自2018年以来连续第四年发布。
报告从宏观经济、技术成熟度、AI劳动供给、行业和地域四大方面进行综合考量,评估中国人工智能发展现状,为推动产业AI化发展提供参考和行动指南。
算力基础设施建设体现一个地区对人工智能的综合投入程度,首次被作为地域评估的考虑因素。
报告指出,AI芯片呈现多元化发展趋势,AI芯片算力持续提升满足模型规模增长态势;中国AI服务器市场快速增长,中国厂商领跑全球,2020年全球AI服务器厂商浪潮、DELL、HPE市场份额位列前三,未来AI服务器将朝着多元开放、绿色节能的方向发展。AI与云的融合是必然趋势,预计到2025年,中国人工智能服务器公有云的占比将超过50%,私有云、政务云、行业云等也在蓬勃发展,混合IT是企业首选。算法模型发展愈加复杂,巨量模型将是规模化创新的基础,“源10”等巨量模型的出现,让构建大模型、提升AI处理性能成为发展趋势;应用场景已经从碎片化过渡到深度融合的一体化,从单点应用场景转换为多元化的应用场景。相比2020年,人工智能在金融、制造、能源 、公共事业和交通等行业体现的推动作用尤为显著;以智算中心为代表的算力基础设施,通过提供公共的算力、数据及算法服务,让算力服务易用,解决算力服务的供给问题
企业应该如何选购服务器呢主要关注以下几方面:
一、服务器配置
服务器的配置,当然越高越好,但考虑到成本问题,中小初创型的企业,在选择服务器的时候,都会本着“不求最好性能,而是应用为先,实用就好”的思路出发。
应用为先,即在选择服务器的时候就要确定好服务器主要是运行什么软件,什么应用以确定好服务器的CPU、内存、硬件等配置大小。
以下为参考:
静态Web服务器,对服务器硬件的要求从高到低:网络系统、内存、磁盘系统、CPU
动态Web服务器,对服务器硬件的要求从高到低:内存、CPU、磁盘子系统和网络系统
终端服务器,对服务器硬件的要求从高到低:CPU、内存、磁盘和网络系统
邮件服务器,对服务器硬件的要求从高到低:内存、磁盘、网络系统、CPU
文件服务器,对服务器硬件的要求从高到低:网络系统、磁盘系统和内存
数据库服务器,分不出哪个优先级,因为它对于服务器各个方面,无论是CPU、内存还是磁盘等都要求都很高。
此外在考虑实用性的同时,也要适当的考虑服务器扩展性,对于很多中小企业来说,业务的发展都是不确定的,有可能在未来一段时间业务增长的比较快,这时原来的服务器无法满足,可能就会被淘汰替换,造成浪费。
二、服务器类型
服务器类型,常见的可分为通用型、人工智能、存储型服务器。
顾名思义,通用型即没有为某种特殊服务专门设计的、可以提供各种服务功能的服务器,企业需要支持的应用如果比较综合,就可以选择这类型的,当前大多数服务器是通用型服务器。
人工智能即专门为人工智能应用服务的服务器,这类型的服务器也可以叫GPU服务器,因为这类型的服务器都会加GPU卡辅助CPU并行计算。常见的应用有:语音识别、图像识别、人脸识别、智能视频分析、医疗影像等。
存储服务器和人工智能服务器绝都是为特定目标而设计,因此配置方式也不同。存储服务器即转为存储设计,一台通用型的服务器通常拥有五块以下的内部磁盘,但一台存储服务器至少会拥有6块内部磁盘,大多时候会达到12块到24块内部磁盘。
三、服务器厂商
对于服务器厂商的选择,尽量选择大品牌,比较有保障。目前全球排在前三的有浪潮、戴尔、惠普,也是销量最多三个品牌,具体可以根据企业情况进行选择。
其中,浪潮ai服务器是全球最大的厂商,在中国市场占有率超50%份额,如果是选择ai服务器,可以考虑选择浪潮服务器。目前十次方是浪潮在深圳唯一分销商,需要的用户可以咨询或者直接到十次方商城查看服务器产品信息。
例如浪潮畅销款NF5280M5服务器,它可以作为通用型服务器使用,也可以支持GPU卡,作为人工智能服务器使用。
企业应该如何选购服务器最重要的是要看企业实际业务情况进行选购,当然如果企业没有相应的技术人员,也可以咨询服务商,叫他们给你对应的方案。
主要是因为浪潮信息提供的卓越的AI系统设计能力和全栈优化能力,以浪潮AI服务器NF5468M6J为例,该款服务器百年拥有出色的系统设计,以分层可扩展计算架构在业界率先实现对12颗NVIDIA A100 Tensor Core GPU的支持,是浪潮AI服务器的卓越代表。2020GIDC全球互联网数据大会在深圳正式召开,会议从“数据经济”的角度出发,针对“新基建”、“边缘计算”、“容器技术”、“AI”、“RPA”等主流的技术趋势进行解读,众多嘉宾及企业分享了其在平台及技术生态搭建方面的见解与思考。
