是生態(tài)化的挑戰(zhàn)，簡單來說現(xiàn)在的智算處于群雄并起階段，自成體系、生態(tài)離散，同時產(chǎn)業(yè)鏈上下游脫節(jié)。
第一個挑戰(zhàn)是多元化。計算最關鍵的任務就是支撐業(yè)務，那么不同的業(yè)務類型，勢必要求有不同的計算系統(tǒng)來完成。例如針對傳統(tǒng)的地震波模擬等科學計算，數(shù)值精度要求高;而AI訓練，則可以使用數(shù)值范圍大、精度低的16位浮點類型;對于AI推理，由于推理要求的速度快、耗能少，則可以在更低的數(shù)值精度下處理，如4位、甚至2位、1位整數(shù)類型。
也就是說，AI的應用引入了新的計算類型，從推理到訓練，跨度更大，同時，數(shù)據(jù)量也從GB級到TB級、PB級不斷提升，類型從結構化到半結構化、非結構化更加復雜多樣。
不同數(shù)值精度的計算類型對于計算芯片指令集、架構的要求是不一樣的，這樣就導致之前我們一直使用的通用CPU已經(jīng)無法滿足這種多元化計算場景要求了，這也是計算芯片的種類越來越多的很重要的原因。
芯片種類多另外一個原因就是芯片代工模式的普及，現(xiàn)在芯片設計、制造的關鍵環(huán)節(jié)都有開源開放的軟件、工具或代工企業(yè)可以利用。但是芯片從造出來到大規(guī)模用起來，往往還隔著一個巨大的生態(tài)鴻溝。芯片應用一般都面臨著開發(fā)者學習成本高、用戶應用遷移困難、芯片制造公司難以上規(guī)模的困難和挑戰(zhàn)。
在有些芯片造出來后，面向開發(fā)者的幫助文檔、調試工具或者交流問答社區(qū)建設不足，導致開發(fā)者學習時間長，難度大，如果學習多個芯片，難度更大，開發(fā)者的學習積極性下降。而對于芯片的最終使用者來說，由于芯片指令集或芯片架構的差異，導致編程庫、編程模型、算法框架無法有效的橫向拉通，致使大量的應用遷移困難，可能只是1%的小小的依賴，就會導致適配工作前功盡棄。
而芯片供應商如果想解決開發(fā)者的問題、想解決使用者的問題，則往往需要投入比芯片研發(fā)成本高數(shù)十倍的推廣費用。例如，我們往往認為Intel是一個硬件公司，其實在Intel內(nèi)部有超過1萬人在圍繞芯片的配套支撐、應用適配、優(yōu)化調優(yōu)做工作。英偉達公司的CUDA軟件環(huán)境更是通過長期的大規(guī)模投入，才打造了其GPU在HPC和AI方面的領先地位。
第二個挑戰(zhàn)是巨量化。巨量化首先表現(xiàn)在模型參數(shù)多、訓練數(shù)據(jù)量大。
以自然語言處理為例，基于自監(jiān)督學習的預訓練模型興起后，模型精度隨著模型尺寸和訓練數(shù)據(jù)的增加而顯著提升。2020年GPT-3模型的參數(shù)量首次突破千億大關，達到了1750億。按照當前的發(fā)展趨勢，到2023年模型的參數(shù)量會突破百萬億，也就是基本達到人腦神經(jīng)突觸數(shù)量，人腦的神經(jīng)突觸數(shù)量約125萬億。
