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[瓶颈]一幅漫画引发的思考：打破算力瓶颈的钥匙终于找到了( 二 )


为什么破局的时候到了?因为旧架构已经跟不上新变化 。 一方面,服务器领域长期使用的x86架构已经无法适应算力急剧增长的需求,因为摩尔定律几近失效,通用CPU性能提升受制,单核性能平均每年提升不到10%,算力无法实现普惠;另一方面,5G技术加速了移动化进程,具有深厚PC基因的x86架构无法适应移动时代 。
“鲲鹏+昇腾”的双引擎,成为破局的关键 。 鲲鹏兼容ARM架构,在多核、低功耗等方面具有独特优势,尤其是在移动时代,ARM架构在端和边缘计算全面实现领先,成为端边云协同时代的首选 。 以鲲鹏920为例,它相比业界主流处理器性能提升25%,内存带宽提升46%;昇腾则是为AI而生,2019年华为全联接大会上发布的华为AI集群Atlas 900就将AI暴力计算发挥到了极致,华为上部署的一个由1024颗昇腾910组成的Atlas 900集群,只需59.8秒就可以完成典型网络的训练 。
鲲鹏这个神兽的到来,终于让我们看到了破解算力瓶颈的曙光:
A市的交警支队将集成指挥平台业务成功迁移至由华为FusionInsight和基于鲲鹏芯片的TaiShan服务器打造的大数据平台上,系统平稳运行,在稽查布控、过车数据处理任务上,效率预计提升25%;
[瓶颈]一幅漫画引发的思考：打破算力瓶颈的钥匙终于找到了
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C电力集团迁移到鲲鹏计算生态后,资源管理系统性能提升68%,成本降低20-30%;
在金融领域,基于鲲鹏的多核计算能力将时延从10秒降低到30毫秒,实时风控终于梦想成真;
在应用了包括华为TaiShan HPC和华为Atlas 900 AI集群在内的解决方案后,SKA先导望远镜MWA产生的海量连续谱数据成像方面比传统平台性能提升了2.23倍,原来耗时169天的特征星体检索任务缩短到10秒级别;
依托华为云鲲鹏云服务以及大数据技术,仅需2分20秒,即可完成全国流域未来3天670万个河道断面的洪水预报计算……
事实上,在大数据、分布式存储、数据库、原生应用和云服务等场景下,鲲鹏这个神兽都在大展身手,打破算力瓶颈 。 例如,在大数据场景,鲲鹏处理器性能平均比通用CPU高30%以上,这意味着可以用更少的设备提供同等大数据处理能力,降低总体拥有成本;在分布式存储场景,鲲鹏处理器可以将压缩时间减少66%,提升IOPS性能20%以上;在数据库场景,鲲鹏平台的性能高出x86平台20%以上,帮助运营商、金融行业客户承载企业关键应用;在原生应用场景,ARM架构原生同构无性能损耗,相比之下,x86架构却要损失30%性能……
后记:一场新生产力风暴
唯物史观如此定义生产力和生产关系:生产力决定生产关系,生产关系要适应生产力的发展,生产关系是生产力发展的形式,生产关系会反作用于生产力 。
现在业界已经形成了这样的共识:在数字经济的新时代,算力是新生产力,数据是新生产关系 。 换句话说,只有算力这个瓶颈被打破,才能让数据在数字经济时代发挥出最大的价值 。
打破算力瓶颈,鲲鹏+昇腾的双引擎正在发挥越来越大的作用,它让我们看到普惠的超高算力成为可能 。 可以说,伴随鲲鹏计算生态的发展和应用,算力这个制约万物互连、万物智能发展的问题正在得到解决 。
[瓶颈]一幅漫画引发的思考：打破算力瓶颈的钥匙终于找到了
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例如,正是因为鲲鹏计算产业的布局,华为正在革新数据的能力,构建起融合、智能、开放的数据基础设施 。 华为云与计算BG总裁侯金龙曾在2019年11月举行的全球数据基础设施论坛上就表示,过去主要依靠人来完成设备配置和运维,运维人员经验和能力的高低决定了管理效率的优劣 。
华为基于AI芯片、存储和云的三层架构,通过云上训练和云下推理,让系统越用越快、越用越省 。 具体来说,依托昇腾处理器的AI能力,自动学习和识别IO流,提升Cache预取命中率,系统整体性能提升20%;依托鲲鹏处理器的多核算力,根据不同的数据类型,实时优化数据缩减算法,TCO降低25% 。
正所谓是:鲲鹏展翅,算力破局,智能加速 。 鲲鹏这只“神兽”扇动翅膀,一场生产力的升级风暴随之袭来,而这也让智能化时代加速到来 。（责任编辑：季丽亚 HN003）


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