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香港挂牌之全篇记录万字长文复盘浪潮AI战略:五
发表时间:2019-11-19

  在刚刚结束的双11上,阿里实现了2684亿交易额,全程没有卡顿、宕机等情形,这一成就的基础是基于阿里云构建的强大IT基础设施。这一套基础设施中,成千上万台服务器在飞天系统调度下提供大规模并发计算能力,服务器上的AI算法被应用在商品海报、智能推荐、视频生成、物流调度、支付安全等所有买买买相关环节,银行、物流、商家、营销和工厂诸多双11相关角色的系统社会化协作,阿里、供应商和合作伙伴数以万计的运维工程师彻夜不眠在后台提供保障……狂欢剁手的双11,是新零售的奥运会,是智能技术的大练兵。

  IDC在11月发布的《2019H1中国AI基础设施市场调查报告》显示,传统行业的AI应用已迈入规模化部署阶段,产业AI化进一步提速,2019年将成为实至名归的“产业AI化元年”。每一波技术浪潮都有成就一批科技巨头企业。计算机浪潮成就了联想,移动通信成就了华为,互联网成就了BAT,移动互联网成就了字节跳动……AI浪潮会成就什么样的企业?答案不会只有一个。

  说到AI,人们很容易想到百度、阿里等,然而事实上,AI市场十分巨大,与各行各业深度融合,产业链比互联网更长,已成为越来越多玩家的红利市场。AI四大要素是算法、算力、数据和场景,数据和场景往往在各行各业的企业手里,第三方向这些企业客户提供算法和算力并获取价值,如AI芯片、AI服务器、AI云服务、AI算法服务商、AI应用服务商……

  其中,最具基础设施属性的应该是算力,即便是百度、阿里这样的互联网AI巨头,亦需要向第三方采购。8月底,IDC与浪潮联合发布的《2019-2020中国AI计算力发展评估报告》显示,互联网是投资AI算力最多的行业,占据了中国62.4%的人工智能算力投资市场份额,应用于电商的精准营销、图像识别和智能客服,视频的内容审查、人脸识别和智能写作等领域。而算力这一AI基础设施,主要由AI芯片和AI服务器玩家提供,这一市场正在高速增长。

  IDC报告显示,2019年上半年,中国人工智能基础设施市场销售额达到8.37亿美元,同比增长54.1%,其中浪潮AI服务器销售额4.2亿美元,市场份额50.2%,远远超过第二名的15.7%。互联网依然是AI服务器市场最大的主体,同时能源、服务、建筑、通信、公共事业五个行业增速超过或接近200%。IDC的另一份报告则显示,未来五年,中国人工智能服务器市场复合增长率将超过30%,增速达到中国整体服务器市场增速的三倍,AI服务器将成为AI市场和服务器市场接下来的一个重要增量。

  说到浪潮,很多人第一个想到的是服务器巨头,IDC数据显示,二季度浪潮服务器出货量和销售额均为全球前三,销售额同比增长26.6%,出货量同比增长14.1%,出货量市场份额提高1.8个点达到8.7%,是全球x86服务器市场中唯一增长的主流服务器品牌。在中国市场,浪潮服务器出货量同比增长14.5%,销售额同比增长27.8%,销售额市场份额较去年同期提高9.6个点,达到32.9%,市场第一。浪潮提出了服务器全球第一、成为领先的“云+数+智”新型互联网企业的战略目标。

  浪潮AI服务器阵列面向训练、推理、边缘等各种AI计算场景,明星产品有AGX-5,全球最强的单机计算性能为每秒2000万亿次的人工智能计算主机;AGX-2,全球计算密度最高的人工智能服务器;NF5488M5,业界首款支持NVSwitch高速互联的4U 8GPU人工智能服务器,大大提高了主流NLP模型Transformer的训练性能,GLUE基准训练至80.4%的时间,相比同类产品大幅减少67%。

  毫不夸张地说,浪潮已是AI计算领域的关键玩家。看到这样的市场结果,对浪潮AI发展的来龙去脉深入了解后,我发现浪潮AI版图的成型,不是蹭热点追风口的行为,不是一朝一夕的成果,而是多年时间的积累,某种程度上可以认为:有其必然性。香港挂牌之全篇记录

