在9月16日至17日召開的華為云計(jì)算大會(huì)(HCC2014)上,華為宣布推出全新服務(wù)器品牌FusionServer,致力于構(gòu)建面向未來的最優(yōu)IT基礎(chǔ)設(shè)施。同時(shí),華為還向世人展示了面向未來的業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)基礎(chǔ)架構(gòu)(Service Driven Infrastructure,SDI)和X6800數(shù)據(jù)中心服務(wù)器,以及RH8100 V3、RH5885H V3、E9000等一批明星服務(wù)器產(chǎn)品和華為芯片。
在華為與英特爾聯(lián)合展臺(tái)的未來展示區(qū)域,華為展示了面向未來的業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)基礎(chǔ)架構(gòu)(Service Driven Infrastructure,SDI)。 不同于傳統(tǒng)的“軟件+標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)器”架構(gòu),華為開發(fā)出針對(duì)云數(shù)據(jù)中心、基于業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的基礎(chǔ)架構(gòu)SDI。該架構(gòu)由SDS(Software-Defined Storage,軟件定義存儲(chǔ))、SDN(Software-Defined Networking,軟件定義網(wǎng)絡(luò))軟件模塊和SDI硬件模塊組成。
傳統(tǒng)服務(wù)器、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)資源依賴CPU控制,而在SDI模式中,存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源由SDI硬件統(tǒng)一控制,并以計(jì)算服務(wù)面向用戶的服務(wù)器形成統(tǒng)一資源池,最終形成數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)架構(gòu)。也就是將需要穩(wěn)定、可靠、高性能運(yùn)行的基礎(chǔ)設(shè)施層與客戶應(yīng)用在邏輯上進(jìn)行解耦,基礎(chǔ)設(shè)施層則采用軟件定義的方式先于應(yīng)用系統(tǒng)運(yùn)行起來。
業(yè)務(wù)應(yīng)用通常會(huì)對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施提出具體要求諸如SLA/QoS,基礎(chǔ)設(shè)施則根據(jù)應(yīng)用策略自動(dòng)執(zhí)行動(dòng)態(tài)的適配資源,在華為SDI架構(gòu)中客戶無需花費(fèi)精力配置和感知這個(gè)過程。
在IT資源維度上,華為SDI架構(gòu)體現(xiàn)的是軟硬件解耦、硬件資源池化,以計(jì)算服務(wù)為中心;在客戶價(jià)值維度上,華為SDI架構(gòu)體現(xiàn)的是精簡(jiǎn)、高效、易用,以業(yè)務(wù)創(chuàng)新為中心。資源層面的解耦和業(yè)務(wù)層面的創(chuàng)新,其本質(zhì)就是融合,將資源與業(yè)務(wù)融合,將創(chuàng)新與需求融合。以計(jì)算的變化之道推動(dòng)技術(shù)融合、推動(dòng)產(chǎn)業(yè)開放、推動(dòng)價(jià)值共贏。
根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心架構(gòu),華為SDI能夠降低78%的總體擁有成本(TCO),通過SDI控制器智能業(yè)務(wù)調(diào)度將CPU利用率提升1倍,同時(shí)性能進(jìn)一步獲得提升:
華為還推出了一系列基于英特爾®至強(qiáng)™E5 v3處理器家族的FusionServer V3服務(wù)器,包括面向大數(shù)據(jù)、云計(jì)算可實(shí)現(xiàn)快速部署、節(jié)能省地的數(shù)據(jù)中心服務(wù)器X6800。X6800包括存儲(chǔ)型節(jié)點(diǎn)XH628 V3、面向圖像渲染與HPC的XH622 V3節(jié)點(diǎn)以及面向冷數(shù)據(jù)的4U1節(jié)點(diǎn)和4U12微節(jié)點(diǎn),面向虛擬化與云計(jì)算的4U8節(jié)點(diǎn)。
數(shù)據(jù)中心服務(wù)器X6800擁有極致擴(kuò)展、節(jié)能省地、高效運(yùn)維、便捷可靠、平臺(tái)平滑切換的特點(diǎn),可最大化節(jié)省客戶投資,顯著降低TCO。 X6800服務(wù)器架構(gòu)靈活,專門針對(duì)軟件定義存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)、SDI基礎(chǔ)設(shè)施等應(yīng)用進(jìn)行極致優(yōu)化設(shè)計(jì),是云數(shù)據(jù)中心服務(wù)器的理想選擇:
在華為與英特爾聯(lián)合展臺(tái)創(chuàng)新展示區(qū)域,華為還展示出RAID控制器、10GE網(wǎng)卡、PCIe ES3000高性能SSD存儲(chǔ)卡以及iBMC智能管理系統(tǒng):
