原標題:給AI時代裝配“新大腦”:數(shù)據(jù)密集型超算帶來了哪些變革?
這幾天,世界人工智能大會成為了行業(yè)中當之無愧的流量焦點,而媒體與分析師對這屆大會的關注點也各有不同。
我們發(fā)現(xiàn),世界人工智能大會來到第四屆,大家關心的不再僅僅是基礎算法創(chuàng)新以及酷炫的黑科技應用。AI相關的產業(yè)基礎設施、規(guī)模化落地方案的關注度逐步增強。大家更多把AI視作一個產業(yè)結構,而非單單一種技術來加以討論。
說到AI的產業(yè)會基礎設施,就不能不提到超算。無論對于科研、行業(yè),甚至區(qū)域發(fā)展與國家戰(zhàn)略來說,超算都是AI與相關新一代信息技術的核心。而隨著AI等技術帶來數(shù)據(jù)量大規(guī)模增長、數(shù)據(jù)結構多元化、數(shù)據(jù)分析任務復雜化,原本的HPC(高性能計算)體系也迎來了全新的變革與挑戰(zhàn)。HPC正在走向HPDA(高性能數(shù)據(jù)分析)的新方向,AI時代的超算體系正在從計算密集型轉向到數(shù)據(jù)密集型。
我們知道,人的聰明才智不僅來自反應能力,還來源于對知識、記憶、經驗的準確調取和應用。當AI要變得更聰明時,一定需要更強大的數(shù)據(jù)處理能力。數(shù)據(jù)密集型超算,可以說是社會經濟真正需要的AI大腦。
人腦中的記憶是存儲在神經元當中的,那么AI時代的超算大腦中,數(shù)據(jù)將要存儲在哪呢?
一場由數(shù)據(jù)密集型超算帶來的存儲變革正在發(fā)生。7月8日,在2021世界人工智能大會(WAIC2021)上,上海交通大學與華為公司聯(lián)合發(fā)布了數(shù)據(jù)密集型超算示范中心。這是雙方繼4月份聯(lián)合成立“高性能計算&存儲技術聯(lián)合創(chuàng)新中心”以來的又一重磅合作,開創(chuàng)了產學研一體化推動超算發(fā)展的全新模式。
讓我們以此為基礎來談一談:智能時代為什么必須發(fā)展數(shù)據(jù)密集型的“新超算”?與此同時,存儲產業(yè)又如何幫助“新超算”跨越數(shù)據(jù)裂谷?
智能時代,數(shù)據(jù)密集型超算的產業(yè)需求
自疫情發(fā)生以來,全球無數(shù)國家和地區(qū),相繼意識到了超算能力的重要性。在確診病例、尋找治療方法以及研發(fā)疫苗的過程中,病毒與蛋白質解析能力至關重要。而相關工作就非常明顯地展現(xiàn)出了計算由計算密集型,向數(shù)據(jù)密集型轉化;由HPC向HPDA演進的必要性。
病毒解析任務中,需要快速產生海量數(shù)據(jù),并且其結構復雜、數(shù)據(jù)形態(tài)多元。類似計算任務不僅考驗計算能力,更考驗全流程化的數(shù)據(jù)存放、調用、解析與再利用能力。如果僅僅是算得快,那么任務可能在數(shù)據(jù)的全流程循環(huán)中浪費大量時間。而疫情面前,時間就是生命。
在AI進入產業(yè)化周期的階段,類似問題出現(xiàn)在各行業(yè)的超算需求中。自動駕駛、油氣勘探、天文分析、工業(yè)數(shù)字化孿生,都清晰地指向數(shù)據(jù)密集型計算。
華為IT產品線解決方案設計部部長陳默博士認為,超算發(fā)展目前主要有6大趨勢:架構集群化、計算異構化、數(shù)據(jù)密集化、網絡IP化、運營自動化和應用容器化。這些趨勢的出現(xiàn),不僅考驗了超算本身的算力發(fā)展,還給超算的存儲體系帶來了一系列挑戰(zhàn)。比如說:
1、超算對應的數(shù)據(jù)存儲量與存儲類型快速增加:自動駕駛、衛(wèi)星探測等任務帶來了數(shù)據(jù)量的幾何級飆升。而智慧城市、地質勘探等行業(yè)帶來了大量非結構化數(shù)據(jù)、混合類型數(shù)據(jù)的存在任務,這都對存儲體系產生了更高要求。
2、數(shù)據(jù)調用性能極大增加,要求存儲能力增強:HPDA形態(tài)下的超算體系,需要完成海量數(shù)據(jù)的短時間內大量吞吐,這對存儲性能提出了挑戰(zhàn)。
3、產業(yè)智能化趨勢,要求存儲可靠性趨向極致:在生產場景中落地的超算,需要結果高度可靠,且不能出現(xiàn)重復,更不能持續(xù)故障。這要求存儲的可靠性極高,并具有強大的自我修復與診斷能力。
4、超算中心和數(shù)據(jù)中心融合:超算體系未來將承擔更多的數(shù)據(jù)服務與數(shù)據(jù)利用職能,這就要求數(shù)據(jù)在存算場景中反復流動,快速循環(huán),形成有效的數(shù)據(jù)湖場景。這將對現(xiàn)有存儲體系造成巨大的升級。
這些趨勢的存在和發(fā)展,意味著數(shù)據(jù)密集型超算必將建立在存儲能力的升級與進化之上。海量存儲能力升級支撐數(shù)據(jù)密集型超算與HPDA趨勢;超算升級又支撐了AI產業(yè)化發(fā)展。