  浪潮的历史是一个漫长的故事,浪潮AI服务器的布局,最早可以追溯到2012年。回顾浪潮AI服务器的前世今生,我发现在7年时间内,浪潮一共有五个关键抉择,决定了今天占据市场份额过半的局面。第一个关键抉择:市场倒逼下做异构计算,奠定了AI计算的基础。

  AI对计算提出了全新要求,跟传统IT技术比,AI需要不断对海量数据进行学习、挖掘、训练和推理,计算量指数级上升,终端出现了AI芯片,云端兴起了AI服务器。在摩尔定律失效后,传统通用计算已很难满足AI算力要求。80年代就诞生的异构计算有了施展拳脚的机会,其可以融合不同指令集和体系架构的计算单元,充分利用各种计算资源实现分布+并行计算,突破传统通用计算的限制,让算力指数级提升,成为AI行业的通用计算方案,云计算和AI巨头正在战略布局。

  早在2011年、2013年,浪潮就分别与Intel、NVIDIA成立并行计算实验室和云超算应用创新中心,研发MIC和GPU异构加速技术,应用到服务器系统加速等领域。从2014年开始,浪潮开始为奇虎360、中石油BGP等提供基于异构的AI应用优化服务,所设计场景包括语音识别、以图搜图、机器学习等领域,涉及GPU、MIC和FPGA三项异构计算应用调优能力。

  2016年AlphoGo战胜李世石后,AI才逐步成为各行各业的共识。浪潮2008年最初布局异构计算,不是因为瞄准了AI服务器将会崛起的趋势,而是满足传统通用服务器领域的计算加速需求,这样一个在当时与AI并不相关的抉择,却为后来浪潮进军AI计算领域打好了技术底子。

  基于对异构计算的深刻理解,浪潮2015年开始对深度学习框架单机版进行异构扩展优化工作,当时Caffe是最火热的深度学习开源项目之一,这是一个清晰而高效的深度学习框架。浪潮基于Caffe推出全球首款Caffe-MPI版本(即基于Caffe的并行框架版本,极大提升计算性能)并向社区开放。

  到2016年,浪潮和英特尔共同发布了双方合作研发的FPGA加速卡F10A,这是当前业界支持OpenCL的最高密度最高性能的FPGA加速设备。

  自此,服务器、芯片/加速卡、AI算法框架……软硬件层面,浪潮进军AI的基础有了。

  2015年,浪潮提出“计算+”战略,当时,“互联网+”方兴未艾,浪潮希望计算可以像互联网一样成为各行各业的基础设施。

  2016年3月AlphaGo战胜李世石,当行业还在讨论AI究竟是不是噱头时,嗅觉敏锐的浪潮意识到AI一定会爆发且一定会改变计算市场,在一个月后的浪潮IPF合作伙伴大会上,浪潮对“计算+”解释为关键计算、智慧计算和科学计算,智慧计算成为浪潮核心战略方向,中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东指出认为,“智慧计算将成为未来计算产业里面最重要、最主要的组成部分。”并预计到2020年智慧计算在整个计算中的占比,将从2015年的四分之一左右增长到超过一半,到2025年或许会超过三分之二。

  2018年王恩东再次指出,计算力就是智慧时代的生产力,智慧计算将是全球服务器产业重要的推动力,将是中国服务器产业的新一轮发展机会。

  在浪潮的智慧计算版图中,AI是三大支柱之一,以CBD(Cloud Computing、Big Data、Deep Learning)即为核心,互联网巨头后来提出的ABC(AI、Big Data、Cloud Computing)一说,跟CBD有异曲同工之妙。AI算法最核心的就是深度学习,且AI与云和大数据一定是三位一体的:云提供算力,数据是AI原材料。

  智慧计算战略如何落地?浪潮的战略是构建“硬件重构+软件定义”的融合架构技术体系和开放创新的计算生态,为客户提供可精确按需扩展、满足多样化应用场景的智慧计算,特别是在深度学习领域做战略性投入,不断积累和储备。

  硬件重构层面,浪潮基于GPU、MIC和FPGA等HPC异构计算应用能力的积累,开发了各类可重构计算方案,既保持处理器的通用性,又能够具备专用硬件逻辑的高效性以及逻辑可重构的灵活性,2017年推出的图像识别引擎采用GPU专用计算平台,性能较原来高出34倍;

