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    驱动AI大数据前行 浪潮与雅捷的双核引擎

      [  中关村在线 原创  ]   作者:陈杨

          毫无疑问,数据洪流为人工智能、大数据这艘巨轮航行提供了广阔海域,而在通往智慧未来的航线上,引擎无疑是这艘巨轮前行的核心动力。

      一直以来,浪潮致力于让计算创造无限可能,用AI推动未来。IPF 2019上,浪潮更是展现出推动AI大数据发展的决心和信心。正如大会主题一样,浪潮在IPF 2019前夕宣布与雅捷签约,双方将凝聚彼此智慧打造双核引擎,共同驱动AI大数据发展,助力企业智慧转型。

    AI时代的“小型机+Oracle”

      IPF 2019前夕,西北旺浪潮大厦,浪潮与雅捷“悄悄”举行了签约仪式,与其说是一场签约会,倒更像是一场老朋友见面会。“郑总(雅捷信息董事长郑学强)是非常严谨的人,他对基础工作要求特别苛刻,经过一两年的探讨,终于在今天把这件事定了下来”,浪潮AI&HPC总经理刘军这样谈到。

    驱动AI大数据前行 浪潮与雅捷的双核引擎

      此次合作,浪潮与雅捷将从产品、技术、市场等多方面携手。针对AI大数据场景,整合浪潮的AI硬件创新平台、优化技术优势与雅捷信息AI大数据软件平台、业务级AI应用方案技术优势,共同推出硬件+软件的一体化高性能计算及大数据平台产品,应用于金融行业银行批量业务,行业大数据查询、批量加工、智能投顾、营销沙盘等关键业务场景,通过共享渠道、共享客户以及战略协同、研发协同,最终实现客户价值、股东价值及社会价值。

      具体而言,在产品方面,针对大数据行业,双方将共同研发基于x86/Power 9的硬件+软件一体化高性能计算及大数据平台产品。浪潮负责相关硬件产品的研发和生产,雅捷信息负责高性能计算及大数据软件平台及业务级应用方案的技术研发。

      技术方面,整合双方优势资源,在高性能计算、大数据平台、人工智能领域展开技术沟通交流,并成立高性能计算及大数据平台联合实验室。

      市场方面,通过在上述3个领域的深入合作,为客户提供基于高性能计算、AI及大数据技术平台的联合解决方案。

      而谈及金融行业,不得不提到IBM和Oracle。传统意义上,以IBM小型机为基础的硬件解决方案+Oracle数据库的软硬件组合是处理银行业务的唯一选择。

      在刘军和郑学强看来,数据洪流下,实现数据的快速请求处理,提升业务运行效率是各行业的终极目标,金融行业也一定会借助人工智能和大数据技术,向智慧化转型,而人工智能时代,小型机+Oracle的组合逐渐难以满足用户需求。“浪潮与雅捷的合作,就是要做AI时代的小型机+Oracle组合,帮助客户应对智慧时代的转型挑战”。

    金融行业的智慧转型需求

      正如刘军所言,数据为智慧时代孕育了土壤,同时更带来了挑战。从2016年始,数据以每年40%的速度增长着,IDC统计数据显示,全球近90%数据均在近几年内产生。2025年,全球数据量将扩展至163ZB,相当于2016年16.1ZB的十倍。面对海量数据,企业需要行之有效的解决方案,加速数据处理及AI应用,实现智慧转型。

      以金融行业为例,数据洪流使得企业处理的规模达到PB量级。在数据查询上,传统数据库响应速度已逐渐放缓,在高并发状态下表现尤甚,而金融行业的现实需求却是更高效的查询与加工速度。

      同时,在风控方面,银行对风控的需求由传统的T+1事后监督向T+0交易、风险同时检查转型,这对数据库的性能进一步提出考验。

      究其缘由,传统数据库在AI时代表现不尽人意更像是“历史遗留问题”。一直以来,数据库以CPU为核心动力,而CPU为通用处理器,负责不同类型种类的数据处理及访问,其采用串行架构,擅长逻辑计算,这使得CPU的内部组成架构较为复杂。也因此,CPU算力的提升主要靠堆核来实现。

