AI溢出服务器之外,浪潮的想象空间在哪?

八年之前的『浪潮』,与八年之后的『浪潮』,是不是同一个『浪潮』?

计算产业在变。传统信息化应用如办公系统、ERP、邮件等,所需的计算量随着业务量的增加呈线性增长,而基于大数据、人工智能的新型应用对计算力的需求呈现指数级增长。

中国工程院院士、浪潮集团执行总裁、首席科学家王恩东表示,2020年以GPU为代表的AI加速芯片所交付的算力已经超过了同类CPU,预计到2025年加速芯片所提供的算力可能在整个计算力交付当中超过80%。

浪潮自身也在变化。犹如互联网行业带来的开放计算架构,打开了服务器产业封闭的大门,云计算以及随后的人工智能带来的影响只会更大,浪潮在云计算时代成为中国第一、全球前三的服务器厂商,在人工智能时代,浪潮不想也不会局限于服务器厂商的定位。

浪潮提出,从计算到智算,智慧计算将成为智慧时代的核心动力。其本质就是探究在AI算力越来越重要的未来,如何构建新的IT架构,在这个过程中,浪潮在产业的中间地带构建起另一种形式的生态。

人工智能需要从硬件繁荣走向软件蓬勃

不可否认的是,诸如GPT-3这样的千亿级参数的AI模型,已经逼近当前人工智能的计算天花板,即便用全球最快的超算来运算,也需要两年的时间。

与此同时,深度学习的算力需求仍在以每三到四个月的速度翻一番,市场行情供不应求,那就必然隐藏着尚未满足的市场空间。

AI溢出服务器之外,浪潮的想象空间在哪?

中国工程院院士、浪潮集团执行总裁、首席科学家王恩东

王恩东指出,计算产业的技术、产品、产业都在面临着巨大的挑战,具体来说体现在以下三个方面:

  • 多元化的挑战:计算场景的复杂、计算架构的多元;

  • 巨量化的挑战:由巨量模型、巨量数据、巨量算力、巨量应用所引发对现有计算及体系结构的挑战;

  • 生态化的挑战:智算产业正处于群雄并起的阶段,自成体系,生态离散,产业链上下游脱节;

首先,计算的关键任务是支撑业务的发展,不同的业务类型势必要求不同的计算系统,AI应用引入了新的计算类型,从推理到训练任务跨度大,同时数据量也从GB到TB、PB不断提升,数据类型从结构化到半结构化、非结构化更加复杂多样。

不同数值精度的计算类型对计算芯片的指令集、架构等要求也不一样,导致通用CPU没有办法满足多元计算场景的要求,这也是计算芯片种类越来越多的重要原因。

计算芯片群雄并起带来一个新的挑战——软硬件之间的割裂,芯片从设计、制造出来到大规模应用往往隔着一个巨大的生态鸿沟,芯片的指令集或者芯片架构的差异,导致编程库、编程模型、算法框架无法有效的横向拉通,引发开发者学习成本高、用户应用迁移难等问题。

其次,巨量化的挑战表现在模型参数多、训练数据量大。巨量模型依赖海量数据的喂养,需要大规模调用算力和存储,现有AI芯片的架构已经不足以支撑巨量模型的参数存储需求,算力中心对应用的支撑能力也受到严峻考验。

最后是生态化挑战,可能也是人工智能产业最大的问题。据埃森哲调查报告显示,70%以上有技术的研究机构和科技公司缺少需求场景、领域知识和数据,70%以上的行业用户则缺少技术人才、AI平台和实践能力,AI技术链条和产业链条呈现脱节状态。

“计算技术与产业生态离散化,这与多元化的挑战是相呼应的,芯片架构五花八门,指令集不同无法兼容,而面向芯片的编程库等等又跟芯片紧密绑定,灵活性差。小公司只做了一个环节,这就造成生态的纵向不通;大公司则希望构建封闭系统,就造成了生态横向不通。这些都严重制约了AI技术的应用和发展。”王恩东说。

软硬兼施,浪潮是一家AI厂商

与其说浪潮是一家服务器厂商,不如说它是一家AI厂商。

芯片供应商如果想解决开发者或者使用者的问题,往往需要比芯片的研发成本高数十倍的投入。以往大家认为英特尔就是一个芯片公司、硬件公司,但其实在英特尔内部有超过一万人在做芯片的配套支撑、应用适配、软件优化等工作。