  在软件定义层面开发自有深度计算学习框架Caffe-MPI以及深度学习管理平台AIStation,同时与百度等生态伙伴密切合作,比如2017年就与百度联合发布面向更大规模数据集和深层神经网络的超大规模AI计算模块——SR-AI整机柜服务器,比一般的AI方案性能提高5-10倍,率先在百度批量部署,应用于无人驾驶等超大规模数据集训练业务。

  战略布局智慧计算,且将CBD作为三大支柱,是浪潮抓住AI这一波浪潮的战略抉择。

  春江水暖鸭先知,谷歌作为推手让AlphaGo战胜最聪明的人类棋手,让AI进入大众视野。事实上,不论是中国还是美国,互联网公司均扮演了AI探索的排头兵:互联网公司有数据、场景和算力。

  中国最强的AI公司是哪一家?有人说是百度,有先发优势和算法积累;有人说是阿里,有云的协同和商业场景,各有道理。百度先发制人,基于搜索引擎的优势特性,早在2013年就成立了深度学习实验室,后升格为百度研究院,形成了显著的人才优势,以及百度大脑、PaddlePaddle、自动驾驶、智能语音交互等技术沉淀。阿里则在阿里云基础上推出多个面向不同场景的ET大脑,后来上马投资千亿达摩院高举高达攻克核心AI技术。

  百度和阿里两个山头外,现在各家互联网公司都将AI作为重点技术战略布局。浪潮第一时间就意识到AI兴起于互联网产业的趋势。在各家互联网公司做AI的过程中,成为其亲密战友。

  浪潮服务器四年来一直稳居互联网行业市场份额第一的位置,几乎所有知名头部互联网公司,比如BAT、今日头条、京东、奇虎……都在用浪潮的服务器,BAT三巨头80%的计算都由浪潮服务器支持,近水楼台先得月,浪潮凭借着独特的JDM模式满足互联网巨头特别是AI巨头的AI算力需求时,练就了业界最强的AI计算能力。

  最初互联网公司通过一台服务器解决所有计算问题,互联网泡沫后,WEB2.0兴起,UGC、社交、电商等业务陆续出现,数据和计算需求大规模增长,为世界带来新的可能。藏宝图,数据库、文件、缓存、应用、负载均衡等均以集群形式部署,专业服务器需求日益强盛,浪潮率先探索定制服务器需求,面向不同场景浅层定制专业服务器。2009年阿里云成立,3G发牌,云+移动的时代到来,互联网巨头对服务器的需求呈现出爆发式增长,分布式架构成为主流,浪潮开始探索与客户联合开发、深度定制的模式来研发服务器,这一阶段标杆产品是面向云服务的整机柜服务器SR。

  2014年在“互联网+”的趋势下,互联网基于云将各种计算能力对外输出,“生态”成为新的关键词,腾讯将半条命交出去,阿里提出了经济体的说法,互联网公司的业务无所不包,同时场景变得更加复杂,多变和弹性,服务器需求爆发的同时,提出了更复杂的要求,对成本、供应的需求要求到极致。基于前期的定制模式,浪潮形成了全新的JDM (联合开发,Joint Design Manufacture)业务模式,区别于传统OEM、ODM模式,与客户一起围绕用户需求协同创新,而不是你买我卖的传统供给模式,在设计、研发、交付和制造环节,利用智能制造、互联网、大数据、物联网等技术智能化,将新品的研发周期从1.5年压缩到9个月,从研发到供货最短周期可以缩短到3个月,这已是行业极限。

  浪潮的JDM模式一点都不难理解:这跟马云2016年提出的“新制造”出奇一致,基于消费大数据洞察,利用智能制造来实现柔性定制,再通过智能物流实现零库存的终极目标,2019年双11,阿里基于聚划算大力推行工厂直供模式,聚划算下面的天天特卖工厂直接向品牌或工厂定制专供款,专供款设计研发制造周期大幅缩短,工厂生产出来的商品直接放到菜鸟仓,直接响应双11订单,这是现在日益流行的C2M模式。浪潮JDM本质上就是在服务器领域实现C2M。