      而如今,CPU的制作工艺与核心数已接近物理极限,摩尔定律已处于失效边缘,其具体表现则是CPU的算力提升速度远落后于数据库对处理数据洪流所需的算力增速,这也是传统数据库在金融行业“力不从心”的原因。

    双核引擎的底气

      做AI时代的“小型机+Oracle”组合,这是双方合作的目标。而若想实现此目标,自然先要解决当下金融行业所面临的困境,继而逐步赢得市场。那么,面对金融行业的智慧转型需求,浪潮与雅捷有何解决之道呢?

    驱动AI大数据前行 浪潮与雅捷的双核引擎

      首先,从浪潮角度来看,“我们已经构建了一套全栈式AI系统,覆盖AI计算平台、管理套件、框架优化再到应用加速,可为用户提供完善的AI基础设施”,刘军自信的谈到。

      我们都知道,在计算平台上,浪潮已发布多款AI计算产品设施,如超级AI服务器AGX-5、高计算密度AI服务器AGX-2、全球首款集成HBM2的FPGA加速卡F37X等,其在中国AI市场上51.4%的份额占比更是直观体现了计算实力。

      在管理套件上,浪潮已推出了AIStation开发管理平台及OpenStack AI云平台。其中,AIStation实现了对计算、存储、网络等基础资源的管理和调度,同时集成了主流的AI开源框架和深度学习模型,可为用户提供完整的AI开发工作流服务。OpenStack AI云平台则可帮助行业AI用户快速便捷的构建CPU+GPU的弹性异构云环境,并实现对异构计算资源池的动态调度与分配,支撑数据管理、模型训练、模型部署等各类AI应用场景。

      在框架优化上,浪潮推出了Caffe-MPI深度学习计算框架及FPGA计算加速引擎TF2。Caffe-MPI以两层通信模式设计,节点内GPU卡间通信及节点间的RDMA全局通信,适用于当前主流高密度GPU服务器;TF2加速引擎则通过移位运算、模型优化等技术创新,提高FPGA上AI计算性能,降低AI软件实现门槛,将支持FPGA广泛应用于AI生态推动更多AI应用落地。

      在应用加速上,浪潮提供智能视频分析、医疗影像、电力设备巡检、金融汇率预测、语音识别、AI云等AI端到端解决方案,包含应用场景咨询与系统方案设计、应用代码移植优化、计算加速部件性能横向评测等。

      不难发现,浪潮所提供的AI基础设施实现了从底层计算到上层应用的全面覆盖,也因此,关于此次合作,郑学强这样描述到,“雅捷要找合作伙伴,一定找同行业的最强者,我们需要硬件平台,浪潮无疑是我们的最佳选择”。

      其次,从雅捷角度来看。雅捷是领先的高性能计算、大数据软件平台AI数据服务提供商,其开发的数据库产品不同于传统数据库,而是由GPU提供动力。相比CPU,GPU采用并行计算模式,单卡核心数已达到五千余个,更擅长处理密集型运算应用,如图形渲染、计算视觉和机器学习等。因此,其更适合人工智能时代的海量数据处理需求。

      据郑学强透露,相比目前主流内存计算大数据平台产品,其推出的GPU数据库产品DataTurbines在高并发服务及复杂加工处理场景中可实现数据查询效率100倍提升、数据处理效率40倍提升,同时具备成本优势。

      可以看出,浪潮与雅捷的合作是必然的,双方均希望借助AI、大数据帮助客户实现智慧转型,而在这一过程中,浪潮需要借助雅捷高效的数据库服务平台,雅捷需要借助浪潮强劲的AI计算设施。双方的合作,无疑也是成功的,AI计算平台和GPU数据库是智慧时代的基础推动力,既然是基础,自然意味着广阔的市场前景。

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