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浪潮信息陳彥靈:未來數(shù)據(jù)中心的五大優(yōu)化方向

摘要:浪潮信息服務(wù)器產(chǎn)品線副總經(jīng)理陳彥靈在演講中表示,未來數(shù)據(jù)中心將朝著集中化、規(guī)模化方向發(fā)展,多、快、好、省已經(jīng)成為數(shù)據(jù)中心用戶的核心訴求。

  ICC訊 “數(shù)實(shí)相融正在促進(jìn)個(gè)人生活、企業(yè)經(jīng)營(yíng)、社會(huì)治理、人與自然和諧共生的高質(zhì)量發(fā)展。同時(shí),數(shù)實(shí)相融對(duì)算力產(chǎn)生了更大的需求,支撐算力的核心則是數(shù)據(jù)中心,”在浪潮信息舉辦的IPF2022論壇上,浪潮信息服務(wù)器產(chǎn)品線副總經(jīng)理陳彥靈在演講中表示,未來數(shù)據(jù)中心將朝著集中化、規(guī)?;较虬l(fā)展,多、快、好、省已經(jīng)成為數(shù)據(jù)中心用戶的核心訴求。

  隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)社會(huì)發(fā)展的影響逐步加深,數(shù)字產(chǎn)業(yè)及數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重要性日益凸顯。年初,國(guó)家發(fā)改委等四部門批復(fù)同意京津冀、長(zhǎng)三角、粵港澳大灣區(qū)、成渝、內(nèi)蒙古、貴州、甘肅、寧夏等八個(gè)地區(qū)啟動(dòng)國(guó)家算力網(wǎng)絡(luò)樞紐節(jié)點(diǎn)建設(shè),“東數(shù)西算”工程正式啟動(dòng),全國(guó)一體化大數(shù)據(jù)中心創(chuàng)新體系的整體布局進(jìn)入了落地階段。

  與此同時(shí),數(shù)據(jù)中心建設(shè)浪潮的到來也加大了對(duì)能源、環(huán)境的壓力。陳彥靈引用數(shù)據(jù)表示,2021年,國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)中心總耗電量達(dá)到2166億千瓦時(shí),占社會(huì)用電量2.6%,相當(dāng)于同年1.3個(gè)上海市的總社會(huì)用電量。預(yù)計(jì)到2030年,中國(guó)數(shù)據(jù)中心總耗電量將達(dá)到5915億千瓦時(shí),占全社會(huì)用電量的5%。

  國(guó)家啟動(dòng)“東數(shù)西算”工程以及發(fā)布系列指引政策,著眼全國(guó)數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)整體發(fā)展,優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局,引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)綠色、高效、低碳。特別是在“雙碳”目標(biāo)之下,國(guó)家明確要求未來全國(guó)新建數(shù)據(jù)中心的PUE降到1.3以下,國(guó)家樞紐數(shù)據(jù)中心PUE降低到1.25以下,逐步對(duì)PUE超過1.5的數(shù)據(jù)中心進(jìn)行節(jié)能降碳改造。

  不僅僅是國(guó)內(nèi),數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)的綠色發(fā)展已經(jīng)引起了全球產(chǎn)業(yè)的重視,綠色集約將成為數(shù)據(jù)中心發(fā)展的主流方向。第三方數(shù)據(jù)顯示,超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心將從2019年的512個(gè)增長(zhǎng)到2021年的691個(gè),而數(shù)據(jù)中心的數(shù)量也從2019年的42.9萬個(gè)降低到2021年的41.5萬個(gè)。

  在這一背景下,數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)面臨著產(chǎn)業(yè)環(huán)境、技術(shù)手段、市場(chǎng)需求的多方面變革。陳彥靈表示,浪潮信息根據(jù)多年來的數(shù)據(jù)中心服務(wù)經(jīng)驗(yàn),以及發(fā)展中遇到的產(chǎn)業(yè)問題,進(jìn)行分析、歸類、凝練,最終提出了面向未來數(shù)據(jù)中心的5個(gè)優(yōu)化方向。

  超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心快速增長(zhǎng) 運(yùn)維管理亟需智能化升級(jí)

  根據(jù)經(jīng)驗(yàn),一個(gè)運(yùn)維人員的運(yùn)維上限約為400臺(tái)設(shè)備。隨著數(shù)據(jù)中心向大型化、超大型化發(fā)展,動(dòng)輒數(shù)十萬臺(tái)服務(wù)器的數(shù)據(jù)中心則需要數(shù)百個(gè)運(yùn)維人員——這不僅造成組織架構(gòu)的復(fù)雜和成本的增加,運(yùn)維效率和精準(zhǔn)度也會(huì)快速下降。

