一幅漫画引发的思考:打破算力瓶颈的钥匙终于找到了
2020-04-01 16:23:29
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人类从未停止对美好探索的脚步。


无论是冲上热搜,引发全民围观自己诞生之日璀璨瞬间的宇宙图片;还是被便捷生活方式“宠坏”,沉迷于无现金支付,靠外卖续命的年轻人的生活现状;亦或是通过各种方式实现用科技“偷懒”的智能家居建设,科技给生活带来的变化都令人叹为观止。


这背后除了科技日新月异的高速发展,也呈现出计算在万物互联、万物智能时代中的重要性,当前备受关注的新冠病毒疫苗研制进程加速,也是算力提升带来的成果之一。








共同的痛点为什么是它?


A市交警支队集成指挥平台每天记录超过400万条过车记录,但是持续增加的数据,成了拖慢系统速度的“罪魁祸首”,而且经常导致系统崩溃。


大型电力企业C集团的信息化水平越来越高,但是自由管理系统的性能越来越难以支撑复杂的业务需求。


风控是金融企业的重中之重,数据的支撑至关重要,但是风控时效性差,时延高达10秒,无法做到实时的风控。


SKA项目是天文领域最大的国际合作科学项目之一,是了解宇宙诞生和终结奥秘的一个窗口。然而,SKA项目将产生10倍于目前全球互联网的数据流量,EP级的计算和EB存储需求,带来了可扩展性、经济成本、稳定性和对先进算法的灵活适应性等多方面的挑战。




在中小流域洪水预报方面,面临预报模型参数确定困难、需要人工干预所以只能单点预报、不能快速预警等难题,人民的生命财产安全面临着可怕的隐患。


这些场景虽然涉及不同行业和领域,但都有一个共同的痛点:算力的瓶颈。


2019年是5G商用元年,很多人看到的是5G终端价格高、应用场景落地少等问题,实际上5G应用面临的最大挑战之一就是算力不足。


因为5G时代将催生万物互联,而这也将产生超大规模的数据量。据估算,5年后全球每年将产生超过180ZB的数据量,相当于18万亿部高清电影。这背后的原因,是万物互联时代数以万亿计的智能终端将会源源不断地产生数据。只有将采集到的数据经过筛查和处理,只把最核心的数据回传到数据中心才是理想解决方案。因此,计算需要升级,需要进化到更智能的计算。


未来是智能化的时代。华为轮值董事长徐直军曾在采访时一针见血地指出,“从某种程度上说AI本身就是一个暴力计算,没有强大算力哪来的成功?”


各行各业进行数字化、智能化的转型,将会让AI迎来爆发,这同样面临算力不足的问题。华为预测,预计到2025年,企业对AI的采用率将达到86%,这就要求算力每年增加10倍。


不管是5G落地还是AI的大规模应用,未来社会发展的关键都指向了算力,这是万物互联、万物智能时代所面临的大痛点。毫不夸张地说,如果数据是数字经济时代的新生产资料,那么算力就是这一时代新的生产力。


破局之“钥”


上面的那幅漫画里,有困局,也有破局之“钥”。


话说2019年,诞生了一个神兽:它长有双翼,气质非凡。甚至《庄子》中都有记载:北冥有鱼,其名为鲲。鲲之大,不知其几千里也。化而为鸟,其名为鹏。鹏之背,不知其几千里也;怒而飞,其翼若垂天之云。


是的,这个神兽就是鲲鹏。2019年,华为宣布打造“一云、两翼、双引擎”的产业布局,构建开放的鲲鹏计算生态,就是要打破算力的瓶颈。


为什么破局的时候到了?因为旧架构已经跟不上新变化。一方面,服务器领域长期使用的x86架构已经无法适应算力急剧增长的需求,因为摩尔定律几近失效,通用CPU性能提升受制,单核性能平均每年提升不到10%,算力无法实现普惠;另一方面,5G技术加速了移动化进程,具有深厚PC基因的x86架构无法适应移动时代。


