從卷算力到卷智能,重新定義雲

“未來十年,計算機架構領域將迎來下一個黃金時代”,當2017年圖靈獎獲得者David Patterson與John Hennessy提出這一觀點時,很多人還沒有認識到潛藏在背後的巨大變化。

自上世紀90年代到21世紀初,計算機體繫結構創新開始放緩,隨之摩爾定律和登納德縮放比例定律遭遇挑戰,處理器性能提升顯著減速,簡單來說,算力的增長和大數據、人工智能等新業務增長並不同步,只能靠堆芯片數量來彌合算力缺口。

於是,行業已經不得不開始重新思考新的計算機架構。

David Patterson在接受採訪時表示,“未來一定是軟硬協同開發并行的。從前,人們認為做軟件很酷,少有人兩者都涉獵,硬件創業公司也屈指可數。然而近年來從業者和投資人們都發現,無論是做機器學習還是之後深度學習、強化學習,只做軟件或者硬件都是不夠的。體繫結構設計者不僅需要了解底層器件、芯片工藝等,更需要了解編譯器和編程語言,軟硬結合才是后摩爾時代適用的新方法。”

同樣的變化也發生在雲計算領域,通過虛擬化技術,雲計算把計算機抽象為資源池,通過削峰填谷的運營策略獲取規模效應,不過這並沒有從根本上解決算力的挑戰。

成千上萬的計算機、數十乃至上百個數據中心連接在一起,構成了以雲為中心的計算體繫結構,逐漸成為行業採用算力的主流方式,也給了雲廠商前所未有的全局視角,從這個視角看雲,某種程度上,雲就是一台超大型計算機。

相對於計算機本身而言,雲囊括了更多的軟硬件,向上對接各種行業應用,向下推動硬件變革雲廠商具備了更大的話語權,掌握了更多的技術主動權,來提升面向複雜業務負載的處理能力。

雲也進入到了一個體系創新的黃金時代。

未被定義的雲

十餘年前,雲計算剛剛興起,把服務器集中到雲廠商,再由雲廠商提供雲服務,只是商業模式層面的創新。因此,雲計算彼時只是一門規模生意,但考慮到萬億算力產業規模,僅僅是從提高計算利用率的維度評估雲的商業價值,也足夠值得一搏,何況亞馬遜已經做出了表率。

在舊有的技術體系下,虛擬化、網絡和存儲等技術基本成熟,讓雲的商業模式成為可能。有觀點認為,這些降本增效的創新,即便沒有雲計算,也會通過另一種方式兌現。

比如計算機技術依舊向前發展,體系創新帶來更大的算力、更高的投入產出比,沒有雲計算,算力也能繼續增長。

以過去的視角來看,雲計算確實沒有革命性的改變,但是,雲計算通過這些過程完成了技術的集聚,原來不同軟硬件技術分散在不同的主體,有聚合卻難同頻進化,雲計算曆經十年完成了體系創新的前期準備,從商業模式創新過渡到技術模式創新。

一個全新的商業模式可以改變產業競爭規則,雲計算行至新的階段,開啟了算力增長的另一條路徑。

在集團副總裁侯震宇與鈦媒體聯合創始人劉湘明的對話中,侯震宇提到,對於中國的雲計算廠商來說,現在確實是一個戰略的發展期,過去幾年眾多客戶都已經加速上雲,更多關注自己本身業務的邏輯,他們就把基礎的軟硬件環境全部交給了雲服務廠商。

這意味着雲廠商其實同時掌握了基礎的軟件和硬件環境,可以做軟硬一體的優化,加速整合變成了可能。另外,雲廠商的資源規模越來越大,逐步地影響了整個IT的產業鏈和供應鏈,雲是IT行業最旺盛的需求,在軟硬一體的大背景下,新一代以雲為中心的計算體繫結構逐步湧現。

誠如侯震宇所言,雲廠商左手行業需求,右手技術創新,形成了技術到業務的產業循環,雲成為計算產業的一个中心環節,也面臨着最嚴峻的產業挑戰。如果還用老一套的方法做雲計算,不從根本上提高雲的效率和質量,就會在下一次行業洗牌中最先被淘汰。

如今的雲,是一朵未被定義的雲。頭部雲廠商都看到了體系創新的大機會,也試圖定義未來的雲的模樣。

有趣的是,計算機體繫結構的創新和以雲為中心的計算體系創新,正在同步發生,尤其在人工智能領域,專用硬件和深度學習算法等快速發展,David Patterson也認為,對新的計算機體系架構和語言來說,對算力要求極高的機器學習或許是最適合的應用場景。

雲智一體的體系創新,是一個具有高度確定性的機會。

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雲智一體,從卷算力到卷智能

企業上雲的動力由商業層面進化到業務層面,過去企業上雲是為了不用採買服務器,快速開展業務,他們的出發點就是為了降本增效,而現在的企業上雲,當然也會考慮成本,更重要的是,他們不是把降本增效當做最終的目標,而是優先從業務角度思考,雲計算能帶來傳統IT不能實現的價值。