  JDM模式,让浪潮抓住了云时代复杂的服务器需求,云服务器产品已涵盖了ODCC、OCP和OPEN19三大国际标准,SR整机柜服务器市场占有率60%。AI时代的服务器应该长成什么样子?互联网巨头都在摸索,但显著的趋势是计算场景更加复杂:不只是大,而是在语音、图像、大数据边缘、IoT、自动驾驶等场景都呈现出截然不同的需求,需求日益复杂,JDM这样模式可以更好地满足。

  ABC一体机的诞生正是源自于JDM模式,浪潮是百度第一战略供应商,早在2012年就开始合作定制化服务器,2012年与百度联合研发中国首款基于天蝎标准的整机柜服务器SR,广泛应用于百度,此后有多款定制产品服役于百度机房,成为百度在服务器领域合作最广泛和深入的供应商。再比如针对腾讯的智慧计算需求,浪潮提供了4卡、8卡GPU服务器产品,支撑腾讯在人工智能应用和GPU云相关业务的发展,并协助腾讯建立AI统一平台。

  JDM的形成不是从0到1的,而是传承自互联网时代的专业服务器模式,以及云时代的定制模式,基于客户资源、行业沉淀、定制能力最终形成独特的JDM模式,进而抓住AI时代,基于JDM模式,与互联网公司一起探索AI,浪潮在AI服务器领域已形成业界最全产品阵列,包括全球性能最强AI服务器GX-5,性能密度最高AGX-2,整机柜SR-AI等,基于此,浪潮AI服务器已占据80%的互联网市场份额,成为互联网公司AI计算标配,一定程度这促成了浪潮AI服务器市场份额占比过半这个结果。

  基于JDM模式、互联网行业第一的客户资源优势,浪潮抓住了AI最先爆发的互联网产业。不过,随着AI成为共识,AI服务器市场的高速增长,这一市场终究还是迎来了“狼”,比如华为、曙光、新华三、戴尔等等,均在布局AI服务器,这是一种必然的结局,因此,浪潮一定要提前构筑护城河。

  浪潮智慧计算战略的一部分是构建“硬件重构+软件定义”的计算力,不止于AI服务器:

  浪潮开始向底层布局AI加速芯片,推出全球首款集成HBM2的FPGA加速卡F37X,支持OpenCL的最高密度最高性能的FPGA加速设备F10A;

  浪潮正在布局智能应用加速解决方案,如智能视频分析、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。

  互联网企业是AI应用的先锋,业务场景十分复杂,与此同时,互联网技术与各行各业都有结合点,正在积极推进产业互联网进程,将各种技术能力开放。基于此,浪潮与互联网客户一起探索积累的全栈AI计算力,具备应用到更多行业客户的基础。事实上,浪潮已经成功走出互联网行业,将AI服务器、软件算法和解决方案提供给各行业客户,比如成功帮助平安科技在多个金融信贷场景中应用AI,双方联合开发了人工智能云主机平安云B1,采用浪潮最新的人工智能超级服务器AGX-5,计算性能高达2千万亿次/秒。

  早在2016年浪潮就曾指出:“无人驾驶汽车、语音识别、以图搜图、精准推送等智慧计算发展很快,互联网企业也成为智慧计算发展和应用的主体,但是长期看,对智慧计算需求最大的是传统行业,智慧计算同传统行业结合。”IDC报告则指出,AI服务器市场,能源、服务、建筑、通信、公共事业五个行业增速超过或接近200%,互联网只是浪潮AI的起点。

  2019年,产业AI时代到来,AI成为各行各业的基础能力,向各行各业落地,不同行业不同企业的AI应用需求都各有不同,AI产业链本身又很长,一定会呈现出专业化分工的趋势:算法、算力、数据、云服务、应用……没有任何一家公司可以满足所有企业的AI需求。

  协同创新,共同服务成为AI产业化的必然,各家AI巨头都在基于自身优势构建开放的AI生态。今年8月浪潮发布“元脑生态计划”,连接技术端的人工智能算法公司和应用端的ISV、SI公司,共同完成从人工智能算法开发、模型部署,到计算基础设施构建,再到人工智能应用开发与交付的全流程服务。

