智慧計算,“芯”時代的華為雲

華為雲學院發表於2019-01-28

智慧計算,“芯”時代的華為雲

智慧時代,算力架構面臨新選擇戰

“從早年開始做雲端計算之初,我們就一直在思考、實踐與總結,希望釐清雲端計算的核心與本質,以及它會為企業帶來的競爭力和未來的發展趨勢。” 華為雲基礎設施服務總經理高江海 表示,這種努力甚至會延伸至對雲端計算的定義當中。

譬如 IaaS,各方公認就是Infrastructure as a Service的縮寫,而筆者認為,華為雲則在這一基礎之上,賦予其Intelligence as a service的最新詮釋。

這種進化是雲端計算發展過程中必然會歷經的“自然選擇”。以前的雲端計算主要是將基礎設施資源作為服務推出,更多的考慮是圍繞著通用處理器以及網路和儲存等資源的協同。當時,這種模式是最可靠的選擇。

然而,隨著智慧產業的快速發展,特別是終端應用的極大豐富,早先定義的基礎設施就會面臨新的挑戰,它的邏輯結構及組成不可避免地限制了它在新型業務中的想象力和執行力。

基於此,智慧( Intelligence)的引入並作為服務釋出,就勢在必行。在這種模式下,客戶的創新力可以得到最佳的釋放效果,人們的工作更加高效,生活更加美好——這也正是華為雲的初心。

 

智慧是華為雲的本能

華為雲對基礎設施資源層的進階演繹,背後必然需要一個智慧化的平臺加以支撐。

這不再是單點的技術創新,而是 DC級的整體創新,需要把硬體、軟體、網路等技術統統升級,解決了所有問題之後,華為雲才有可能釋放智慧的威力,對外提供服務。

要做到這一點,既需要深厚的技術積澱,也需要敢於擔當的足夠勇氣,畢竟這是個牽一髮動全身的過程:在 DC的變革之外,軟體排程、系統整合、管理維護等也必須全部升級……想一想都讓人頭大。

 “華為不怕麻煩,不怕複雜。事實上,這些有門檻和技術含量的工作是適合華為的,華為可以發揮自身多年的積累將之加以提升。只有這些麻煩和複雜歸於華為,客戶才會得到最大的收益。”

智慧無處不在,掌握它就能引領時代。在這樣的大趨勢下,華為雲把過去在各個領域的積累,透過雲服務的形式普及展現出來,是對當前廣大客戶業務發展需求的應對。

智慧是華為雲基礎設施的一種“本能”,而不是一個附件。華為雲與新成立的智慧計算業務部之間,是一種無縫的銜接,智慧計算業務部發布的各種產品,包括 Atlas、KunLun及昇騰系列AI晶片等,客戶均可以在華為雲上購買使用。

愈加豐滿的全棧雲

華為雲與智慧計算業務部的協同,並不只是在研發體系方面,在市場上也是同樣。

華為雲與智慧計算業務部面對同樣的客戶,不同的是有些客戶會直接購買硬體產品,有些客戶則選擇線上上以雲服務的形式,獲取自身需要的創新動力,實際上他們得到的能力加持,在本質上並無二致。

在華為雲的市場擴充中,智慧計算加持的算力提升必將是重要的加分項之一。如前文所言,既需要 DC級的創新,也需要網路的共同加持,還需要在儲存方面為智慧平臺做好準備。

顯然,在“智慧計算”的四個字後面,實際上隱藏著外界難以想象的、規模空前的創新組合。以智慧計算作為新的組成要素,華為雲將創新推廣到更多的環境和場景,全棧雲的“形象”也愈加豐滿。

與其他一些供應商不同,華為雲的全棧不是概念,而是透過軟硬體技術和晶片能力等共同構成,其目的是讓雲服務資源“智”而不貴。全棧雲縱貫了從底層晶片到上層應用的全面能力,它既是推動企業業務的動力源泉,本身也是集大成者的創新表現。

“芯”時代的華為雲

華為雲智慧計算的發力節點,可以說是恰如其分。一方面,華為雲在 AI算力、創新算力、異構算力、X86算力等四個層面,實現大幅提升;另一方面,廣大客戶的智慧應用正在蓬勃興起。

華為基於達芬奇架構的昇騰系列 AI晶片一直是業界矚目的焦點。基於Atlas平臺,華為雲真正實現了“硬用”上雲,這種從硬體和晶片級的AI增強,能夠實現最佳的應用效果,絕非軟體、最佳化等其他手段所能比擬。

據瞭解,除了華為之外,國內外主流雲服務廠商都已經開始以收購晶片公司等方式,悄悄佈局。

越來越多的業內人士開始相信,晶片將會是公有云未來競爭的關鍵環節之一。值得慶幸的是,華為在晶片領域的思考和佈局更早,並且會持續進行大力度的投入,幫助客戶更加經濟和便捷地獲取資源。與此同時,這種在晶片上的先發優勢,必然會成為華為雲超越其他競爭對手的關鍵因素之一。

從客戶的業務角度而言,由於需要為自己的使用者提供更加智慧的應用,很多企業的算力需求出現了“井噴”。以人工智慧訓練為例,其計算量 6年來增長了30多萬倍。

透過端到端的 DC級創新能力,以及深入到晶片底層的全棧能力,華為云為廣大行業客戶提供了“用得起、用得好、用得放心”的智慧服務,貫穿於企業業務的全流程當中。

從芯開始,以智慧計算為牽引,在 2018年的歲末,華為雲將雲端計算市場的角力,引入到一條全新的賽道!

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