新疆11选5基本走势图百度彩票:華為趙少奇:深耕數據,需要什么樣的數據中心網絡架構?

新疆11选5任5遗漏查询 www.lnudx.com 11月28日,以“深耕汽車數據·助推產業發展”為主題的新能源汽車國家大數據聯盟2019年會于北京友誼賓館召開,上午的主題報告環節邀請華為技術有限公司數據中心網絡產品線副總裁趙少奇分享“深耕數據,需要什么樣的數據中心網絡架構?”主題報告。以下為當天演講實錄摘要。

華為技術有限公司數據中心網絡產品線副總裁趙少奇

華為技術有限公司數據中心網絡產品線副總裁趙少奇

各位領導、嘉賓大家中午好。我先做個自我介紹,我來自華為數據中心網絡產品線,主要負責端到端的產品研發,說實話,今天非常榮幸能被邀請參加新能源汽車國家大數據聯盟的2019年會,其實不僅榮幸,還有點意外,因為數據中心網絡和汽車似乎它們的交集有點遠。剛才包括姜主任、尹博,介紹了很多大數據人工智能的應用,隨著新能源汽車以及汽車智能化的發展,汽車產生的這個數據其實是一個天量,挖掘這些數據,深耕這些數據,挖掘數據的價值,其實才是目的,挖掘這些數據更高效的挖掘,或者說更快的挖掘,需要一個什么,需要一個更高效的數據中心,以及一個更高效的數據中心網絡,作為數據中心的一個互聯基礎。在這點上,我挺佩服大數據聯盟的開放性,給我們各行各業都有一個交叉互通、交流的一個機會。

剛才說到了時代,其實是時代讓汽車和數據中心網絡走到了一起,我們深耕數據,我們需要一個什么樣的數據中心網絡,先簡單介紹一下,這里面絕大部分從業者可能跟汽車相關,其實我們現在在當今時代,包括云計算這些熱詞,基礎就是數據中心,數據中心包含了服務器,傳統的服務器,包含了存儲,現在進入人工智能時代,還包含了GPU集群、AI芯片的智能集群,計算單位、存儲單元組成了一個巨大的數據中心,數據中心網絡實際上是它的一個基礎設施,為這些存儲、服務器、人工智能的一個處理設備之間做一個高速的互聯。

時至今日,我們進入了一個大數據和AI的時代,數據和智能成為新的生產資料,數據+智能,催生的是數字經濟,通過人工智能的方式從大數據當中挖掘價值,實際上是最終實現一個價值變現。從數據當中挖掘價值,實際上是數字經濟浪潮當中的一個秘訣,廣泛的說,不一定說為了賺錢,包括剛才姜主任所描述的,我們是不是可以通過人工智能的方式,去降低我們的交通事故率,這些都是價值。其實大家都說數據是“21世紀的石油”,其實這個并不為過,其實數據產生的價值可能最終將遠超過石油。

這里有一個數據,我們根據華為的全球產業展望的一個預測,五六年之后,我們的數據產生量會是今天的10倍,新能源汽車智能汽車在這里面會做出很大的貢獻。剛才孫院士材料里面介紹,截至11月已經282萬輛,這個速度確實比我想象的還要快,其實有這么多新能源汽車產生數據,而且是時時刻刻的,不知道這個數據是不是最新的,每天220個T,峰值可能達到100G的流量,這個數據會呈指數級增長,按照每個月,剛才說15萬輛的接入速度,每年可能翻倍的速度。

大數據伴隨著人工智能,因為大數據的挖掘必然需要人工智能的接入,在幾年前我們會覺得人工智能還是一個趨勢,但到今天人工智能已經變成了現實,大家可以看到人工智能數字化水平的曲線,從人臉識別,現在所有機場,包括高鐵站已經全是人臉識別進入,包括銀行,現在大家去辦一個信用卡,辦一個什么貸款,可能現場發卡,背后就是大數據人工智能在介入做風險管控,智能風控,特別提到汽車行業,車聯網,新能源還有自動駕駛,包括可預測性的維護,剛才我也看到材料里面說,可以提前預警,可以降低事故率。而且大家可以看到,汽車行業在人工智能數字化水平當中處于一個爆發期,處于一個高速增長的時期,實際上汽車行業這種人工智能的泛化使用,也給我們數據中心網絡提出了新的挑戰。