巨量模型需要巨量內(nèi)存。當前一顆GPU的板載高速內(nèi)存容量大概是40GB，對于包含百萬億參數(shù)的巨量模型，僅是將這些參數(shù)平均分配到每個GPU內(nèi)存中，就需要1萬塊GPU才能裝得下。考慮到訓練中需要額外的存儲，實際上至少需要2萬塊GPU才能啟動訓練。現(xiàn)有AI芯片的架構已經(jīng)不足以支撐巨量模型的參數(shù)存儲需求。
同時，巨量模型依賴海量數(shù)據(jù)的喂養(yǎng)，目前的AI算法本質上還是一種依賴量變的質變，很難從一種質變跳躍到另一種質變，例如最新的巨量模型需要萬億級的詞量數(shù)據(jù)。海量數(shù)據(jù)需要海量存儲。在超大規(guī)模集群中同時滿足幾萬塊AI芯片的高性能讀取，對存儲系統(tǒng)是個極大的挑戰(zhàn)。
巨量化的第二個表現(xiàn)是計算力需求指數(shù)增長
深度學習自2011年興起至今，對算力的需求始終呈指數(shù)增長。每隔3.4個月，算力需求翻一倍。左圖中縱軸Petaflops*day代表以1P每秒的算力計算一天所用浮點計算量，共計8.6千億億次浮點運算，就像用千瓦時度量用電量，天文學以光年為單位度量距離，在此我們將Petaflops-day簡稱為PD，來度量算力。訓練巨量模型需要巨大算力：2020年GPT-3的算力達到了3640PD，到2023年巨量模型的算力需求將達到百萬PD。
現(xiàn)在世界上最快的超算是日本的富岳，在這上面完成百萬PD的計算所需要的時間需要兩年。不同領域需要不同類型的巨量模型：GPT-3以處理英文理解任務為主，為了滿足不同語言，不同場景的精度要求，也要訓練不同的巨量模型，這進一步加劇了對算力的需求。如此龐大的算力需求給計算技術和產(chǎn)品帶來了巨大挑戰(zhàn)。解決這樣的挑戰(zhàn)需要從體系結構、系統(tǒng)軟件等各個領域開展創(chuàng)新。
巨量化的第三個表現(xiàn)是模型應用規(guī)模大。AI應用已逐漸滲透到各個行業(yè)。以互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)為例，他們基于自身已有的AI技術搭建了AI開放平臺，其上承載著各類AI基礎能力如語音識別、圖像識別、自然語言處理等技術，以及基于這些基礎能力打造的AI應用服務。這些AI開放平臺已經(jīng)吸引了超百萬的AI開發(fā)者，開發(fā)了各類AI應用及服務，繁榮了AI應用生態(tài)，并進一步加速了AI向各個產(chǎn)業(yè)的落地。
目前，這些AI開放平臺每天承載著數(shù)萬億次的調用量，數(shù)百萬小時的語音識別，超過百億張圖像識別，超過萬億句自然語言理解，如此巨量的調用對算力中心的應用支撐能力產(chǎn)生了極大的挑戰(zhàn)。
第三，生態(tài)化。AI技術鏈條和產(chǎn)業(yè)鏈條現(xiàn)在還是脫節(jié)的。我想很多人會有這樣的疑問，人工智能那么好，但是這東西怎么跟我的業(yè)務，跟我的客戶應用場景結合起來呢，我想用AI技術做智能化轉型和升級，但是發(fā)現(xiàn)我這里沒人懂算法，懂模型，也缺少好用的AI開發(fā)平臺。同時，那么多算法，模型，如何找到不同算法在應用中的最優(yōu)組合?
