在2021人工智能计算大会上,国际数据公司IDC和浪潮信息联合发布的《2021—2022中国人工智能计算力发展评估报告》显示,相比2020年,人工智能在金融、制造、能源、公共事业和交通等行业体现的推动作用尤为显著。
与此同时,以智能计算中心为代表的算力基础设施,通过提供公共的算力、数据及算法服务,让算力服务易用,解决算力服务的供给问题。
人工智能正在逐渐渗透到各行各业,对算力的需求也越来越大,企业相对应的算力成本与人效压力更是日益增长。数据显示,目前用户数据中心GPU利用率只有10%至30%,未来有着巨大的利用空间。
趋动科技技术总监张增金表示,当前,数据中心GPU卡越来越多,早期可能就几块,现在比较多的企业有成百上千块,这客观上就需要池化的方式组织资源,形成弹性的资源供给。
张增金介绍,长期以来,企业的IT建设出现了烟囱式架构或孤岛式架构,企业需要独立购买操作系统、数据库、人力资源软件等,而趋动科技对原有的AI应用直接调用物理算力资源,颠覆了传统架构,将AI应用和物理算力资源重新解耦,支持本地算力虚拟化的同时,也打破了资源调度的物理边界。
在“算力池化”的理念下,用户的应用不需修改代码,即可透明地使用其他物理机上的远程算力资源,实现管理和弹性调度,从而提升整个资源池的利用率和管理灵活度。
张增金预计,在未来几年里,用户GPU卡的数量会有一个大的增长,GPU的高效管理和利用势必成为一个大问题。在他看来,软件定义算力的核心价值就是降本增效。“当客户投入一块钱来买我们的软件,实际上可以获得三至八倍的回报率。”(战钊)
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