  正是因为此,浪潮可以立足AI计算,建立元脑生态,深入场景耦合,拥抱产业AI化趋势,推进行业AI生态发展,让行业最终用户可以开发并部署属于自己的AI大脑。

  布局异构计算形成AI基础技术,战略布局智慧计算加码深度学习,瞄准互联网行业基于JDM模式与AI先行者同行,逐步形成软硬件全栈AI计算能力,再通过构建元脑生态将AI能力开放给各行各业,浪潮布局AI的五个关键抉择,清晰地描绘了其从摸索沉淀到战略重视,从单一行业到各行各业,从服务器技术到全栈技术,从内部业务到开放生态的发展路径。算力永远都是AI的基础要素,浪潮在AI产业化中将有不可替代的位置,与不同环节的AI巨头一起推进AI产业化。

  服务器玩家众多,AI服务器正在受越来越多服务器品牌重视,浪潮AI服务器取得市场份额过半的成就,不只是一句“做得早”就可以解释。关键时刻做出正确的抉择在对的时间做对的事情,是成功的原因是一句废话。问题是,浪潮如何可以做出正确选择,又如何可以让每一次选择变为正确呢?1、眼光。

  浪潮前身山东电子设备厂成立于1945年,是中国历史最悠久的科技巨头。1970年,中国第一颗人造卫星“东方红1号”就采用了浪潮生产的晶体管作为电子元件;1990年,浪潮研制出全球第一台中文寻呼机,并开发制定了全球第一个汉字寻呼标准,这一标准沿用今。浪潮与时俱进,布局软件产业、服务器、云计算、大数据、智慧城市、智慧企业服务、光电诸多业务,旗下已拥有四家上市公司,为全球100多个国家和地区提供IT产品和服务,成为中国本土综合实力强大的大型IT企业之一。

  看到一次机会容易,看准每一次机会却很难。每一波浪潮到来,浪潮都能“踩准点”。就AI来看,浪潮进军AI的时间点跟AI产业潮是完全一致的:2012年到2015年AI探索期,浪潮摸索试探,打好基础;2016年AI方兴未艾,浪潮旋即决定战略布局;2019年AI产业化元年,浪潮提出“云+数+AI”的战略,推出元脑计划做开放生态,在互联网行业取得绝对领先时走向各行各业。

  优秀的冲浪者要做的就是跟着浪潮的节奏,浪潮在AI浪潮中,没有起个大早,没有赶个晚集,“正确的时间做正确的事。”这是眼光。

  站在市场层面来看,AI浪潮不是忽然出现的,是云计算的传承甚至是结果。云计算造就了规模化的计算能力,聚集了海量数据,对大数据进行挖掘的过程催生了深度学习技术。2009年到2015年,在云时代,浪潮就跟互联网公司紧密合作,满足云数据中心的服务器需求,抓住了云服务器的浪潮,这个中间基于定制需求逐步倒逼出JDM模式,后来当互联网公司发展AI对服务器有全新需求,浪潮第一时间进行了很好的满足。浪潮相关业务负责人对罗超频道复盘称:“我们的JDM模式不是造出来,而是不断摸索中提炼出来的,是业务在一线干出来的。”

  站在技术层面来看,浪潮是中国为数不多的在服务器领域覆盖从X86到高端服务器到高性能服务器的玩家,而AI服务器的前身是超算服务器,在硬件层面有很多相似之处,比如中国天河2号、美国泰坦等超级计算机都采取异构计算来满足高性能计算需求,浪潮在AI前时代就一直在服务大规模、高性能、高扩展计算需求场景。通用、高性能HPC和关键业务三条服务器线,通用在云时代使用;HPC高性能用在科学计算和超算等领域;关键业务用在银行、金融等对可靠性、连续性、一致性要求很高的场景。所有这些场景形成的能力都对AI计算非常重要,浪潮从云计算到AI计算切换很自然。

  正是因为浪潮业务和技术的传承,所以它可以做出正确的决定,且有条件让选择变为现实。

  浪潮做AI将最核心的事情放在了AI服务器上,在底层算法框架上更多是基于Caffe或者TensorFlow这样的开源框架,同时也会为开源社区做贡献。浪潮跟各行各业的顶尖巨头合作,与百度这一AI算法巨头合作,推出ABC服务器、共建AIStation与飞桨联合方案;与VMware合作推出AI私有云解决方案……独创的JDM同样是一种专注的体现:与合作伙伴各自发挥所长,突破计算边界。