懂這些的人，往往都集中在科研機構或者頭部公司。這些地方集中了最優(yōu)秀的AI人才，但缺少對傳統(tǒng)行業(yè)的需求場景、業(yè)務規(guī)律的深入理解，也拿不到最關鍵的業(yè)務數(shù)據(jù)去對模型進行訓練，導致技術無用武之地。埃森哲等咨詢機構的調查報告也表明，70%以上的有技術的研究機構、科技公司缺需求場景、缺領域知識和數(shù)據(jù)，70%以上的行業(yè)用戶缺技術人才、缺AI平臺和實踐能力。
智算技術與產(chǎn)業(yè)的生態(tài)離散化，這與我們講的多元化的挑戰(zhàn)是相呼應的，芯片架構五花八門，指令集不同，無法兼容，而面向芯片的編程庫又跟芯片綁定，靈活性差。小公司只做了其中一個環(huán)節(jié)，這造成生態(tài)的縱向不通;大公司希望構建封閉的系統(tǒng)，這造成了生態(tài)的橫向不通。所有這些都嚴重制約了AI技術的應用和發(fā)展。
通過上面的分析，大家可以看到，一方面智算需求蓬勃發(fā)展，是巨大的機遇;一方面，多元化、巨量化、生態(tài)化的挑戰(zhàn)和困難急需解決。面向新機遇、迎接新挑戰(zhàn)，計算技術與產(chǎn)業(yè)將需要構建一個新的發(fā)展格局，簡單概括起來可以描述為：計算逐步向智算轉型、多元算力融合和算力供給方式基建化。
面對計算新格局，作為全球領先的人工智能計算企業(yè)，浪潮啟動了新的五年規(guī)劃，確定了新的發(fā)展目標和策略。
我們將從技術、產(chǎn)品、方案和生態(tài)四個方面不斷創(chuàng)新，引領智算發(fā)展，具體包括：創(chuàng)新智算體系結構、構建智算產(chǎn)品體系、推動智算中心落地、建設元腦產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)。
首先來講，是創(chuàng)新智算體系結構。在體系結構方面，我們在2014年提出了融合架構以及三步走技術路線，指明了數(shù)據(jù)中心體系結構的發(fā)展方向。目前已經(jīng)從1.0走到2.0，以IO方式實現(xiàn)了存儲資源和FPGA、GPU、xPU加速設備池化，正逐步進入3.0階段，提供更高效、靈活、智能的體系架構。基于融合架構，浪潮將從硬件重構、軟件定義方面引領智算技術體系，支撐AI創(chuàng)新應用。
在融合架構2.0階段已經(jīng)實現(xiàn)了CPU同各種加速單元的協(xié)同，提升智能計算的性能，但普遍采用PCIe互聯(lián)的方式，存在地址空間隔離、不支持緩存一致等問題，仍然克服不了馮諾依曼架構固有的功耗墻、內(nèi)存墻，性能、可擴展性受限。
在3.0階段，可以通過片內(nèi)大容量緩存、片外高帶寬內(nèi)存等存算一體方式實現(xiàn)計算數(shù)據(jù)結合，突破存儲墻;通過高速互連交換網(wǎng)絡，支持更廣泛的多元異構計算、支持新型存儲資源池化，提高性能、降低能耗，實現(xiàn)更大規(guī)模資源可擴展，并進一步通過在互聯(lián)處理單元中卸載控制平面，實現(xiàn)控制計算分離，進而達到更為靈活的資源可重構。
在系統(tǒng)軟件創(chuàng)新方面，在可重構的硬件資源池基礎上，通過軟件定義的方式實現(xiàn)控制層與基礎設施分離、統(tǒng)一資源組織模型、標準化可編程接口，形成軟件定義計算、軟件定義存儲、軟件定義網(wǎng)絡;并通過微服務化實現(xiàn)集中管理平臺的高可用和可擴展。
在這個基礎上，進一步與AI技術結合，從業(yè)務上，實現(xiàn)基于特征感知的自適應應用編排和彈性資源調度，例如，面向視頻分析、語音識別、自然語言處理、語義理解等AI典型場景，可以按需定義訓練和推理系統(tǒng)。從管理上，實現(xiàn)智能化的運營運維，也就是智算中心的無人巡檢、異常行為分析、容量預測、故障自愈等等。下面舉個例子。
