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华为昇腾计算业务CTO 周斌:华为昇腾计算助力新一代AI数据中心腾飞

2024-12-11 18:31

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  从智慧物流、智能制造到无人驾驶、智慧城市……在“互联网”成为“传统产业”的今天,智能化升级已成为大势所趋。

  面对势不可挡的智能化大潮,产业转型升级到底需要什么样的AI技术?作为AI技术地基的数据中心究竟需要什么样的AI算力?华为又在其中提供什么样的基础技术支撑?

  近日,2020(第十九届)中国互联网大会数据中心论坛上,华为昇腾计算业务CTO周斌就华为Atlas数据中心人工智能解决方案带来了精彩的分享。

  

 

  迈向AI时代,我们正处于爆炸式创新前夜

  数据是人工智能的“隐形关键”,没有好的数据,人工智能就没有未来。

  目前我们正处在爆炸式创新的前夜,其根本原因在于我们面临的大规模的数据。周斌指出,借助5G大带宽、低时延等技术特性为AI赋能,万物互联产生了爆炸式的数据增长,AI应用能力得到跨越式提升,智能设备走进生活、深入行业,AI算法随之不断突破,带来更多可能性。“随着智能设备走向千行百业,无处不在地接入到网络里,需要我们提供无所不及的智能去匹配其计算需求,我们希望智能在每一个角落里发挥作用。”

  

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  人类社会经过了很多次工业革命,最近一次就是由移动互联网到智能时代的革命,AI作为新的通用目的技术,将深刻改变整个社会。周斌表示“随着AI技术大规模推广,整个社会的生产力水平将得到极大的解放。”

  高算力、低能耗的AI数据中心或成互联网AI竞争决胜点

  作为智能时代的革命先锋,AI必将与互联网行业产生更多的化学反应。随着互联网与AI的深度融合,互联网行业AI应用需求提速——多样性计算需求急剧增加。

  从最传统的Email服务到现在的各类AI应用如推荐系统、智能客服、智能翻译、内容审核、监控管理平台等,无一不透露出AI与互联网更深度结合的预兆。

  

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  然而美好的憧憬中存在着种种现实冲击。互联网围绕业务场景,需要采集、存储并及时处理海量数据,其中互联网数据中心处理的对象80%是非结构化数据,对训练算力提出了更高的要求。当前业界AI算力供应非常单一,且算力成本居高不下,高算力、低能耗的AI数据中心或成互联网AI竞争决胜点。

  华为Atlas数据中心人工智能解决方案,构筑用得起、用得好、用得放心的AI算力

  华为早已为这一变革做好了准备——华为Atlas数据中心人工智能解决方案,周斌表示,“我们希望人工智能在数据中心侧有着无限的可能,希望AI能够用得起、用得好、用得放心。”

  

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  华为Atlas数据中心人工智能解决方案为行业带来多样形态的数据中心全场景方案,凭借其全球最强的Atlas 900 AI集群、最高算力密度的Atlas 800训练服务器,最快的Atlas 300T训练卡组成各种各样灵活的AI数据中心,构筑业界最强AI训练平台,打造“强劲、高效、简单”的数据中心解决方案。

  具体而言,首先,我们的算力来源是因为华为硬核的架构,更高的每时钟周期运转次数为我们构筑了最强AI算力底座;其次,该解决方案提供系统化更优的节能方案,极致散热技术,较业界更高的能效比以及同等算力情况下更低的投资成本,更优能效打造极致散热比;最后,华为有开放易用的端边云协同软硬件开放平台,一次开发,端边云皆可使用,打造极致开发、使用体验。

  同时,华为秉承硬件开放、软件开源的理念,打造了全栈全场景的AI计算解决方案。周斌介绍,“我们跟高校、研究所、开放社区等机构、平台合作,提出了OEM合作伙伴计划、ISV合作伙伴计划、高校教研合作计划、初创企业扶持计划以及开放者培养计划等,开放我们的AI能力,在各个方向、各个层级为大家带来服务。”

  此外,华为昇腾社区上提供详细的关于华为Atlas解决方案资源库、各类培训课程资源、相关认证体系、7*24小时支持中心以及针对开发者的更多相关权益活动。

  虎牙直播、AI数据中心,华为AI计算使能互联网行业及数据中心

  基于“强劲、高效、简单”的解决方案和能力,华为AI计算与互联网行业及数据中心深度融合。

  对于互联网企业,Atlas支撑虎牙直播AI业务云上部署,借助华为Atlas解决方案能力以及华为云服务,助力虎牙直播在AI实例性能上支持到6路720P实时编码,实时推理Batch性能提升2.2倍。同时支持实时渲染+实时流化、3D渲染+视频流化,投资降低30%,在生态方面也提供完全兼容TensorFlow-serving的Ascend-serving。

  对于AI数据中心,华为将AI计算融入制冷环节中。众所周知,数据中心的大部分电力消耗在制冷系统上,传统的数据中心往往依靠有经验的运维工程师进行人工调节,对人工依赖程度高,但是不能保证节能效果。华为的iCooling@AI能效优化技术,端到端精细化能效管理,为数据中心降低8%-15%的能耗,可以在给定的天气条件、IT负载、业务SLA等输入情况下,通过深度神经网络模型进行能耗拟合及预测,并结合寻优算法,推理出最优PUE下的对应系统控制参数,实现数据中心能效自动化调优。

  演讲最后,周斌展望道,“通过这样的一些用得好、用得起、用得放心的AI,我们相信AI可以真正提升大家的生活品质,创造一个更美丽的世界,让智能变得无所不及!”

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