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云計算新十年,重塑計算體系

豹變
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2022-11-10 18:02
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云計算新十年,重塑計算體系

云計算新十年,重塑計算體系

「核心提示」

云計算正在改變IT硬件和終端設備。
作者  |  陳法善
編輯 | 劉楊

云計算來到了新關口。

在剛剛結束的2022杭州云棲大會上,阿里云智能總裁張建鋒表示,歷經十多年的發展,云計算帶來的變革依然被嚴重低估,它正在重構整個IT軟硬件和終端世界,形成一個全新的計算體系。

在過去很長一段時間里,IT產業的快速發展長期依賴于芯片技術的升級迭代。在摩爾定律的鐵律下,整個社會的算力飛速增長,并推動了PC互聯網和移動互聯網的普及。

而現在,云計算正在改變游戲規則。過去十年,云計算逐漸成為IT軟件和硬件技術的定義者,從操作系統到數據庫,再到終端、芯片,一個以云計算為中心的IT計算體系正在形成,為整個社會輸送智能、高效的算力。

云計算新十年,重塑計算體系
觸云生智
2022云棲大會現場,國產車企紅旗,展示了一條等比例縮小的真實生產線。
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紅旗展示的等比例縮小的生產線
這條產線由阿里云、機械九院共同參與研發, 在線下,共接入上百萬個數據采集點,在線上,則通過數字孿生、云計算、人工智能技術,進行設備預測性維護、產品質量監測,提高了產線運轉效率。

例如,通過國產自研的數據采集與監控平臺,算法幫助焊裝車間將焊點合格判定準確率提升到了97%,涂裝車間的空調能耗節約了9%,漆膜質量預測準確率提升到91%。

同時,所有信息匯總到“云釘一體”平臺,讓公司決策層、各部門實時了解產線運轉情況。任何設備出現異常,都會通過釘釘提醒相關責任人,設備維修更及時。釘釘低代碼開發是一汽紅旗工廠的一大亮點。釘釘上的制造業看板,讓每個人可以實時在手機上就看到生產計劃、經營數據等,數據反哺決策更及時。

紅旗并不是孤例。在2022云棲大會同時參展的,還有上汽、小鵬、騰勢等眾多車企。車企上云,已是大勢所趨。

阿里云副總裁、汽車&制造行業總經理李強觀察到,車企的數字化是一件非常難的事,營銷、制造、研發等部門相互“打架”的情況時有發生。“當我們把這幾個部門放到‘云’上,就幫車企打造了讓數據流轉做決策的能力,而不是靠一些人為的協調。”

經過兩年多實踐和迭代,目前阿里云已服務國內超過70%的汽車企業,小鵬、一汽、吉利、長城、長安、地平線等均已上云,參與云端改造的主機廠、上下游供應商超過400家。

本屆云棲大會,升級的“汽車云”首度亮相。阿里云在研發、制造、流通三個業務場景形成了“自動駕駛云”“智造云”“營銷云”解決方案,提供“產研供銷服”全生命周期的技術支持。

當初,特斯拉的創業團隊主要來自硅谷,用IT理念造車,而不遵循以底特律為代表的傳統主機廠的思路,被解讀為硅谷正在搶底特律的蛋糕。如今,阿里正用“云”幫車企轉型升級,一起把蛋糕做大。

被阿里做大的蛋糕遠不止這一塊,千行百業正因云而變。

在長江三峽,阿里云用數字孿生技術參與長江治理,讓雨雪冰雹、白晝黑夜全天候可把控,將防洪抗旱的分寸拿捏從依靠經驗變成了精準調節,有力守護長江兩岸的萬家燈火。

在寧波梅山港,阿里運用邊緣云計算能力,持續優化碼頭裝卸效率,每年將至少提升碼頭5%的裝卸能力。

在北京,阿里云參與解決城市交通擁堵、監測大氣質量、進行垃圾分類等智慧城市建設,僅在試點路段,就將單個紅燈等待時間平均下降10%以上,幫助居民“少堵10分鐘”。

2022云棲大會上,阿里巴巴董事會主席兼首席執行官張勇表示,如今云計算已經成為全社會普惠、綠色發展的重要基礎設施。

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因云而生

在阿里云智能總裁張建鋒看來,歷經十多年發展,云計算帶來的變革依然被嚴重低估,它正在重構整個IT軟硬件和終端世界,形成一個全新的計算體系。

全新的計算體系,回應的是全新的算力需求。比如自動駕駛的發展,就對云計算的算力提出了更高的要求。

汽車正從過去拼馬力,過渡到拼算力。 據行業專家預測,當前新車中L2、L2+的輔助駕駛滲透率已超過20%,預計到2025年,每賣出10輛車,會有7-8輛搭載L2+的自動駕駛系統。智能化是汽車業百年大變局的一個重大機遇。

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自動駕駛對算力的要求非常高,所需的投入也最大,上云成了提高自動駕駛研發效率的重要手段。李強介紹,一個汽車的自動駕駛團隊,對云的消耗如果是10塊錢,算力大概占6塊錢,存儲占3塊錢,網絡占1塊錢。 當算力、存儲效率提升后,錢就花在了刀刃上。

今年8月,阿里云與小鵬汽車合建了自動駕駛智算中心,將自動駕駛模型訓練提速近170倍。基于飛天智算平臺,資源虛擬化利用率提高3倍,存儲吞吐比業界20GB/s的普遍水準提升了40倍,模型訓練部署、推理優化等AI工程化工具也讓開源框架訓練性能提升了30%以上。