  因此,陳彥靈認(rèn)為未來數(shù)據(jù)中心運(yùn)維效率提升的方向是標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化、可視化以及智能化。建立開放、標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)接口和協(xié)議,實(shí)現(xiàn)平臺(tái)歸一化和安全化;通過自動(dòng)化運(yùn)維減少人工操作,提升運(yùn)維效率;通過數(shù)字孿生技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)運(yùn)維的可視化;通過智能化手段可以快速定位故障并快速對(duì)維修方案進(jìn)行預(yù)判。

  浪潮信息構(gòu)建了標(biāo)準(zhǔn)、開放、智能的運(yùn)維方案,助力數(shù)據(jù)中心跨平臺(tái)高效運(yùn)維。在硬件管理上,浪潮提供了OpenBMC、OpenRMC等開放的管理方案,在監(jiān)控協(xié)議層面,浪潮信息可以提供標(biāo)準(zhǔn)的Redfish、IPMI、SNMP等標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議,通過ISPIM平臺(tái)對(duì)外提供標(biāo)準(zhǔn)的用戶接口以及第三方平臺(tái)訪問接口,可以實(shí)現(xiàn)無侵入帶外管理、自動(dòng)化資產(chǎn)管理、數(shù)字孿生可視化管理等方案,管理規(guī)??梢赃_(dá)到十萬臺(tái)以上。目前該方案已經(jīng)在金融、通信、能源以及互聯(lián)網(wǎng)等多個(gè)行業(yè)進(jìn)行了部署,整體管理效率提升了10倍以上。

  交付規(guī)模井噴 整機(jī)柜實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心大規(guī)??焖俳桓?

  不同規(guī)模的用戶對(duì)交付周期會(huì)有不同的要求,大型互聯(lián)網(wǎng)用戶高峰期日交付量超1萬臺(tái),普通傳統(tǒng)用戶的高峰期日交付也會(huì)超5000臺(tái)。如果采用單節(jié)點(diǎn)交付方式,每人每天大概可以交付12臺(tái)左右,遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法在交付窗口期完成設(shè)備交付。

  由開放計(jì)算發(fā)展而來的整機(jī)柜交付是解決這一問題的最佳方案。浪潮信息的測(cè)試對(duì)比顯示,按照1500臺(tái)設(shè)備計(jì)算,采用單節(jié)點(diǎn)交付大概需要125人/天、整機(jī)柜不帶交換機(jī)交付大概需要45人/天、整機(jī)柜帶交換機(jī)交付需要25人/天。整機(jī)柜交付相比傳統(tǒng)的交付模式,整體交付效率可以提升5倍。集成度越高,交付時(shí)間越短,交付成本越低。

  浪潮信息從2010年起開始整機(jī)柜系統(tǒng)的研制和交付工作,具有多年的沉淀和技術(shù)積累。目前面向超大規(guī)模、大規(guī)模數(shù)據(jù)中心可以提供多種方案,整體的交付效率可以提升5~10倍,同時(shí)還可以解決整機(jī)柜服務(wù)器節(jié)點(diǎn)搬遷的問題。在實(shí)際落地中,浪潮信息更是通過整機(jī)柜完成了8小時(shí)1萬臺(tái)服務(wù)器的上架交付的行業(yè)記錄。此外,浪潮信息還提供模塊化數(shù)據(jù)中心解決方案,通過模塊化的預(yù)制工藝,可以使數(shù)據(jù)中心建設(shè)周期縮短50%以上。

  算力基礎(chǔ)設(shè)施能耗加速增長(zhǎng) 供電散熱亟需綠色創(chuàng)新

  “降低PUE已經(jīng)成為客戶對(duì)數(shù)據(jù)中心的基本需求?!标悘╈`表示。

  從目前看,降低數(shù)據(jù)中心的PUE,減少制冷電力消耗是核心方向。通過中壓直供、間接蒸發(fā)冷卻、集中供電等方式可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心40%以上的能耗節(jié)約,以1萬臺(tái)服務(wù)器的數(shù)據(jù)中心為例,采用這些節(jié)能技術(shù),一年可以減少近5萬噸的二氧化碳排放。而從當(dāng)前的技術(shù)方案來看,只有通過液冷方式才可以把數(shù)據(jù)中心的PUE降低到1.2以下。