這是一個我們已經(jīng)研發(fā)完成，并且在大客戶當中有了成功實踐的案例，通過創(chuàng)新體系結構，實現(xiàn)了智算中心的彈性高效擴展。在這個案例中，通過浪潮的智能網(wǎng)卡，在控制面實現(xiàn)對虛機、裸機、容器生命周期的統(tǒng)一管理，在數(shù)據(jù)面以硬件輔助的方式為虛擬化實例提供接近硬件性能的計算、存儲、網(wǎng)絡功能。通過IO虛擬化卸載，CPU的有效資源利用率可以提升80%、網(wǎng)絡存儲延遲達到本地延遲水平，高負載壓力下電商秒殺性能提升30%、計算性價比提升 20%。
這是我們正在研究的一個項目，目標是加速巨量模型的高性能計算能力。當前NPU與CPU之間通過PCIe互聯(lián)的方式，嚴重制約了NPU訪問系統(tǒng)內(nèi)存的帶寬。NPU不得不增大片上內(nèi)存以應對模型越來越大的挑戰(zhàn)，但是巨量模型的出現(xiàn)使得單純增大片上內(nèi)存這條路難以為繼。
所以我們提出了一個新的體系結構參考設計，其核心在于通過高速互聯(lián)連接NPU與CPU，為NPU提供高速訪問系統(tǒng)內(nèi)存的能力，通過數(shù)據(jù)自動壓縮和解壓縮單元，進一步加速NPU訪問內(nèi)存的效率。通過板載的大容量高速內(nèi)存池，達到完全容納GPT-3模型，避免模型分割導致的芯片利用率低，通信頻繁等問題。
產(chǎn)品方面，浪潮在融合架構技術路線的指引下，將持續(xù)鞏固算力系統(tǒng)、云數(shù)智軟件平臺層面的優(yōu)勢，提供硬件重構的智算整機系統(tǒng)，包括智算基礎系統(tǒng)、智算加速系統(tǒng)、也會面向海量數(shù)據(jù)和高速互聯(lián)提供智算存儲和數(shù)據(jù)中心交換機產(chǎn)品。此外，將技術棧持續(xù)往底層延伸，面向不同的場景，開發(fā)定制化的AI加速、網(wǎng)絡和存儲加速產(chǎn)品等。最終形成覆蓋芯片/板卡、系統(tǒng)、平臺和算法的領先產(chǎn)品體系。
在加速芯片/板卡方面，芯片多元化既是挑戰(zhàn)，也是應對當前算力需求復雜多樣的手段。如FPGA，在特定場景下，相對CPU都有10-15倍的性能提升，而GPU等各種AI芯片，面向訓練、推理和高性能計算等矩陣運算，則有無可比擬的優(yōu)勢。傳統(tǒng)業(yè)務應用，如網(wǎng)站、數(shù)據(jù)庫等，還需要各種通用CPU來處理。浪潮除了能夠以創(chuàng)新設計對這些算力單元進行高效融合外，也在一些專用領域開發(fā)了自己的加速器，如智能網(wǎng)卡、視頻加速器等，這些接下來將由彭震在下午為大家介紹這些創(chuàng)新的產(chǎn)品。
面向計算新格局，浪潮將持續(xù)創(chuàng)新，打造全球領先的智算硬件平臺。
在智算基礎系統(tǒng)方面，浪潮具備業(yè)界最豐富的產(chǎn)品布局，擁有全球計算架構最全、配置最多、規(guī)格最高的服務器，僅僅去年，浪潮服務器刷新12項SPEC CPU測試世界紀錄，打破5項Java性能世界記錄;未來的智算基礎系統(tǒng)將向開放化、融合化、多元化方向發(fā)展，深度參與開放計算生態(tài)，繼續(xù)推動開放計算發(fā)展;面向智能化、容器化需求建立多元化計算平臺。