這樣來看,今年我們希望在世界人工智能大會中找到的產業(yè)底座,一定蘊藏在海量存儲體系當中。
應對HPDA挑戰(zhàn),需要存儲能力升級
為了應對數(shù)據(jù)密集型超算中出現(xiàn)的一系列數(shù)據(jù)存算挑戰(zhàn),華為推出了OceanStor Pacific存儲,在高密設計、應對混合負載能力,以及多協(xié)議互通三大領域完成了創(chuàng)新,從而更準確滿足海量、多種類數(shù)據(jù)的快速存算需求,助力超算體系升級。
我們可以具體來看一下這三大能力是如何解決數(shù)據(jù)密集型超算所遇到挑戰(zhàn)的。
首先,HPDA的核心挑戰(zhàn)就是海量數(shù)據(jù)的涌入,以及業(yè)務量的幾何級增長,很快會造成機房空間不足、存儲成本高昂的問題,相關用戶不能無限制投入成本和空間用以存放數(shù)據(jù)。為了解決這個問題,華為推出了OeanStor Pacific高密專用硬件,基于全新的高密架構設計提供更高的容量利用率,在有限的機房空間里存下更多數(shù)據(jù)。
其次,隨著AI產業(yè)化的推進,超算體系中的一套存儲必須支持不同業(yè)務流程、產業(yè)環(huán)節(jié)的混合負載。以油氣勘探為例,過往數(shù)據(jù)采集、解釋、處理每個環(huán)節(jié)的業(yè)務能力對存儲的需求都不同,如果搭建多套存儲會造成大量遷移成本和安全風險。華為OceanStor Pacific推出了新一代分布式并行文件系統(tǒng),從而應對混合負載挑戰(zhàn)。
再有,數(shù)據(jù)密集型超算需要讓數(shù)據(jù)在其他環(huán)節(jié)、不同系統(tǒng)之間進行復雜的循環(huán)流動,這就需要存儲具備多協(xié)議互通能力。華為OeanStor Pacific具備業(yè)界領先的多協(xié)議互通能力,能夠實現(xiàn)多個存儲服務同時訪問一份數(shù)據(jù),提高跨環(huán)節(jié)、跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析效率。
面向數(shù)據(jù)密集型超算的產業(yè)趨勢,華為也并不僅僅是提供市場需要的產品和技術,而是與科研界、產業(yè)界走到一起,聯(lián)手探索未來超算的更多可能性。比如上海交通大學與華為聯(lián)合打造的數(shù)據(jù)密集型超算示范中心。
產學研一體,探索超算下一幕
數(shù)據(jù)密集型超算的進化,以及HPC向HPDA的演進,都不是一家企業(yè)、一個產業(yè)鏈環(huán)節(jié)能夠完成的任務,而是需要這個領域中產學研各界高效協(xié)同,更準確完成從基礎設施革新、技術創(chuàng)新到產業(yè)落地的一系列工程。
華為與上海交通大學聯(lián)手打造的數(shù)據(jù)密集型超算示范中心,就是一種有效的產學研一體化協(xié)作模式。華為OceanStor Pacific存儲對于HPDA的賦能與幫助,不應該等待產業(yè)界慢慢探索發(fā)掘,而是應該在有效的示范與引導下,確保行業(yè)用戶和超算建設方能夠準確找到切入點,實現(xiàn)投入產出比最大化。
數(shù)據(jù)密集型超算示范中心就是這樣一個產學研一體化打造的示范項目,其具有兩大創(chuàng)新點,一是國內高校建設的第一個ARM超算體系,二是在國內高校首次踐行“數(shù)據(jù)密集型超算”的建設理念。圍繞數(shù)據(jù)密集型超算的建設理念,華為與上海交大緊密協(xié)作,持續(xù)投入了相關技術與應用創(chuàng)新,并且在科研合作、人才培育等領域進行生態(tài)化合作。以此來探索超算在智能時代的有效升級路徑。
回到存儲領域,華為OceanStor Pacific存儲為數(shù)據(jù)密集型超算示范中心提供了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)底座,對異構化算力實現(xiàn)了堅實支撐,既確保了創(chuàng)新型的超算部署成功落地,同時還增強了結果驗證能力,提升了用戶操作體驗與運行效率。
未來,數(shù)據(jù)密集型超算將在AI走入千行百業(yè)、探索技術邊界的進程里起到中堅作用。而相關的存儲能力則是眾多想象力的基礎。
我們在今年的世界人工智能大會中,不僅能夠看到對AI基礎設施的關注,甚至能看到“基礎設施的基礎設施”迎來了升級進化。
基建是無數(shù)產業(yè)發(fā)展的靈魂,我們在高速公路、高鐵上見到的故事,正在AI、存儲中又一次上演著。
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