面对人工智能 传统的浪潮想做什么？

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在4月26日的云数据中心合作伙伴大会上，Inspur集团CEO王恩东表示，2016年，智能计算在计算需求中的比重达到一半，云计算大数据正在向智能计算演进。

智能计算也被称为人工智能。在Inspur的定义中，智能计算基于云计算，以大数据为认知方法，以深度学习为优化方法。它已被应用于许多领域，如医疗、交通和金融。这或许可以解释为什么这股潮流正在推动“智能计算”。

人工智能的应用主要依赖于三个方面:计算、数据和算法。具体来说，它是第一个形成以云为中心的计算基础的物理集中，为应用程序和数据的集中提供了条件；然后，进行数据集成，并在此基础上进行应用创新。

人工智能计算的挑战也在这三个方面。

就计算而言，传统的信息计算随着业务量的增长呈线性增长，但基于云计算和大数据的人工智能对计算的需求呈指数级增长。可以说，它对算法和硬件提出了更多的挑战。

就数据而言，数据处理的速度无法满足数据增长的需要，尤其是对于深度学习。其中，生成的数据总量大于实际可存储的数据量，存储接口的速度增长慢于存储介质，数据不能用于产生价值。

在算法方面，算法还不够成熟，成熟的算法不能满足实际应用的需要，如算法模型的选择、优化和开发。

针对这一挑战，王恩东表示，Inspur于2015年开始构建“计算+生态系统”，其产品包括可重构硬件、云数据中心操作系统、大数据处理平台和深度学习算法平台。

具体来说，在计算方面，他认为面对人工智能，传统的数据中心只是简单地堆积服务器和存储设备，用交换机连接它们，并使用虚拟化软件来调度和管理资源，这已经不能满足需求。在这个阶段，创新计算架构极其重要。

因此，Inspur正在推广融合架构，这是应对计算挑战的唯一途径。所谓的融合架构的核心包括硬件重新配置和软件定义。

关于硬件重新配置，王恩东表示，在过去，提高处理能力会增加特殊设备，如用于数据挖掘的计算密集型应用，这需要增加处理器或图形处理器。然而，随着处理器芯片中晶体管资源的日益丰富，fpga等可编程逻辑器件的性能和容量都得到了极大的提高，这使得为特定应用软件重构计算和处理的硬件逻辑成为可能。可重构计算单元既保持了处理器的通用性，又具有专用硬件逻辑的高效率。

软件定义的基础是将计算存储和网络集成到一个资源池中，在软件层动态感知服务的资源需求，并利用硬件重构能力动态分配和组合资源以满足应用的需求。

“两者都是必不可少的，只有软件定义，而且虚拟化效果不高；只有硬件重新配置，系统缺乏灵活性，使用起来非常复杂。”

Inspur集团副总裁彭真在接受采访时也表示，在新的it革命中，计算仍然是未来的核心，而人工智能也给硬件带来了更多挑战，“谁能迎接挑战，谁就能赚钱。”

除了人工智能硬件中常用的图形处理器外，fpga逐渐成为主要的解决方案。腾讯云和阿里巴巴云早就相继推出了基于fpga的深度学习平台。谷歌(google)和亚马逊(Amazon)等科技巨头也在开发适合人工智能的芯片，比如谷歌推出的tpu，雷锋对其进行了诠释。彭真告诉雷锋。鉴于人工智能对芯片的需求日益增长，该公司仍在加大对芯片的投资。

因此，对于计算挑战，Inspur的方法是引入多样化的计算设备，以满足不同应用场景的计算需求，例如通用服务器、集成架构服务器和应用优化服务器。

在大数据方面，Inspur提供了海云洞察(一个应用程序驱动的大数据处理平台)和海云iop(一个支持本地云应用程序的大数据开发平台)。在智能算法方面，它提供了一个深度优化的智能算法平台，主要包括三个层次的算法工具和套件。

一般来说，面对人工智能，Inspur主要做三件事:多样化的硬件平台，包括各种处理；数据管理调度和分析平台；加速深度学习框架。

彭真告诉雷锋。Inspur定位于为人工智能提供工具和平台的制造商。“互联网公司在做人工智能的时候有数据，但是没有数据在波动。我们是产业链不同环节的工具和平台。”

云计算和人工智能的兴起似乎已经让传统服务器制造商不再引人注目和边缘化。根据idc的最新季度报告，2016年云计算基础设施产品(包括服务器、存储和以太网交换机)的销售收入增长至326亿美元，同比增长9.2%。去年第四季度，非云等传统it基础设施的收入下降了9%。戴尔和惠普hpe的收入都有所下降。

但是你可能不知道的是，bat的gpu服务器都是由Inspur提供的。拥有公共云的百度也在与Inspur合作，并推出了x-man全机柜服务器。

正如inspirur和思科的合资企业Inspur Cisco的首席技术官周目所说，从事云计算和大数据的公司通常认为潜在的网络问题会自然解决，但事实并非如此。因此，思科和Inspur联合推出了S系列网络交换机，这也弥补了Inspur的网络劣势。

同样，人工智能下的计算、数据和算法的挑战也不会轻易解决。因此，Inspur的想法是成为一个工具、一个硬件和一个底层平台，每个人都会做自己的工作。

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来源：搜狐微门户