各行各業的行業智能化,驅動著我們數據中心包括數據中心網絡,進入了AI時代,前面幾年聽到最多的可能是云計算,云數據中心,其實這個已經變成了現實,全球有國外的微軟的,亞馬遜的,國內有阿里,都在做公有云,云時代就在生活當中,越來越多企業也選擇了上云,云時代的特點是什么,軟件定義一切,因為它是以應用為基礎的,以軟件為中心的,關注的就是應用的一個自動發放,這是第一點。第二點,我盡可能將資源虛擬化,做到資源的最大利用率,忙時和閑時的調度。進入AI時代不一樣,AI時代,數據中心實際上變成了以數據為中心,因為需要通過數據去挖掘它的價值,產生變現,或者說產生其他增值的東西,增值的價值,是聚焦數據的,從數據當中挖掘價值才是核心。對于AI數據中心關心什么,關心我們多快好省的去挖掘數據的價值,實際上就是將數據中心的計算效率最大化。

AI時代數據中心面臨著三大關鍵挑戰,當然挑戰很多,這里面只說三個關鍵的挑戰,第一個,就是轉發的挑戰,其實AI計算,人工智能計算,是一個丟包敏感性業務,有一個數據大家聽到會比較訝異,其實在人工智能網絡,數據中心網絡丟包0.1%的話,會導致AI計算性能下降50%,對于傳統業務,有TCP的業務,少量的丟包問題不大,到了AI數據中心,選擇的計算設備,已經從傳統的通用計算,傳統的硬盤,現在演進成了專用計算設備,像GPU、AI芯片,網卡的出口都是100G的。存儲從硬件的磁盤,到固盤,現在其實都到了一個要求非常高的一個網絡轉化通道和效率,這時候用傳統的TCP達不到這個性能,就選擇了另外一種,很簡單的一個協議,RDMA,遠程DMA方式,跑到以太上面實現。解決數據中心網絡,特別是以太網,現在談的都是以太網,以太網的丟包是非常致命的因素。

第二個,部署挑戰,現在業務量非常大,大家可以看到我們數據中心的集群,像公有云集群可以到十萬臺、二十萬臺,中小型可能有一千臺的量,維護起來,部署挑戰非常大,因為那么多的設備,那么多的網源,市場的維護工作量非常大,而且現在網絡業務上線的速度非???,靠打個申請報告,簽個字,靠手動發放業務,完全不可能。對于現在,在SDN化的網絡當中,部署的挑戰非常大,要求我要快。另外快是一個最基礎的,越快會越出錯,對我們提出的挑戰是,我們在發放業務過程當中又快,又不能出問題,其實有數據統計,我們在網絡故障,有40%是人為操作導致的,在這點上我們怎么解決,又快,又可靠。

第三個,運維,剛才說了,體量非常大,而且現在的網絡其實都是虛擬化的網絡,對大家而言可能是個黑河,我出了問題,可能傳統的方式失效了,無從定位,怎么辦,這也是很大的問題。就是從性能、發放效率、可靠以及運維上,面對這三大挑戰,華為也提出了自己的解決方案。

華為提出了三大核心的算法,智能調優網絡的算法,智能校驗,智能的網絡運維方案,所有的技術,要基于我們的AI能力,華為在人工智能方面做了很多,特別是芯片,去年發布的,今年已經上市了。 說到AI,華為的獨特優勢,華為在AI投入不是說突然來一下說要做一個AI芯片,其實已經布局很多年,即使在數據中心網絡,AI DCN領域,投入的算法博士好幾十人,還有一些數據專家、業務專家,我特別認同姜主任說的,AI一定要跟場景結合,我們必須要有懂業務的專家去介入到AI的發展當中,我們是三家,業務的專家、數據的專家、算法的專家,來支撐華為在AI時代,不管在哪方面,都能走在最前面。希望接下來跟汽車產業一起攜手,能研究創新更多的場景,去挖掘數據,契合今天的主題,深耕汽車數據,助推汽車產業的發展,謝謝大家。

內容來源:摘自演講速記稿,有刪減。未經演講嘉賓審閱。

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