企業通過上雲實現了業務的改造,摒棄了傳統低效、緩慢的業務模式,特別是大數據、人工智能賦能業務之後,業務具備了以往沒有的屬性,典型如智能調度、自動駕駛、工業化聯網等智能化產業應用的不斷普及,這是“人有我優”和“人無我有”的差別。

所有企業都希望擁有“人無我有”的業務能力,由客戶需求傳導至供應商競爭維度,決定了雲廠商“卷”的方向。侯震宇認為,雲計算行業基本上從過去“卷”算力的時代,發展到了一個拼智能的時代,開始用整個基礎設施的能力和人工智能的能力為行業客戶加成。

在2022智算峰會上,智能雲發布了AI大底座,它涵蓋了崑崙芯,飛槳AI框架以及文心大模型等核心能力以及百舸平台,AI中台等平台方案,實際上就是雲智一體的體系創新。

具體來看,AI大底座的AI IaaS層整合自研的AI芯片“崑崙芯”,在AI計算、存儲、加速、容器方面進行系統優化,提供高性價比的算力,承載海量數據的處理、超大模型的訓練和推理。

在AI PaaS層(AI中台)整合兩大核心自研產品(飛槳深度學習框架、文心大模型),打通的樣本中心、模型中心、AI開發平台、AI服務運行平台,實現從數據存儲到模型訓練、生產、部署、測試的全鏈路、批量化生產,面向企業模型開發的全生命周期提供完整解決方案。

AI大底座聚齊了人工智能應用的全要素,並且將這些全要素深度耦合,如果只是簡單的產品兼容,市面上其他產品或多或少都能拼湊出一個AI底座,AI大底座的所有部件均為自研,這就給了非常大的施展空間和自由度,來實現端到端優化。

AI大底座能夠全要素、端到端的整合的AI優勢,為產業提供最強的智能計算基礎設施支持,滿足產業對於低門檻、快速部署等智能計算需求。

在客戶的現實需求,以及行業增長壓力的驅動下,體系創新成為計算行業的潮水湧向,智能雲的雲智一體,踩准了產業發展的周期與節奏。

深入產業,絕知此事要躬行

“雲智一體,深入產業”是智能雲的戰略,在智能雲看來,創新不是閉門造車,是反饋驅動創新。創新需要躬身入局,深入產業,不斷獲得用戶和客戶的反饋,然後倒逼產品和解決方案不斷優化,不斷創新,讓客戶越用越好。

從中可以看出,智能雲試圖建立一個能夠持續反饋並不斷進化的雲,AI大底座源自於在產業界的打磨,之後端到端的AI能力進一步沉澱到AI大底座中,AI大底座必然要在產業中兌現價值。

例如國網福建通過AI大底座建設了“兩庫一平台”智能基礎設施,“兩庫”指模型庫、樣本庫,“一平台”指包含運行環境和訓練環境的人工智能平台。

在巡檢一線,無人機可自主完成輸電線路巡檢作業,並將智能識別後的巡檢結果快速推送給相關責任人,基於AI的智能識別算法將識別準確率提升了30個百分點,識別效率提升了5倍;在變電站,運維人員從線上接入智能調控系統,採用“一鍵順控”操作,無需人員到場便可完成千伏變電站的倒閘操作,效率提升了40—60倍,啟動送電時間縮短了80%。

基於與智能雲的合作,國網福建電力有望實現全鏈條國產化AI基礎能力建設,構建科學系統的人工智能管理和應用體系。

在AI大底座深入產業的實踐中,芯片解決算力問題,框架解決算法開發問題,大模型解決模型泛化問題,應用解決落地收益問題,是為全要素。

僅僅只是物理覆蓋全要素還不夠,還需要多層之間深度融合,產生化學反應,進行端到端的整合優化,例如建立效果反饋的閉環機制,通過模型驅動算子優化、算子驅動硬件設計,更好的提升整個系統的性能,是為端到端優化。

如上所述,包括國網福建等企業,智能化升級的全要素都可以在AI大底座找到,每一層能力都可以基於真實業務反饋,不斷調優實現智能雲的體系創新,這是雲智一體的最大差異化。根據諮詢機構IDC最新的數據,AI Cloud市場佔有率連續七次市場第一。

在雲計算技術創新百花齊放的階段,企業往往要自我搭配技術並耗費人力資源來實現智能升級,但是效果依舊不盡如人意,智能雲AI大底座能夠實現更好地循環迭代,讓雲智一體在深入產業的過程中,不同技術能力更加可控,進而讓企業實現掌控業務的效果。

雲的體系創新,讓雲計算從狹義上的技術進步,成為廣義上的體系革命,在技術和場景之間承前啟后,蔓延到整個產業。以製造業為例,通過人工智能去重新賦能傳統產業,是跨越不同技術和產業的周折,僅靠單點無法實現產業重塑,雲智一體給產業界提供了全新的抓手。

就像兩位圖靈獎獲得者在報告中所提及的——“黎明前最黑暗”,数字經濟時代,所有產業都正在或者即將經歷類似的智能遷移,雲智一體時代的體系創新,僅僅是開始。

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