在智算加速系統(tǒng)方面，浪潮為智算中心建設提供了最領先的算力機組，浪潮NF5488A5是目前全球最高性能的AI服務器，在MLPerf全球AI基準測試中，單機訓練性能測試以絕對優(yōu)勢奪得全球第一，推理性能測試則打破了18項記錄，成為打破記錄最多的AI服務器。下一步我們將持續(xù)創(chuàng)新以加速器為中心的體系架構，開發(fā)高性能、高效能AI系列服務器。同時研發(fā)高效率制冷技術，實現(xiàn)高性能和低PUE，打造綠色節(jié)能的系統(tǒng)。
面向海量訓練大數(shù)據(jù)，浪潮具有全球性能最好的存儲系統(tǒng)，已3次打破SPC-1全球性能測試記錄。未來將面向基礎設施云化、大數(shù)據(jù)、AI等應用場景打造超高密度和超大規(guī)模的智算存儲系統(tǒng)，并針對不同的應用需求，構建容災、備份、歸檔等數(shù)據(jù)全生命周期解決方案。
在網(wǎng)絡互聯(lián)上，浪潮發(fā)布了國內(nèi)首個商用SONiC網(wǎng)絡操作系統(tǒng)，搭載浪潮自主研發(fā)的核心交換機和TOR交換機，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)中心的智能高速互連。未來，浪潮網(wǎng)絡將全面實現(xiàn)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)平面、控制平面可編程，為數(shù)據(jù)中心帶來更加智能化、基于意圖的全自驅網(wǎng)絡解決方案。
在系統(tǒng)軟件層面，基于我們在操作系統(tǒng)、云平臺、大數(shù)據(jù)和AI平臺長期的研發(fā)積累，我們在業(yè)屆率先提出了智算操作系統(tǒng)。
通過軟件定義方式，在南向，智算操作系統(tǒng)實現(xiàn)多元異構計算、新型存儲和網(wǎng)絡資源的統(tǒng)一管理;在管理平臺層，實現(xiàn)應用感知智能調度和面向智算中心的統(tǒng)一運營和智能運維。
在北向，支撐各種各樣的智能化創(chuàng)新應用，保障從海量數(shù)據(jù)處理、大規(guī)模分布式訓練、自動模型生成到實時推理應用的快速部署上線和穩(wěn)定高效運行。
智算操作系統(tǒng)將是智算中心的神經(jīng)系統(tǒng)，讓算力生產(chǎn)、聚合、調度、釋放渾然一體。
我們在去年的合作伙伴大會上提出了智算中心的概念。智算中心是智慧時代最主要的計算力生產(chǎn)中心和供應中心，它以融合架構計算系統(tǒng)為平臺，以數(shù)據(jù)為資源，能夠以強大算力驅動AI模型來對數(shù)據(jù)進行深度加工，產(chǎn)生各種智慧計算服務，并通過網(wǎng)絡以云服務形式向組織及個人進行供應。智算中心正在成為推動經(jīng)濟社會運行的重要基礎設施，也是我國新基建的重要內(nèi)容。
那么，智算中心應該如何建設呢?在去年，浪潮聯(lián)合國家信息中心發(fā)布了《智能計算中心規(guī)劃建設指南》，并在《指南》中提出了智算中心的參考架構。
下面講一個例子。
江蘇一直是科技創(chuàng)新的大省，是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的排頭兵。在今年初，按照《智能計算中心規(guī)劃建設指南》，南京市投資建設了智算中心，由寒武紀和浪潮聯(lián)合承建，已經(jīng)投入運營使用。該智算中心對外可提供的算力可達到每秒百億億次，采用了最先進的AI處理芯片和AI計算平臺，都代表著當前我國智算中心建設的最高水平。該中心將為區(qū)域的公共算力服務，創(chuàng)新應用孵化，產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展，科研創(chuàng)新和人才培養(yǎng)提供助力和支撐。