  AI市场很大,诱惑很多,但浪潮只做自己最擅长的事情,其他则交给合作伙伴。正是因为有这样的专注,浪潮才有大量的合作伙伴,才有了元脑生态的推出。朋友多了路好走,浪潮AI的路显然是越走越宽。

  传统服务器技术壁垒高,供电、散热、性能处理、网络I/O交换等等细节,都将决定服务器最终的性能、成本和品质,进而决定客户体验。浪潮在传统服务器、大型数据中心这样的服务器通用技术领域,不断在各个底层技术点上突破极限,形成深厚积累。

  就跟智能手机一样,只是产品创新是不够的,在限定成本内确保产品品质同样至关重要。基于独创的JDM模式,浪潮拥有适应客户任意需求的创新、设计、中国家用电器协会的组织章程香港马会开奖挂牌,制造和交付能力,在研发周期、制造成本、交付体验等维度都有优势。浪潮拥有全生命周期的品控,包括高品质研发、严格部件采购、生产过程控制和严格的下线质检、严格把控的产品运输和实施,比如研发环节的技术标准就接近严苛,气候环境、机械环境、失效分析、结构散热、电磁兼容、精密测量、系统验证和数据中心等8大实验室和高于业界的设计标准来确保品质,形成独特的供应链优势。

  AI服务器技术壁垒更高,浪潮服务器的积累和JDM模式,打好了基础,比如2017年推出的浪潮AGX-2则实现在2U空间内8GPU卡的高密度,实现更高速的资源加速访问能力,而一般GPU服务器的极限只有4块GPU卡,一般服务器GPU间带宽是30G左右,AGX-2的GPU间互联带宽高达150GB/s,在I/O上提供8块NVMe/SAS/SATA热插拔硬盘,可支持最多4块100Gbps的EDR InfiniBand接口卡的高速集群互联,不仅支持通常的风冷散热方式,还可支持片上水冷以提供更高的计算能效比。基于高密度技术和极限化配置实现了当时的最高性能。再比如在机房空间是IDC机房最稀缺资源时,浪潮推出的SR-AI整机柜服务器,单机就可实现支持16个GPU的超大扩展性节点,这是高密度存储技术在加持。

  浪潮可以提供这些非常适合AI的配置,然而业界一些场景的标准解决方案却无法满足。基于这样场景化定制需求,浪潮又有JDM模式实现定制化的柔性的生产,与互联网客户一起创新形成基线产品不断优化,在这一过程,浪潮AI服务器技术实力不断锤炼沉淀,形成全栈技术实力,到现在再抽象出来解耦合,形成元脑生态,可以适应各行各业更加个性化的AI计算需求,与不同场景再耦合。

  越来越多服务器品牌在做AI服务器。好在,在多年的摸爬滚打中,浪潮AI服务器的技术护城河早已形成,浪潮前期投入最早、投入最大,形成专业化和极限化能力,在这种PK硬实力的赛道上,是没有什么“捷径和弯道”的。

  仅仅是在最近10多年,计算就经历了多次变迁:32bit、x86-64、多核、GPU、2010年“CPU—GPU”异构计算再到后来的ARM移动计算,以及现在的AI计算,时代脚步非常快,一波又一波浪潮,滚滚而来。计算相关的巨头10年间有新星升起,亦有巨头走向衰落。而浪潮,从X86到云再到AI,可以说抓住了一波波的浪潮。

  “当新的行业出现时,先行者会获得巨大优势。你会遇到一种我称之为冲浪的模型——当冲浪者顺利冲上浪尖,并停留在那里,他能够冲很长很长一段时间,无论是微软、英特尔、NCR或者其它公司,都是如此。但如果没冲上去,就会被海浪吞没。”

  科技巨头本质上是在冲浪,既然是冲浪,就有被海浪吞没的风险,但如果能留在浪尖就会风头无两。AI这一波,一定会有服务器巨头被吞没,一定会有服务器巨头成功停在浪尖,浪潮是服务器巨头里面,拥抱AI最成功的玩家。



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