“鲲鹏+昇腾”的双引擎,成为破局的关键。鲲鹏兼容ARM架构,在多核、低功耗等方面具有独特优势,尤其是在移动时代,ARM架构在端和边缘计算全面实现领先,成为端边云协同时代的首选。以鲲鹏920为例,它相比业界主流处理器性能提升25%,内存带宽提升46%;昇腾则是为AI而生,2019年华为全联接大会上发布的华为AI集群Atlas900就将AI暴力计算发挥到了极致,华为上部署的一个由1024颗昇腾910组成的Atlas900集群,只需59.8秒就可以完成典型网络的训练。


鲲鹏这个神兽的到来,终于让我们看到了破解算力瓶颈的曙光:


A市的交警支队将集成指挥平台业务成功迁移至由华为FusionInsight和基于鲲鹏芯片的TaiShan服务器打造的大数据平台上,系统平稳运行,在稽查布控、过车数据处理任务上,效率预计提升25%;




C电力集团迁移到鲲鹏计算生态后,资源管理系统性能提升68%,成本降低20-30%;


在金融领域,基于鲲鹏的多核计算能力将时延从10秒降低到30毫秒,实时风控终于梦想成真;


在应用了包括华为TaiShan HPC和华为Atlas 900 AI集群在内的解决方案后,SKA先导望远镜MWA产生的海量连续谱数据成像方面比传统平台性能提升了2.23倍,原来耗时169天的特征星体检索任务缩短到10秒级别;


依托华为云鲲鹏云服务以及大数据技术,仅需2分20秒,即可完成全国流域未来3天670万个河道断面的洪水预报计算……


事实上,在大数据、分布式存储、数据库、原生应用和云服务等场景下,鲲鹏这个神兽都在大展身手,打破算力瓶颈。


例如,在大数据场景,鲲鹏处理器性能平均比通用CPU高30%以上,这意味着可以用更少的设备提供同等大数据处理能力,降低总体拥有成本;在分布式存储场景,鲲鹏处理器可以将压缩时间减少66%,提升IOPS性能20%以上;在数据库场景,鲲鹏平台的性能高出x86平台20%以上,帮助运营商、金融行业客户承载企业关键应用;在原生应用场景,ARM架构原生同构无性能损耗,相比之下,x86架构却要损失30%性能……


后记:一场新生产力风暴


唯物史观如此定义生产力和生产关系:生产力决定生产关系,生产关系要适应生产力的发展,生产关系是生产力发展的形式,生产关系会反作用于生产力。


现在业界已经形成了这样的共识:在数字经济的新时代,算力是新生产力,数据是新生产关系。换句话说,只有算力这个瓶颈被打破,才能让数据在数字经济时代发挥出最大的价值。


打破算力瓶颈,鲲鹏+昇腾的双引擎正在发挥越来越大的作用,它让我们看到普惠的超高算力成为可能。可以说,伴随鲲鹏计算生态的发展和应用,算力这个制约万物互联、万物智能发展的问题正在得到解决。




例如,正是因为鲲鹏计算产业的布局,华为正在革新数据的能力,构建起融合、智能、开放的数据基础设施。华为云与计算BG总裁侯金龙曾在2019年11月举行的全球数据基础设施论坛上就表示,过去主要依靠人来完成设备配置和运维,运维人员经验和能力的高低决定了管理效率的优劣。


华为基于AI芯片、存储和云的三层架构,通过云上训练和云下推理,让系统越用越快、越用越省。具体来说,依托昇腾处理器的AI能力,自动学习和识别IO流,提升Cache预取命中率,系统整体性能提升20%;依托鲲鹏处理器的多核算力,根据不同的数据类型,实时优化数据缩减算法,TCO降低25%。


正所谓是:鲲鹏展翅,算力破局,智能加速。鲲鹏这只“神兽”扇动翅膀,一场生产力的升级风暴随之袭来,而这也让智能化时代加速到来。


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