與此同時(shí),在英特爾與華為服務(wù)器聯(lián)合展臺(tái),還展示了SAP HANA、小型機(jī)遷移、高性能集群和X8000、RH8100 V3等創(chuàng)新解決方案與產(chǎn)品,全面展示了華為服務(wù)器基于橫向擴(kuò)展、縱向擴(kuò)展、融合架構(gòu)、應(yīng)用加速市場(chǎng)化布局:
華為還推出了一系列基于英特爾®至強(qiáng)™E5-2600 v3處理器家族的FusionServer V3服務(wù)器,包括承擔(dān)企業(yè)主流業(yè)務(wù)應(yīng)用的RH1288 V3、RH2285 V3、RH2288 V3以及融合架構(gòu)E9000刀片服務(wù)器CH121 V3、CH220 V3、CH222 V3以及CH242 V3節(jié)點(diǎn)。
V3系列FusionServer服務(wù)器豐富了華為面向業(yè)務(wù)優(yōu)化、融合、開放的服務(wù)器解決方案,橫向擴(kuò)展、縱向擴(kuò)展、融合架構(gòu)和I/O加速的多維度應(yīng)用一體化水平得到進(jìn)一步提升。
融合架構(gòu)刀片服務(wù)器E9000可實(shí)現(xiàn)高效擴(kuò)展和降低50%的運(yùn)維成本,通過計(jì)算節(jié)點(diǎn)CH121 V3、I/O擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)CH220 V3、存儲(chǔ)擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)CH222 V3可滿足虛擬化、HPC、應(yīng)用加速和分布式存儲(chǔ)等不同業(yè)務(wù)需求,CH220 V3還可實(shí)現(xiàn)GPU/GPGPU模式、SSD模式、混合模式靈活部署,可實(shí)現(xiàn)2倍的GPU虛擬化、2倍的GPGPU擴(kuò)展、3倍的PCIe SSD擴(kuò)容。
而對(duì)于V3兩路的全新FusionServer服務(wù)器,架構(gòu)、管理、安全、節(jié)能等方面都獲得提升,在可靠性、可管理性、性能方面擁有顯著改進(jìn)。
更可靠:
智能管理:
高性能:
在HCC2014華為與英特爾聯(lián)合展臺(tái),還展示了華為RH5885H V3、RH8100 V3、以及其他基于創(chuàng)新架構(gòu)設(shè)計(jì)的服務(wù)器方案展示,華為研發(fā)的BMC管理芯片、Flash控制芯片、NC芯片等服務(wù)器關(guān)鍵組件等。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出動(dòng)態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調(diào)整內(nèi)部專家配置。該方法在數(shù)學(xué)、編程等任務(wù)上顯著提升推理準(zhǔn)確率,且不增加計(jì)算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出SIRI方法,通過"壓縮-擴(kuò)張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準(zhǔn)確率低"的問題。實(shí)驗(yàn)顯示,該方法在數(shù)學(xué)競(jìng)賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時(shí),輸出長(zhǎng)度減少46.9%,真正實(shí)現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓(xùn)練提供了新思路。
南洋理工大學(xué)與騰訊聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實(shí)現(xiàn)AI視頻實(shí)時(shí)流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動(dòng)窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點(diǎn)機(jī)制和高效訓(xùn)練算法三項(xiàng)創(chuàng)新,解決了長(zhǎng)視頻生成中的錯(cuò)誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標(biāo)從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個(gè)幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個(gè)AI模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個(gè)空間智能測(cè)試基準(zhǔn)上都帶來顯著提升,其中最佳模型達(dá)到49.6%準(zhǔn)確率,超越此前最好成績(jī)。這項(xiàng)研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識(shí)對(duì)培養(yǎng)AI空間智能的重要價(jià)值。