企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級，AI點石成金

　　人類社會正在逐步進入數(shù)字經(jīng)濟周期。應對數(shù)字經(jīng)濟浪潮，據(jù)Gartner統(tǒng)計，67%的大型企業(yè)已經(jīng)將數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為企業(yè)核心戰(zhàn)略。與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的關注土地和勞動，工業(yè)經(jīng)濟關注資本和技術截然不同，數(shù)字經(jīng)濟的核心生產(chǎn)要素是數(shù)據(jù)和AI。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，已經(jīng)成為企業(yè)核心資產(chǎn)的一部分，然而數(shù)據(jù)本身不是目的，知識和智慧才是永恒的價值。通過AI從數(shù)據(jù)中挖掘智慧，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值變現(xiàn)，成為當前企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主題。+AI，標志著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進入了智能化新階段。

　　據(jù)華為GIV（Global Industry Vision）最新預測，到2025年大企業(yè)對AI的采用率將達到97%，AI成為企業(yè)重塑商業(yè)模式、提升客戶體驗和開創(chuàng)未來的關鍵推動力。AI被稱為企業(yè)數(shù)據(jù)金礦的煉金術，通過AI點石成金，成為企業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型成敗的關鍵。

　　數(shù)據(jù)中心從云邁入AI階段，釋放AI算力是關鍵

　　企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，智能化升級也推動企業(yè)數(shù)據(jù)中心的變革。企業(yè)數(shù)據(jù)中心正在從云階段邁入了AI新階段。相比而言，云數(shù)據(jù)中心更像是個業(yè)務支撐中心，以應用為中心，通過云平臺實現(xiàn)IT資源的快速發(fā)放。而AI數(shù)據(jù)中心在云數(shù)據(jù)中心基礎上真正演進成為商業(yè)價值中心，以數(shù)據(jù)為中心，采用AI對數(shù)據(jù)進行高效處理。如果說衡量一個云數(shù)據(jù)中心的關鍵指標是業(yè)務發(fā)放的效率，那么衡量AI數(shù)據(jù)中心的關鍵指標就是AI運算效率。

　　如何提升AI數(shù)據(jù)中心的運算效率？

　　充足AI算力是基礎。我們知道，深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡算法突破引爆了新一輪的AI浪潮，而深度學習需要到巨大的算力支撐，比如一次語音識別的AI訓練涉及到20E（1E=1018次方）次的浮點計算，而谷歌機器翻譯算力需求量達到103E，即便用全世界最高性能的超級計算機Summit來計算，也需要較長的時間。保證有充足的算力成為提升AI運算效率的基礎。

　　釋放算力是關鍵。以深度學習為特征的AI運算依賴海量的數(shù)據(jù)的輸入，無論是AI訓練樣本算據(jù)還是AI推理使用的原始算據(jù)，均源自海量數(shù)據(jù)。裝載算力的GPU或AI服務器只有獲得完整算據(jù)后才能進行AI處理，否則只能空閑等待，這樣數(shù)據(jù)的存取速度將直接影響算力的發(fā)揮。在很多AI運算系統(tǒng)中，算力的空閑等待時間甚至超過50%，造成算力的浪費。如何保證算力100%釋放成為AI運算效率的關鍵。
　　AI時代數(shù)據(jù)中心架構重塑，網(wǎng)絡丟包成為瓶頸**

　　當前的云數(shù)據(jù)中心建設基本思路是采用虛擬化技術對IT資源池化管理，通過SDx技術完成資源的統(tǒng)一按需自助和自動化發(fā)放，最終實現(xiàn)Everything as a Service的云化服務形態(tài)。而為了滿足數(shù)據(jù)中心充分釋放AI算力從而使得AI運算高效運行的訴求，面向AI時代的數(shù)據(jù)中心架構正在重塑。

　　以全閃存存儲數(shù)據(jù)湖為核心，以GPU或AI智能計算為算力底座的AI時代數(shù)據(jù)中心架構，越來越得到業(yè)界的廣泛認可。

　　在AI時代數(shù)據(jù)中心新架構中，作為數(shù)據(jù)中心核心組成的存儲和計算正在發(fā)生顛覆性的變革：全閃存化存儲介質(zhì)使得存儲時延降低百倍，GPU/AI智能計算使得計算性能提升百倍。從而導致傳統(tǒng)以太網(wǎng)因擁塞易丟包帶來的網(wǎng)絡傳輸瓶頸異常突顯。

　　根據(jù)業(yè)界統(tǒng)計，即便在低于10%鏈路帶寬利用率的低負載流量環(huán)境下，突發(fā)流量引起的網(wǎng)絡的丟包率也接近1‰，而這1‰的丟包在AI運算系統(tǒng)中直接帶來算力損失接近50%。然而，隨著業(yè)務負載增加，數(shù)據(jù)中心分布式多打一流量逐步增多，網(wǎng)絡丟包問題愈發(fā)嚴重。

　　因此，0丟包的無損網(wǎng)絡，是保證算力100%釋放的關鍵，成為AI時代數(shù)據(jù)中心的必要條件。

　　0丟包的智能無損網(wǎng)絡，是AI時代數(shù)據(jù)中心的最佳選擇

　　如何構建一個0丟包的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡呢？為了在云數(shù)據(jù)中心中解決丟包問題，很多AI業(yè)務相關的場景中，十幾年前提出的無損以太DCB（Data Center Bridging）的部分技術甚至也被重新使用。但當年DCB中相關技術由于嚴重依賴靜態(tài)手工配置，網(wǎng)絡無法根據(jù)流量的變化動態(tài)調(diào)整參數(shù)而導致粗暴反壓使得網(wǎng)絡性能很差。并且每次業(yè)務負載的變化，最優(yōu)參數(shù)的調(diào)整往往需要有經(jīng)驗的工程師持續(xù)2天以上的遍歷嘗試。

　　頻繁的網(wǎng)絡負載模型變化需要參數(shù)的持續(xù)調(diào)整，否則要么網(wǎng)絡欠吞吐，要么仍然丟包，這基本限制了參數(shù)靜態(tài)手工配置方式在大規(guī)模、多AI業(yè)務的數(shù)據(jù)中心的適用性。

　　華為率先將AI芯片引入交換機，通過深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡算法，實現(xiàn)網(wǎng)絡自調(diào)參、自優(yōu)化，從而解決了手工配置靜態(tài)參數(shù)導致網(wǎng)絡無法動態(tài)適應負載流量模型變化的問題，實現(xiàn)真正的0丟包智能無損網(wǎng)絡，甚至網(wǎng)絡吞吐接近100%時仍然不丟包。

　　華為認為，0丟包的智能無損網(wǎng)絡必將引領AI時代數(shù)據(jù)中心的發(fā)展趨勢，高效支撐AI運算，是AI時代數(shù)據(jù)中心的最佳選擇。

　　HUAWEI CONNECT 2019作為華為自辦的面向ICT產(chǎn)業(yè)的全球性年度旗艦大會，將于2019年9月18日-20日在上海隆重舉行。本屆大會以“共創(chuàng)智能新高度”為主題，旨在搭建一個開放、合作、共享的平臺，與客戶伙伴一起共同探討如何把握新機遇創(chuàng)造智能未來。