类似地,英伟达通过长期大规模地投入CUDA软件,才打造了GPU在HPC和AI方面的领先地位。硬件厂商解决问题之道在于软件,这启示我们,要解决人工智能产业的难题,需要跳出原有的视角。

浪潮提出,智慧计算创新体系架构是面向应用的硬件重构+软件定义,即在硬件层将计算、存储、网络等资源分类进行资源整合,同类资源形成资源池,同类资源中不同设备间可任意重组。

同时,在软件层面利用主动业务资源需求智能感知技术,进行自适应硬件资源重构,实现硬件资源的动态组合和智能分配,满足各类应用的需求,即包含“硬件重构+软件定义”的融合架构3.0。

浪潮新推出了AI视频加速器、AI服务器NF5488、边缘计算微服务器EIS800系列产品、全可编程智能网卡,并且联合寒武纪发布AI服务器“扬子江”。此外,浪潮的产品能力从AI服务器蔓延到数据中心级别,浪潮将其称之为智算中心。

围绕智算中心的算力、数据、互联以及平台,浪潮可以提供包含AI算力、通用算力、关键算力以及边缘侧的算力,在数据存储领域,涵盖集中、分布式数据存储以及大数据分析平台;在互联层面,拥有开放网络系统以及实现加速数据流动和调度的智能网卡;在平台层面,浪潮拥有具备软件定义特征的元脑OS,在实现智算中心的智能化管控和运维的基础上,提供算力的汇聚、调度、释放。

如果英特尔和英伟达都不是纯硬件公司,那么浪潮也不应该是一家纯硬件公司。如同芯片是英特尔和英伟达在人工智能时代的基础,服务器等硬件产品也不是浪潮的全部,如何最大程度上让AI用得起、用得好,是浪潮着眼未来的机会,也是浪潮智慧计算战略关注所在。

在“微笑曲线”的中间地带建立生态

宏碁集团创办人施振荣提出了微笑曲线(Smiling Curve)理论:微笑嘴型的一条曲线两端朝上,在产业链中,附加值更多体现在两端,设计和销售,处于中间环节的制造附加值最低。

在“微笑曲线”提出的1992年,以及之后的十余年,产业的确如此,但是人工智能这一个革命性技术正在重构产业,小公司的生态横向不同,大公司的生态纵向不通,微笑曲线的中间地带能不能建立一个新型生态,从而匹配人工智能的时代需求,浪潮正在证明这种可能性。

AI溢出服务器之外,浪潮的想象空间在哪?

浪潮信息总裁彭震

浪潮信息总裁彭震表示,“面对智算时代,我们需要形成一个强大的生态群组,未来有大量的计算、大量的新技术、大量的客户侧的变化需要我们去满足,浪潮也希望与合作伙伴一起围绕元脑生态,形成强有力的生态合作伙伴体系,来满足客户在整个智慧化转型服务需求。”

在智算领域,很难有一个合作伙伴能够解决所有问题,传统IT很多标准和技术是由若干个大厂商定义,智算时代靠的是开放标准、开放技术,元脑生态实际上是浪潮在未来生态的一种模式。

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浪潮元脑生态

元脑生态是浪潮面向智算时代的生态战略,其代表是一体化智算产业聚合平台AIStore,左手伙伴包括算法、芯片等公司,右手伙伴包括交付、服务等公司,同时还有功能众多的咨询服务,为的就是构建起AI方案“嵌入”能力以及塑造AIStore聚合能力,实现生态伙伴间的业务聚合、资源聚合,乃至最终的战略聚合。

浪潮元脑生态已经发展到2.0阶段,1.0阶段更注重解决方案层面,实现产品技术化和技术市场化,2.0阶段主要聚焦服务需求,例如数据的运维、后期的管理等,瞄准全功能平台目标。

“面向智算中心建设,客户面临着一个极其复杂的全新的架构体系,运维、管理、架构等需求远远超过自身能力,从某种角度上讲,挑战越大,机遇越大,智算带来的技术挑战恰巧是合作伙伴带来的增值空间,这是非常重要的。”彭震表示。

人工智能的产业变革给了浪潮当下的时代机遇,元脑生态的存在能够解决企业客户的现实需求,而这往往是上游和下游厂商不能做或者不愿意做的事情,尤其对于中长尾客户的大量需求,浪潮的元脑生态不失为一条更现实可行的道路。

彭震言之凿凿地说到,“未来拥抱智慧计算则得以发展,拒绝智慧计算必然消亡。”

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