? 王恩东院士:疫情加速了经济活动的智能化变革-创新-知识分子 "

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                王恩东院士:疫情加速了经济活动的智能化变革

                2020/04/22
                导读
                智算中心是智慧时代最主要的计算力生产中心和供应中心。

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                新冠肺炎疫情让人们重新认识了新一代信息技术的价值,云、大数据、AI等信息技术不仅支撑着工作、生活、交流线上化,也渗透到人流体温监测、流行病学调查等疫情防控环节。新型基础设施建设也为社会智慧化升级按下了“加速键”。

                近日,中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东指出,当前人工智能计算需求正呈指数级增长,未来将占据80%以上的计算需求,承载这种需求的就是AI算力中心,即智算中心。智算中心是智慧时代最主要的计算力生产中心和供应中心。

                 

                以下是王恩东院士的观点摘要:

                 

                疫情加速了经济活动的线上化变革

                 

                疫情加速了经济活动的线上化变革。企业选择线上办公,各种在线办公平台用户规模指数级增长,其中钉钉平台超过1000万家企业、2亿人协同办公;腾讯会议系统上线仅两月,日活跃用户就超过千万;学校选择线上教学,其中钉钉平台超过14万所学校、1.2亿学生在线上课;腾讯课堂有超过140万老师,每天有2000万中小学生在腾讯课堂上学习。工信部的数据显示,20年春节期间,移动互联网流量271.6万TB,同比增长36.4%。经济活动的线上化变革,让人们在这个过程中体验到了信息科技的价值和效率。

                 

                第二个明显的变化是社会服务和社会治理更加高效智能。疫情期间,运营商推出了“通信大数据行程卡”,可以对手机用户14天内到访的地区进行证明,截至目前,累计查询量已经超过了4.5亿;中国铁路提供了确诊病例密接者查询服务。这些服务为社会防疫防控提供了有力支持。腾讯、阿里、浪潮提供的健康码在山东、北京、广东等省市陆续上线,几乎覆盖了所有出行人口??梢栽は?,健康码必将成会成为未来传染病防控的必备手段。

                 

                在工业生产方面,去年中国工业机器人装机量占全球的36%,用于建设数字化车间和智能工厂,成为全球最大的智能制造市场,预计20年中国智能制造市场规模将超过2200亿元,智能制造升级将进一步提速。这里面典型的例子就是浪潮智能工厂。整个生产制造过程弹性、透明、可追溯,智能技术贯穿了生产制造的全周期,实现同样的产能,用工数量下降50%,生产效率提高3倍,订单交付周期从18天缩短至5-7天。

                 

                智算中心是智慧时代的新型基础设施

                 

                看得见的是各种智慧服务,看不见的是新型的基础设施,支撑智慧化转型的正是以云计算、大数据、人工智能为核心的智慧计算。疫情期间,腾讯和阿里每天都在扩充云计算资源,用于支撑视频会议、在线办公等业务。百度地图则利用其每天响应位置服务请求千亿次所产生的大数据,通过数据定向、分析等途径助力流行病学调查。

                 

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                人们见证了智慧计算是如何在这场战疫中发挥巨大作用。3月4日,中央决定对人工智能、大数据中心等新基建提速,这也是在为智慧计算的发展提速。计算力就是生产力,智慧计算改造升级了生产力三要素,最终驱动了人类社会的转型升级。智慧计算将劳动者由人变成了人加上人工智能,劳动者可以呈现指数增长,将数据变成了一种新的生产资料,从有形到无形,生生不息,越用越多,将计算力驱动的信息化设备变成了生产工具,也是指数增长,生产力得到了前所未有的解放。

                 

                伴随生产力的升级,社会基础设施也在产生变化。农业时代的基础设施比较简单,就是水利、交通等;工业时代,则是人们熟悉的铁公机、电网等;那么智慧时代必将需要新型的基础设施。和电力基础设施做个类比。电力基础设施提供电力服务,其核心是生产电力的地方,就是发电厂,像三峡电站、大亚湾核电站;智慧时代的新型基础设施,要能够对外提供各种算力的服务、数据的服务和AI的服务等。那么其核心就是计算力的生产中心。

                 

                计算是在发展的,从最初的数值计算逐渐演变为科学计算、关键计算和智慧计算。每种计算都有相应的计算力中心去支撑??蒲Ъ扑愕乃懔χ行氖浅阒行?。承载当前企业应用、政府应用和个人应用的算力中心是数量众多的各类数据中心。当前人工智能计算需求正呈指数级增长,未来将占据80%以上的计算需求,承载这种需求的就是AI算力中心,即智算中心。

                 

                智算中心是智慧时代最主要的计算力生产中心和供应中心,它以融合架构计算系统为平台,以数据为资源,能够以强大算力驱动AI模型来对数据进行深度加工,源源不断产生各种智慧计算服务,并通过网络以云服务形式向组织及个人进行供应。它正在成为经济社会运行的重要基础设施。

                 

                智算中心的基本要求:开放标准、集约高效和普适普惠

                 

                智算中心要成为新基建的源动力,必须满足以下三个基本要求:开放标准、集约高效和普适普惠??疟曜?,要求智算中心从硬件到软件、从芯片到架构、从建设模式到应用服务都应该是开放的、标准的;集约高效,要求智算中心的建设要有超大规模,要采用领先的技术,保证自身的先进性;普适普惠,则要求智算中心发挥基础设施的社会价值,服务大众。


