要用“+智慧”強身健體，“心臟”做好準備了嗎？

今年的《政府工作報告》中，首次寫入了“智慧+”相關命題與討論。這一國家政策方針，指明瞭智慧技術必須與產業結合，進入生產核心領域，才能達成為現有經濟體解放生產力，提高生產效率的目標。

而“+智慧”的實現，也為各行各業和服務於全社會的ICT基礎設施提出了新的挑戰。當智慧化浪潮襲來，各行各業都將提出對計算的新應用、新場景和新需求。而為了應對這些變數，其實還有大量棘手的問題需要解決。

其中最關鍵的問題，來自算力。

根據OpenAI統計，從2012年到2018年，全球對AI算力的需求提高了30萬倍，而算力供給卻遠遠不足。而在普遍的算力飢渴中，最急待升級的算力輸出口，應該就是資料中心。

我們知道，在今天這個大資料時代，最主要的計算和儲存都已經發生在了資料中心當中。資料中心就像整個計算世界的心臟，供給著所有計算相關的資料血液流動，驅動ICT產業正常運轉。

如果說+智慧是一套新的武功，那麼能不能快速將其融會貫通，很大程度上將取決於習武者是否有一顆“大心臟”。否則剛練了沒幾下，心臟供血先不足了，那豈不是自討沒趣?

為了練就智慧計算時代強大的“心肺功能”，需要解決哪些問題?

據瞭解，從成立以來就接連有大動作出手的華為智慧計算業務部，接下來將把目標對準計算世界的中央：資料中心與架設其中的伺服器。那麼不妨借這個機會，讓我們先來了解一下，資料中心這顆計算世界的心臟，在今天到底面臨著哪些問題。

計算需求在提速，資料中心跟得上嗎?

在雲端計算和網際網路帶來的通用計算時代，資料中心實質上也就是全球計算系統的中樞。

1978年，英特爾推出了8060中央處理器，同時釋出了x86指令集架構。此後，這一指令整合為了通用計算時代的代表。而隨著計算需求日益龐大，網路傳輸能力日益增強，計算產業開始進行更加整合化的計算處理模式。於是就產生了集中計算、集中儲存的資料中心模式。而基於x86指令集的計算伺服器，依舊是傳統資料中心的主要構成體。

然而隨著技術的不斷進步，資料中心也開始承擔越來越多的壓力。比如說影片和影像任務開始越來越多，AI更是提出了完全不同的、基於多層神經網路的運算任務需求，這些計算任務僅僅使用通用CPU計算，其效率會越來越差。

而隨著對AI等智慧計算任務的需求量大幅提升，相關資料呈現爆炸趨勢，各行業開始產生不同的計算與儲存要求，這就讓傳統資料中心更加難以負載。

總體來說，這個問題有兩種解決方案，一就是興建更多大型資料中心，但這個顯然不能作為絕對方案，二就是對現有資料中心，尤其是其使用的伺服器進行智慧化升級，讓資料中心跟上智慧時代的進化需求。

總體來說，資料中心的升級要解決兩個宏觀問題。

首先當然是針對影片影像、神經網路等新需求的算力提升，擺脫過度依賴CPU的歷史。讓算力供給充沛，把昂貴的算力成本降低，讓算力適應新的計算需求。

其次，是對資料中心的運維管理進行升級。今天隨著資料中心的處理資料越來越多，裝置體系越來越複雜，已經陸續出現了“建得起，管不起”的現象，以至於人力根本無法承受資料中心運維任務的複雜程度加速。

此外，大型資料中心還在變成新型的“電老虎”，而其實飽和製冷模式要浪費大量的能源，這也是資料中心需要重新審視的問題。

由以上邏輯可以看出，資料中心的智慧時代升級，主要需要解決兩方面問題：內在的伺服器迭代，以及運維場景的全域性進化。

智慧計算的新需求：伺服器本身的升級空間

讓我們先來看看第一個問題，資料中心伺服器在今天要進行哪些升級進化?

AI的到來，事實上對計算提出了一個體系化的考驗。比如說在自動駕駛場景中，訓練計算需要處理影片和影像，這就需要對影像任務進行處理的針對性算力。然後還要擁有深度神經網路等AI演算法的專項加速能力，確保訓練效率可以達標。而在自動駕駛訓練過程中，資料吞吐量是異常龐大的，網路需求和儲存需求也都較網際網路任務有著指數級提升。

一般來說，在智慧計算的任務需求下，伺服器被要求進行三個方面的能力進化。

1、效能更強，相容性更好的異構計算能力，能夠適應不同資料型別的大規模處理。

2、強大的網路處理能力，能夠融合不同網路協議，確保低時延、大流量的網路傳輸。

3、資料吞吐能力進一步升級，對主流資料庫有更好的效能加持。

伺服器可以說是資料中心的核心，核心算力的進化才能確保智慧進化準確完成。然而另一個角度看，資料中心本身也是一個不斷複雜化的場景。資料中心的運維與節能，對於整個計算產業來說也是至關重要的。

大資料，大中心：大規模部署場景的進化

如果我們把資料中心看作一個工廠，就會發現今天這間工廠，正在經歷從傳統工業的粗放型增長方式，逐步過渡到精細化、自動化增長方式的過度。

比如說，為了提高算力，資料中心普遍都在經歷越建越大的變化過程。不斷增多的伺服器，海量彙集的資料和儲存卡，意味著資料中心本身在變得越來越複雜。這種趨勢發展下去，將會面臨兩大問題，一是運維工作的複雜程度，很快將超過人工所能負載的極限;二是龐大的資料中心場景意味著飽和式製冷，將消耗過量的資源。

這兩大問題的出現，要求資料中心自身的服務系統進行更多進化。總地來說，資料中心場景正在呼喚“四個進化”：

1、運維進化，降低人工干預次數以及運維難度，推升利用智慧技術解決運維問題的解決方案，讓複雜的運維變得簡單易操作。

2、智慧伺服器部署與軟體管理，對資料中心軟硬體部署和管理實現整體最佳化，減少高頻次重複勞動。

3、自動診斷和修復，運用機器學習技術主動發現故障源，快速排查，機器自動修復，降低伺服器故障率。

4、功耗管理邁上新臺階，將伺服器的耗電與製冷需求進行連線，實現資料中心L1與L2的聯動。達成低功耗低能耗的目標，降低資料中心整體用電。

這四個進化，意味著資料中心的進化方向，也是ICT產業本身實現智慧化的標誌之一。

醞釀“大心臟“的華為

去年年底，華為成立了智慧計算業務部，開始將智慧計算產業作為整體需求，針對不同的計算需求與業務場景，提供相應的智慧計算解決方案。

迄今為止，華為智慧計算業務部發布了Atlas人工智慧計算平臺(包括Atlas 200 AI加速模組、Atlas 300 AI加速卡、Atlas 500智慧小站和Atlas 800 AI一體機)、智慧駕駛計算平臺心MDC 600、關鍵業務伺服器KunLun V5等產品和解決方案，而下一步的重頭戲，則很有可能聚焦在資料中心與伺服器，這個智慧計算的核心場景中。將目前x86系列產品中的主打產品，FusionServer伺服器進行進一步升級。將資料中心在今天可能面對的內外兩個系統問題、多種升級阻礙一網打盡。

為醞釀一顆“大心臟”，迎接智慧時代的快速到來，華為將在智慧計算話題中給出哪些新的答案?讓我們一同期待4月3日的釋出會吧。