業內普遍認為,自動駕駛水平每提升一個級別,車載算力需求將提升一個數量級,而訓練研發所需算力則要提升兩個數量級。目前,小鵬汽車、吉利汽車、路特斯、長城汽車、上汽集團都基于“自動駕駛云”加速自動駕駛的模型訓練,降低訓練成本。

算力大幅躍升,除了依靠算法,還依賴更強的芯片。只有通過軟件硬件一體化的創新,才能進一步挖掘整體的算力能力和效率,于是,“云+芯片”應運而生。

在2022云棲大會上,阿里云智能總裁張建鋒表示,阿里首款“為云而生”的芯片倚天710已在阿里云數據中心大規模部署,并以云的形式服務阿里巴巴和多家互聯網科技公司,算力性價比提升超30%,單位算力功耗降低60%,這是中國首個云上大規模應用的自研CPU。
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在2021年雙11期間,天貓“雙11”核心交易系統已平滑遷移至倚天710。未來兩年,阿里將繼續擴大自研CPU的部署規模,對倚天710委以重任, 預計兩年內20%新增算力將使用自研CPU芯片倚天710。

倚天710的大規模部署,不僅支撐了阿里核心電商業務,還向匯量科技、智能手機和互聯網等多家企業提供服務。例如,在使用倚天710后,匯量科技廣告推理業務性能和網絡帶寬雙雙提升,性價比提升40%以上。

匯量科技首席人工智能官朱小強表示:“隨著在線推理模型不斷升級,我們對CPU性能和內網帶寬要求更高,倚天710云實例滿足了我們業務升級的需求,實現了降本與增效。”

過去十三年,阿里云在操作系統、數據庫、存儲、網絡和芯片等技術領域持續深耕并取得一系列重要成果,已成為國內唯一一家擁有完整自研軟硬件技術體系的云服務商。云計算與芯片的全自研,再次放大了阿里云的科技想象力。

“云計算的發展進入了全新的階段,未來十年,軟硬件一體化的自研計算體系是云服務商的立身之本,只有在核心技術和產品的研發上持續創新才能搶占定義權。”張建鋒說。

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云生萬物

在上述數字工廠、電動汽車的實例中,萬物互聯、智能感知是聯通全局的關鍵因素。端云一體,正照進現實。

萬物互聯也為新的芯片架構的成長提供了沃土。此前,X86架構在PC時代獨領風騷,ARM架構稱王移動互聯,如今,開源架構RISC-V憑借架構靈活、易于定制、可擴展性高等特點,有望與前兩者三分天下有其一。

2018年,阿里平頭哥研發其首款RISC-V芯片玄鐵E902,隨后“玄鐵家族”不斷發展壯大。在2022云棲大會上,阿里平頭哥發布了全新的RISC-V高能效處理器玄鐵C908。平頭哥副總裁孟建熠表示,玄鐵C908較業界同性能處理器能效提升超20%,特別是在AI加速性能方面,嵌入式系統推理性能較同類產品最優性能提升2-3倍。

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據悉,嘉楠科技已與平頭哥圍繞C908展開合作,相關中高端立體視覺AI芯片解決方案預計于明年上市,可廣泛用于智能家居硬件、智能輔助駕駛、機器人感知、智能教育硬件等領域。

目前,“玄鐵家族”已推出C、E、R系列,在工業控制、車載系統、智慧視覺、5G、智慧交通、智能交互、多媒體終端等有廣闊的應用前景。

隨著高性能RISC-V芯片的不斷成熟,預計將覆蓋3億多智慧視覺、1億多智能交互、5000多萬多媒體終端設備。

張建鋒認為,云端加速融合,算力正在不斷從終端轉移上云,這讓終端突破了物理限制,不僅手機、電腦、汽車、音箱會變成計算機,未來萬物皆是計算機。

例如,Rokid在推出的AR眼鏡中接入阿里云無影架構,利用云上算力,用戶打開僅有85克 重量的眼鏡,就能在眼前的虛擬現實畫面中,與人聊天、辦公,并且還能做3D渲染、大數 據編程等復雜工作。

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Rokid推出的AR眼鏡
在PC電腦端,阿里云也繼續將RISC-V芯片和無影架構結合,讓創新終端具有更高性能、 更低能耗,并實現全棧自研。

放眼全球,RISC-V成了云計算巨頭圈地跑馬的一致目標。2021年3月,亞馬遜決定支持RISC-V,以探索用新架構的更多可能性。據行業專家分析,亞馬遜云數據中心服務器芯片、Alexa Echo揚聲器和Kindle電子書中使用的Arm芯片,都是RISC-V的機會。

在平頭哥的強力推動下,谷歌安卓也已開放對RISC-V的官方原生支持。在孟建熠看來,RISC-V兼容谷歌安卓后,無疑會吸引更多廠家參與,社區生態會更活躍,“之前更像是在場外熱身,如今是進入了更大的賽場正式比賽去了。”

巨頭間的競爭與合作,為阿里探索新技術提供源源動力。張勇直截了當地指出,先進性要在競爭中獲得,在你追我趕中獲得。

目前,阿里云在計算、存儲、網絡、安全四項核心技術上,取得全球第一,市場占有率全球前三、亞太第一。而在RISC-V國際競賽中,阿里正領導RISC-V國際基金會數據中心、存儲管理、安全等11個技術方向,推進RISC-V國際標準的制定。

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阿里巴巴董事會主席兼首席執行官張勇
正如張勇所說, 對技術先進性持之以恒的追求是阿里從過去走到現在,并且更好地走向未來的基石。

“更先進的技術是為了承擔更大的責任,技術的不斷演進讓我們有能力為社會經濟發展和人們的美好生活作出更大貢獻。”張勇說。

本文來自微信公眾號“豹變”(ID:baobiannews),作者:陳法善,36氪經授權發布。

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