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从实践中深化对数据中心“数学”与“算术”的认识
  • 关于数据中心的‘数学’和‘算术’,还有很多需要深入研究的内容,我们要善于从实践中学习创新。”邬贺铨最后表示。

    7月30日,在2022中国算力大会“算力筑基高质量发展”主论坛上,中国工程院院士邬贺铨详细阐述了对数据中心“数学”与“算术”的思考。他表示,“数学”指的是研究数据的科学,“算术”是研究算力的技术。
      
      在“以算为主”还是“以存为主”方面,邬贺铨表示,人工智能驱动算力需求快速增长,基于GPU等构建的人工智能智算中心适用于训练数据导出模型,训练出数学模型后,深度神经网络并不需要调度非常多的参数,降低了对算力的需求;基于CPU的通用算力的IDC适用于在已知数学模型下进行计算。因此他表示,人工智能智算中心主要任务是算,IDC互联网数据中心主要任务是存。
      
      在三类算力比例方面,邬贺铨表示,在基础算力、智能算力和超算三个算力中,美国分别占全球的35%、15%、30%,而中国分别占27%、26%和20%,美国是以基础算力为主,中国智能算力的能力远超美国。中国的超算和智能算力基本以政府为主建设,基础算力以运营商和互联网企业为主建设。
      
      在冷数据与热数据方面,邬贺铨表示,数据从大的方面分为冷数据和热数据,热数据主要指需要实时计算的数据,相比之下冷数据的计算需求非常态化。东西部分别适合处理热数据和冷数据,“东数西算”实际是“东数西存”。
      
      在存算分离与存内计算方面,邬贺铨表示,存算分离可采用开放存储体系和磁带存储介质,存储器可同时服务多个服务器,池化存储支持多云,提高利用率,降低成本能耗,可用于对冷数据的处理;存内计算适于对热数据的处理,例如,自动驾驶可以在车内同时完成存与算。
      
      在封闭系统与开放系统存储方面,邬贺铨表示,开放系统存储实现存算分离,存储容量为多服务器共享,以池化方式支持多云应用。不同存储架构适应不同任务,可按照任务来软件定义存储。
      
      在PUE与IT能效方面,邬贺铨表示,在IDC的IT系统能耗中,服务器约占50%,存储系统占35%,网络通信设备占15%,大部分电能用于维持服务器的状态,只有6%至12%用于计算。因此他建议,要减低能耗,对冷数据处理建议用磁带代替磁盘,100PB存储成本10年可下降73%;对热数据处理用闪存代替磁盘,但目前成本比较高。另外,还可通过数据预处理提升能效,去掉一些无效值、空格和缺失及过时的数据。
      
      在数据可信性与灾备保护方面,邬贺铨表示,灾备是数据中心刚性需求,美国数据保护占存储投资的1/3,全球平均占比为27.4%,而中国仅为7.8%,尤其异地备份的比例更低,所以灾备能力是不足的,所以在这点上我们还是要改进,同时,究竟是备份数据还是备份算力,这是值得研究的问题。
      
      此外,在谈到“东数西算”时,邬贺铨表示,“东数西算”使算力设施的布局超越了数据中心枢纽的范畴,东部与西部互为冷热数据的配对方面,要有合适的比例。同时,同一数据中心枢纽或集群内部也有很多数据需要优化。
      
      “关于数据中心的‘数学’和‘算术’,还有很多需要深入研究的内容,我们要善于从实践中学习创新。”邬贺铨最后表示。
      
      编辑:Harris
      
      

    关于数据中心的‘数学’和‘算术’,还有很多需要深入研究的内容,我们要善于从实践中学习创新。”邬贺铨最后表示。