浪潮席卷2018:计算产业重新自我定义观点

来源:脑极体 / 作者:我堂堂一个熊猫 / 2019-01-22 18:46
人类对于技术的想象,一直是一件非常有趣的事情。我们可以在维多利亚时期的幻想小说中看到一个四处充满了齿轮与蒸汽的世界,可人们仍然在使用煤油灯照明。而在七十年代的一些科

人类对于技术的想象,一直是一件非常有趣的事情。我们可以在维多利亚时期的幻想小说中看到一个四处充满了齿轮与蒸汽的世界,可人们仍然在使用煤油灯照明。而在七十年代的一些科幻作品中,已经出现了便携式PC的雏形,只是这些电脑应用的还是黑白屏幕。

 

现实与预想之所以会出现这种有趣的错位,是因为我们往往只能看到一两种技术的进步,却没想到科技的发展一定是由点及面,是一系列技术乃至文化的综合推进。

 

AI

 

今天我们所讨论的AI也是一样,很多时候我们对于AI技术发展的认知是有偏差的。当我们在关注最近又有什么脑洞大开的新算法横空出世,或是语音识别准确率又提升了零点零几个百分点时,往往忘记了AI技术舞台上,算法并非唯一的主角。

 

像算力的发展,就是让AI蓝图从预想走向现实的重要力量。

 

而从浪潮集团智慧计算过去一年的发展中,我们或许可以尝试摸索AI计算的奔跑步伐。

 

 

“1,60,70”:

解密中国计算产业的神秘代码

 

风起于青萍之末。

 

在浪潮的2018年中,出现了一组由三个数字组成的“神秘代码”,或许可以帮助我们理解当下的中国计算产业。这组数据是“1,60,70”——第一名,60EB和70%。

 

“1”这个数字,代表着中国计算市场的生命力。

 

去年一年中,浪潮在中国市场取得了一系列第一:服务器市场第一、AI计算市场第一、云计算政务云市场第一、互联网市场第一、存储市场增速第一……

 

同时去年一年浪潮的海外业务也增长了3.5倍,进入了全球服务器市场前三名。

 

这一系列第一,不仅仅是浪潮的业绩,也是中国乃至全球对于AI计算、云计算等等服务强烈渴求的表现。

 

“60”则是整个计算产业当前所面临的共同机遇——正在突破临界点的数据量。

 

根据浪潮提供的资料显示,2018年中国大规模数据中心的数据容量已经达到了60EB,而到2020年,这一数字将达到200EB。随着AI与现实世界的结合越来越紧密,正在有越来越多的传感器被“埋入”我们身边。每分每秒记录着位置与速度的智能汽车终端、自动检视每一块原料的生产线、随时向云端传输数据的智能安防摄像头……

 

在这些数据量将我们淹没之前,计算、存储产业不仅面临着广袤的市场,也面临着技术发展中的全新命题。

 

这也将代码引向了最后一个数字,70,计算技术之于AI发展的重要影响。

 

计算力之于AI,不仅仅只是承担着数据上下传递的作用。在浪潮推出的管理套件AIStation上,在不添置硬件的前提下可以让用户AI环境的利用率从原来不到20%迅速提升到70%以上。

 

这就意味着,在未来AI计算任务越来越复杂和庞大时,浪潮所代表的计算产业有能力和义务通过技术创新来帮助硬件体系更高效的发挥作用,而不是一味的通过增加硬件来增加AI技术的成本负担。

 

从浪潮的神秘代码中,我们可以解读出来三个关键信息:

 

1. 随着AI产业化的发展,计算市场正在进入一个前所未有的爆发期;

 

2. AI带来的数据处理需求和数据量暴增,对计算技术提出了新的要求;

 

3. 在硬件产品本身之外,计算技术对于AI落地还有着更多深远影响有待探索。

 

 

从线性到张量:

计算产业的三阶跨越

 

这三个信息都指向着同一个问题,在AI的未来蓝图中,计算产业所承担的角色相较以往有着巨大的差异,以往研发、组装、销售服务器的形式已经不能满足AI对于算力的要求,计算产业需要通过更多技术创新来实现自我定义。

 

而这其中的差异,正是从线性到张量之间的跨越,需要突破的不仅仅是数字,而是不同的空间维度。

 

从浪潮身上,正体现出了计算产业维度扩张的姿态。我们可以逐阶而上,看看浪潮是如何一阶阶走向计算产业的跨越之路。

 

第一阶·人才生态

 

很有趣的一个现象是,在AI企业纷纷深入高校开展人才计划时,计算企业的声量似乎要比算法和数据更小。可从AI应用角度来讲,未来研发新算法模型的需求,将远远低于处理AI计算的需求。其实现在我们就已经能够看出端倪,拿人脸识别、语音识别这些相对成熟的技术来讲,不同厂商的算法模型精准度上已经差别不大,目前的赛点在于能否通过边缘计算增强技术的适用场景。

 

有没有足够深入的人才培养计划,不仅对于某一家计算企业的发展至关重要,也决定了未来AI落地时是否有足够均衡的人才类型。

 

在这一方面,浪潮已经先人一步。在2018年推出的Plan T中,浪潮一直在通过集训营、向高校提供AIStation应用资源、参与编著课程和教材等等方式,帮助高校共同培养更贴合未来计算产业需求的人才生态。

 

第二阶·产业关系

 

在去年《哈佛商业评论》在中国评选“拉姆·查兰管理实践奖”时,浪潮的JDM模式获得了这一奖项。这一奖项代表着,AI时代下计算企业与应用产业之间的关系正在改变。AI技术的出现让产业对于计算的需求产生了很大的变化。以往企业对于数据计算和存储的需求往往是没有太多差异的,但不同算法的出现让企业的需求也开始偏于个性化。例如有些企业可能更依赖于海量数据,因此则需要在存储和服务器容量上有更高要求;而有些企业则更注重数据的及时反馈,因而需要更多的边缘计算。

 

浪潮的JDM模式之所以受到好评,就在于改变了以往计算产业零沟通的状况,转换为根据客户需求进行深入的定制化生产。而浪潮之所以去年一年中在海外市场成绩斐然,很大一部分原因也在于JDM的模式能够更高效的满足企业智能化转型的需要。

 

第三阶·One More Thing

 

在完成了人才生态和产业关系两阶之后,想计算产业再向前迈一步,可能就要像每一次手机发布一样,提供一个超脱于现有产业矩阵的“One More Thing”。对于浪潮来说,他们的One More Thing就是HPC——高性能计算。

 

回到一开始的话题,当一项技术刚刚处于起步期时,我们很难想象到未来它到底将如何改变我们的生活,因为未来的面貌是在无数项技术的共同作用下形成的。或许未来二维材料的发展会让我们神经中都游走着尘埃大小的传感器,又或许在5G的作用下我们不再需要终端存储,而是让海量数据永远在云端游走。

 

在无数可能围绕周围时,准备一项“One More Thing”显然是不会出错的选择。对于浪潮来说,HPC的强大算力给未来AI应用提供了更多丰富的技术出口和选择。尤其HPC技术门槛更高,在不可知的未来中,作为One More Thing的HPC很可能成为浪潮重要的护城河。

 

过去的一年,对于浪潮和计算产业来说都是意义非凡的一年。达成了跨越式的发展,却也让计算产业进入到了一个全新的时代,过去一年的成就既是丰碑,也是起点。更值得期待的,是新时代的哨声吹响后带来的超音速旅行。
 

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