浪潮集团广东公司首席技术官陈逸聪出席大会,并以“突破计算边界,开放成就未来”为题,分享了其对智慧计算、数据中心等方面的看法。
陈逸聪表示,现在无论是互联网服务还是数据服务、数据中心运行等都和计算息息相关,而随着5G、AI、大数据时代的到来,计算的定义不仅仅局限于原有的传统的去中心化计算,而是与智慧挂钩,与此同时新型业务对计算力和数据中心的要求日益提高, 那么不局限于原有的定义,突破计算边界、推动形成开放计算生态成为亟需解决的行业核心要点所在。
他强调,智慧计算正源源不断地改变着我们现在和未来的生产生活方式,从日常生活到企业的数字化转型都留下了深刻的影响, 简言之,计算力就是生产力。
陈逸聪讲到,传统的数据中心就是部署一个机房或者一个机柜的设备,便能解决计算的需求,而随着互联网业务的发展和数据的扩增,加之2020年初爆发的疫情影响,使原来很多线下的活动转而在线上举行。 线上业务的发展意味着数据中心的规模变得越来越庞大和承载的设备越来越多,也意味着对后端的技术支撑和计算力提了新的要求。
此外在今年,国家发改委提出了在全国布局10个左右区域级数据中心集群和智能计算中心的规划,粤港澳大湾区亦规划一个数据中心集群,新型数据中心的建设成为关注的焦点所在。从几年前数据中心的规模扩大到现在超大型数据中心的承载计算设备的数量增多的变化来看,超大规模数据中心的建设一直在快速增长,并且大型数据中心发展带来对应用支撑的复杂度和对数据中心的管理都有所提高。
陈逸聪表示,原来的服务器、存储、网络到计算机 *** 作系统等数据中心建设所需的设备,对于其厂商、设备品牌是谁并不是需要过度关注的问题, 而随着大数据越来越聚集、对于云统一的认知愈发引起行业关注与思考。 云统一的话能否把各个服务器管起来,目前国内的包括阿里云、腾讯云都在进行,那么对于统一管理的标准如何制定亦有待商榷。
数据中心最大的开销是电力成本,目前全球所有数据中心,一年的总能耗数据显示是3000亿度,转换成发电站的发电来看的话,相当于30座大型核电站的一年发电量。如果在深圳建设一个超大型数据中心集群服务整个粤港澳大湾区,同时配套建设三个核电站做电力支撑并不现实,这必然会对新型超大型数据中心的绿色节能、高效运维有更高要求。
那么如何解决这一难题?陈逸聪举了一个例子,他讲到,原来服务器即物理机、现在已逐步服务的云计算均被业内所接受。云可以即开即用,但是亦有一些性能上的损耗;物理机最快数小时交付,所有的物理机是实时开通,即开即用,隔离性强,稳定性强,但相比云计算能耗也最高。
从另一个角度而言,超高的能耗严重影响数据中心业务的快速发展,中国因为互联网发展迅速,我们的数据中心建设也在世界的前列,一年下来年耗电量是在一千亿度,相当于整个三峡大坝一年的发电量,能耗控制产生了对一些新技术的要求。同时, 打破物理边界,实现资源池化亦是数据中心发展追求的方向,以便提高计算资源利用率,实现更高性能和更低TCO以及高效运维。
浪潮通过L11级一体化交付,使交付更快更便捷。在2019年春节前三周完成了突发需求一万台供货保障,从收到需求到交付完毕,仅用时两周。 曾经创造了一天8个小时之内物理地上架1万台服务器到数据中心的交付记录,保障了客户实现全球央视春晚观众红包互动的庞大业务需求。 此外,浪潮还通过开放计算加速智算中心建设,推动 社会 智慧转型,目前已布局全线开放计算标准产品线,多年来一直践行开放计算理念并引领开放计算标准,持续定义领先的开放计算产品。
陈逸聪表示,现在浪潮在市场上也得到了认可,前不久国际权威数据机构IDC公布的2020年Q2数据报告中显示: 浪潮服务器国内出货量市场占比113%,增速80%,全球第一。浪潮 86服务器在中国市场市占率426%,排名中国第一。特别在AI领域,浪潮AI服务器中国市场占有率连续三年超过50%。
他强调到,浪潮为业界提供了全栈信息化解决方案,也期待与业内合作伙伴们共同打造一个开放的计算环境,为业内生态的建设创造更美好的未来。
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