  在IPF2022大會(huì)上,浪潮信息攜手京東云共同發(fā)布了天樞(ORS3000S)液冷整機(jī)柜服務(wù)器。該產(chǎn)品是面向新一代綠色數(shù)據(jù)中心所構(gòu)建的支持冷板式液冷散熱、集中供電,可實(shí)現(xiàn)一體化交付的整體解決方案。通過高壓直流供電,可以降低數(shù)據(jù)中心供電損耗3%以上,通過柜級(jí)液冷可以將50%的熱量通過液體帶走,降低風(fēng)扇及空調(diào)電力消耗,可以降低數(shù)據(jù)中心能耗36%以上。通過集中供電、動(dòng)態(tài)的電源管理、前置IO架構(gòu),可以帶來近10%的電力節(jié)約,可以實(shí)現(xiàn)原生的液冷部署,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心累計(jì)能耗40%以上的降低。除了整機(jī)柜液冷服務(wù)器外,浪潮還提供了面向現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心的液冷改造方案,可以實(shí)現(xiàn)累計(jì)功耗10%~40%的降低。

  數(shù)實(shí)相融催生多元計(jì)算場(chǎng)景 算力基礎(chǔ)設(shè)施多元化趨勢(shì)明顯

  在智慧時(shí)代,計(jì)算場(chǎng)景呈現(xiàn)多元化,大數(shù)據(jù)、AI推理、AI訓(xùn)練、關(guān)鍵計(jì)算、科學(xué)計(jì)算對(duì)算力需求從MB級(jí)到PB級(jí),計(jì)算類型也呈現(xiàn)計(jì)算精度多樣化,為了支撐多元化計(jì)算場(chǎng)景落地,算力芯片呈現(xiàn)百花齊放態(tài)勢(shì),通用計(jì)算芯片、可定義計(jì)算芯片、AI計(jì)算芯片并存將是未來的主旋律。

  融合、標(biāo)準(zhǔn)、精準(zhǔn)將助力算力設(shè)施多元化升級(jí),通過硬件重構(gòu),構(gòu)建計(jì)算、存儲(chǔ)、IO資源池,通過軟件定義方式,按照業(yè)務(wù)感知、按需組合方式可以快速、高效的面向圖形識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、大數(shù)據(jù)、關(guān)鍵計(jì)算等場(chǎng)景提供高效算力服務(wù)。面向多計(jì)算場(chǎng)景,通過標(biāo)準(zhǔn)化+微定制,可以快速滿足多計(jì)算場(chǎng)景的硬件精準(zhǔn)化設(shè)計(jì),提供高效、多元、多態(tài)的算力設(shè)施供給。

  多場(chǎng)景算力 多樣化部署 云邊協(xié)同高效協(xié)同

  隨著5G、人工智能技術(shù)的發(fā)展,數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)相融合,云、邊、端共存,云邊協(xié)同將是未來數(shù)據(jù)中心的發(fā)展方向。面向自動(dòng)駕駛、智慧城市、工業(yè)質(zhì)檢等智慧應(yīng)用,業(yè)務(wù)決策也將從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心走向邊緣側(cè)、端側(cè)。陳彥靈認(rèn)為,未來將有20%的決策在端側(cè)發(fā)生,有60%的決策在邊緣側(cè)發(fā)生。算力供給方式也將走出數(shù)據(jù)中心,部署到邊緣側(cè),以提供高效、低時(shí)延的算力服務(wù)。同時(shí),在邊緣側(cè)的算力設(shè)施也將面臨形態(tài)多樣化、部署場(chǎng)景復(fù)雜化、算力多元化的挑戰(zhàn)。

  多年來,浪潮一直在邊緣計(jì)算場(chǎng)景進(jìn)行產(chǎn)品布局,并提供了完整的邊緣服務(wù)器解決方案,包括邊緣微中心、邊緣服務(wù)器、便攜AI服務(wù)器、邊緣微服務(wù)器等多種方案,可以滿足近場(chǎng)景端AI推理應(yīng)用、車載算力、質(zhì)檢等AI場(chǎng)景和大數(shù)據(jù)搬遷的場(chǎng)景,以及面向近場(chǎng)的微型數(shù)據(jù)中心需求。

  陳彥靈表示,只有通過高效運(yùn)維、快速交付、綠色節(jié)能、多元算力、云邊協(xié)同的方式才可以推動(dòng)數(shù)據(jù)中心集約、綠色、高效發(fā)展,同時(shí)開放計(jì)算也是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。陳彥靈倡議產(chǎn)業(yè)上下游共同推動(dòng)開放社區(qū)發(fā)展,通過建標(biāo)準(zhǔn)、建生態(tài),聯(lián)合產(chǎn)業(yè)上下游,圍繞開放計(jì)算共同創(chuàng)新,將數(shù)據(jù)中心領(lǐng)先的技術(shù)普適化,推動(dòng)我國(guó)數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展,支持我國(guó)雙碳目標(biāo)在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域落地。

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