AI產(chǎn)業(yè)化是一個千億級市場、產(chǎn)業(yè)AI化是一個萬億級的市場，無論AI產(chǎn)業(yè)化還是產(chǎn)業(yè)AI化，產(chǎn)業(yè)鏈的拉通和生態(tài)的建設都是必須的。在AI產(chǎn)業(yè)化過程中，浪潮是新興AI企業(yè)的主要合作伙伴和算力提供商，這些創(chuàng)業(yè)企業(yè)擁有領先的芯片、或積累了大量優(yōu)質的算法框架、模型和數(shù)據(jù)，這些優(yōu)質的AI技術正是產(chǎn)業(yè)AI化過程中行業(yè)用戶所需要的，也是為這些用戶服務的傳統(tǒng)軟件開發(fā)商所欠缺的。
為了幫助行業(yè)用戶更好的進行智慧轉型，連接傳統(tǒng)ISV和新興AI企業(yè)，浪潮提出了元腦生態(tài)計劃。今后，我們會將元腦生態(tài)升級，與合作伙伴共建、共贏、共享元腦生態(tài)平臺，幫助左手伙伴成長，助力右手伙伴轉型升級，聚合左右手伙伴的力量，加速行業(yè)、產(chǎn)業(yè)智能化的進程，實現(xiàn)浪潮與伙伴、客戶的共同發(fā)展。
生態(tài)系統(tǒng)首先應該是開放的，浪潮多年來一直踐行開放計算的理念，引領開放計算的標準，是全球唯一的三大開放計算組織的發(fā)起成員或白金會員，牽頭了服務器全部國標，是開放基礎設施基金會的創(chuàng)始成員，社區(qū)貢獻中國第一，同時還是國際SPEC組織機器學習委員會的主席。
同時，我們與伙伴開放合作，不斷進行技術創(chuàng)新，我們聯(lián)合Intel公司開展第八代服務器CPU平臺參考設計，聯(lián)合三星貢獻業(yè)界首個NVMe池化方案，與英偉達聯(lián)合開發(fā)首個支持NVlink低延遲單層鏈路通訊架構;在算法和應用創(chuàng)新方面，聯(lián)合第四范式公司，突破金融票據(jù)識別技術;聯(lián)合馬達智數(shù)，打造數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)三維一體展示軟件;聯(lián)合聲揚科技，研發(fā)面向金融行業(yè)的聲紋識別算法。
過去一年，元腦生態(tài)建設成績斐然，發(fā)展了15000多個合作伙伴，包括2200多個行業(yè)ISV，超過90%的方案百強企業(yè)。在AI百強企業(yè)中85%都與浪潮有著深度的合作，這里面不僅包含BAT等互聯(lián)網(wǎng)廠商，也包括第四范式、寬邦、暗物質、寒武紀等AI獨角獸企業(yè)。
下面講個例子。在智慧交通領域，浪潮積極推動智慧交通方案的落地，為交通行業(yè)的頭部供應商提供了超80%的人工智能服務器，部署了六十余類交通算法與應用，涵蓋了闖紅燈、超速、違停、占用公交車道、不走機動車道等十幾種典型場景。
浪潮與臻識科技和優(yōu)碼創(chuàng)達一起，推動了江西省智慧交通建設，為客戶提供的非現(xiàn)場視頻審核一體機在南昌，上饒，新余等16地市落地，幫助客戶提升審片效率40多倍。
各位合作伙伴，計算向智算轉型、多元算力融合、智算中心基建化為我們帶來了巨大的發(fā)展機遇。過去的五年，在各位合作伙伴的支持和幫助下，浪潮已經(jīng)成為全球智慧計算的領導者，服務器全球前三，AI服務器全球第一、小型機中國第一、存儲出貨量增速全球第一。
新的五年計劃已經(jīng)開啟，在這個新的征程中，浪潮將通過在技術、產(chǎn)品、方案方面的持續(xù)創(chuàng)新，推動智算新格局的建設和發(fā)展，并圍繞元腦生態(tài)與各位伙伴精誠合作，攜手共進，于變局中開新局，加速成為世界第一。
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