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                首先是开放标准??诺谋呓缭嚼丛焦憷?,从最初的操作系统、数据库、中间件的开源到云和大数据、算法框架等基础软件的开源,再到以Risc-V为代表的芯片的开放,以OCP、ODCC为代表的计算硬件的开放。由软件到硬件,从芯片到数据中心,开放变革了IT产业的生产模式和应用服务模式,持续推动着信息技术的发展,促进了整个IT产业的生态繁荣??纯诺腎T,才是一个健康的IT??纯诺娜碛布?,才是智算中心建设的需要。

                 

                目前,几乎所有顶级互联网数据中心已经大规模落地了开放计算服务器,通信、金融、能源等关键领域的TOP企业也纷纷加入这些开源组织并在数据中心建设中加以实践。像OpenStack、K8S、Hadoop、TensorFlow等面向云计算、大数据、人工智能等场景的开源基础软件,已经成为了智算中心软件平台的事实标准,超过80%的企业都在其数据中心中应用了开源软件技术。

                 

                基础设施必然要以规模效应来实现降本增效,要能够快速建设。这就要求智算中心的建设就好比现在盖房子一样,采用预生产的、标准化??榛挠布词迪帧白芭涫健苯ㄉ?。从标准化的节点单元,到标准化的整机柜,到标准化的微??槭葜行?,再到整个智算中心,就像乐高积木一样,层层组装,快速建设。

                 

                作为基础设施,要求不同的智算中心能够互联互通。包括管理上的互操作,统一的调度分发、监控运维;业务上的互连接,包括网络打通、业务迁移等;数据上的互流通,实现容灾、数据共享等。

                 

                基础设施的超大规模要求智算中心应该是集约高效的。首先,智算中心要整体设计,理念先进。技术上,融合架构代表着数据中心体系结构的未来发展方向。融合架构从1.0到2.0,已经实现了存储资源和异构计算资源的弹性组合。现在的融合架构,正处于3.0阶段,也就是通过连接、池化和重构的技术,实现不同计算资源的协同能力,通过软件定义实现业务自动感知和资源自动重构,使计算的性能和效率大幅度的提升。

                 

                硬件层面,通过硬件重构实现资源池化。CPU与GPU、FPGA、xPU等各种加速器将更加紧密结合,利用全互联NVSwitch、CXL、Open CAPI等新型超高速内外部互连技术,实现异构计算芯片的融合;CPU之间可以通过池化融合的方式实现灵活组合,可以根据业务场景动态形成1路到多路多种计算单元;异构存储介质,如NVMe,SSD,HDD等则通过高速互连形成存储资源池。

                 

                在计算和存储资源池中,除了传统CPU、GPU等,还可以应用更多新型计算芯片、存储介质和互连技术,进一步提升数据中心的处理能力。例如,谷歌专为人工智能设计的芯片TPU。与GPU相比,TPU采用低精度(8位)计算,以降低每步操作使用的晶体管数量,是同代CPU或者GPU速度的15-30倍。同时,TPU还可以进行池化,实现了TPU之间的高速互联,也就是TPU POD,并对外提供TPU算力服务。

                 

                存储方面,非易失内存DCPMM,既可以作为高速硬盘使用,也可以作为标准的内存使用,当作为内存使用时,其单条内存容量最大可以到512GB,使得推理作业密度提升一倍,每单位作业成本下降近50%?;チ矫?,异构芯片高速互连的技术CXL、open CAPI等,实现了CPU和设备、设备和设备之间的内存共享,构建高效池化的智算中心从理想照进了现实。

                 

                软件层面,则通过软件定义,在可重构的硬件资源池基础上,通过灵活的组织,将不同的资源池组成专业的服务器、存储、网络系统,并实现资源的高效管理和调度以及数据在池化资源的灵动流转。当AI与软件定义结合后,赋予了软件定义更高级的含义。从业务上,实现了基于业务特征感知的智能资源调度,让合适的资源在合适的位置去执行合适的任务,就像让合适的人去干合适的事一样。从管理上,实现了智能化的运维,也就是智算中心的无人巡检、故障自愈等。

                 

                软件定义一个典型的趋势是软硬件协同设计,由专用芯片、FPGA处理更多的业务负载,由软件进行更智能化的管理和调度。例如,基于FPGA和NVMe组成资源池,以硬件辅助虚拟化的方式为虚拟机实例提供接近硬件性能的计算、存储、网络功能,性能损失从传统软件模拟方式的50%降低到1%左右,相同条件下可以百倍加速AI作业效率。

                 

                绿色节能是永恒的话题,从传统的节点内风冷,到机柜级冷板式液冷,再到数据中心的浸没式液冷整体设计,配合余热回收、相变储能等循环节能技术,可以实现PUE接近于1的目标,打造高效清洁的绿色智算中心。

                 

                智算中心作为基础设施,要服务大众,提供算力服务、数据服务和智能服务,支撑智慧城市、智能制造、智能家居以及智能医疗等行业的智慧化转型。但是行业用户的智慧转型,仍然存在着一个巨大的技术鸿沟,这个鸿沟里,有如何选择最合适的算法模型,有如何从软、硬件两方面对算法做性能优化,有如何对面向特定领域的智能算法进行高效敏捷的开发部署等诸多问题。要填补这些鸿沟,需要智算中心提供整合的、易用的开放服务平台。

                 

                基于智算中心先进的AI算力基础平台、AI算力调度平台、AI算法模型来打造人工智能开放服务平台,汇聚并赋能行业AI应用的开发者,加速开发各种各样的行业智慧应用,加速行业AI化、加速产业AI化。

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