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软硬两手抓,英特尔与阿里云携手推进云基础设施创新

 2017/10/18 1:25:47    程序员俱乐部  我要评论(0)
  • 摘要:作为一年一度的中国乃至全球的云计算大事件,阿里巴巴2017杭州云栖大会在前几天刷了无数次屏。在众多崭新发布的产品、内容背后,云计算正在从最基础的“云端化”向更加复杂的产品细分、技术组合创新甚至是“AI化”发展。反过来看,新趋势一个接一个,但它们并不是无根之水,依旧需要各种基础的云计算软硬件提供能力和创新源动力。这也是为什么阿里云会选择英特尔合作,后者也是本次大会唯一的战略合作伙伴。究竟这个中国互联网巨头和硅谷技术巨头的组合,都擦碰出了哪些火花
  • 标签:英特尔 创新

软硬两手抓,英特尔与阿里云携手推进云基础设施创新

  作为一年一度的中国乃至全球的云计算大事件,阿里巴巴 2017 杭州云栖大会在前几天刷了无数次屏。在众多崭新发布的产品、内容背后,云计算正在从最基础的“云端化”向更加复杂的产品细分、技术组合创新甚至是“AI 化”发展。

  反过来看,新趋势一个接一个,但它们并不是无根之水,依旧需要各种基础的云计算软硬件提供能力和创新源动力。这也是为什么阿里云会选择英特尔合作,后者也是本次大会唯一的战略合作伙伴。

  究竟这个中国互联网巨头和硅谷技术巨头的组合,都擦碰出了哪些火花?雷锋网(公众号:雷锋网)在这里就结合云栖大会上全新发布的信息和各种产品技术细节为你盘点一番。

  未来的数据中心

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  在云栖大会的英特尔分论坛上,英特尔数据中心事业部副总裁、创新预研及架构事业部总经理 Dhiraj Mallick 首先表示:“企业的数字化转型,将带来第四次工业革命。”根据英特尔的估计,2018 年大部分行业中排名前 20% 的企业的位置,将被那些积极采用数据技术的公司所占据。

  Mallick 在现场也举了几个例子,有的农民基于数据的分析结果来改变种植玫瑰时的植株间距,有的煤矿利用数据来保护他们的安全等等。他着重想要突出的观点是——企业的发展和运营正在从传统方式转向数字化新方式,而且企业们对此还非常积极。

  因为对数字化的期待,也让企业们对数据非常渴求,而事实上各种传感器收集的数据量非常大,各种展示渠道所需要数据也非常大。例如自动驾驶每分钟就会产生 40GB 的数据,而 VR 设备每分钟却需要 200GB 的数据。

  这些庞大的数据自然也给云计算提供了全新的要求,Mallick 将其总结为五点:流动性和轻便性、自主管理、终端存储、无边际以及无处不在的智能

  对于这五点,Mallick 也做出了更加详细的解释,同时也阐述了他和英特尔眼中一些与云端相关的重要趋势,包括:水冷将会成为主流散热方式;服务器的自我管理能力将会变得越来越强;数据将会越来越多的存储在终端但又通过网络互联;数据中心边际将逐渐消失且总体变得越来越大;人工智能在云端中扮演的角色将会越来越多。

  基于以上几点趋势,Mallick 也在现场表示:“未来的数据中心不再只是存储数据,它们将驱动行业变革的发生。”而英特尔所扮演的角色,就是要让这种变革成为可能,因为英特尔自身拥有强大的创新能力、对创新持开源开放的态度,以及对多个行业有强大的影响力

  超级大脑:至强可扩展处理器

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  作为本次云栖大会中的一个重磅产品,阿里云在周三带来了全新的“神龙云服务器”。作为阿里云自研、并基于各项领先技术打造出的下一代云服务器产品,它有着诸多创新点,其中最重要也是最基础的一个,就是采用了英特尔最新的至强可扩展(Xeon Scalable)处理器。

  作为英特尔今年 7 月才刚刚发布的最新产品,至强可扩展处理器可以说是一次重大的改变。用英特尔自己的话来说:这是业界 10 年来在数据中心平台技术上的最大进步。

  这次改变也体现在性能上。英特尔至强可扩展处理器的整体性能,相比上一代产品提升了 65%,OLTP 仓库负载比当前系统提高达 5 倍,从而能加速包括建模与仿真、机器学习、高性能计算和数字内容创建在内的多种工作负载。

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  在全新至强处理器发布之时,英特尔官方表示:“相比上一代产品,英特尔至强可扩展处理器针对深度学习训练和推理可提供高达其 2.2 倍的性能。结合可加快交付人工智能服务的软件优化,相比 3 年前的、未经优化的服务器系统,全新的处理器可实现 113 倍深度学习性能的提升。”

  其他的一些新功能,也让显著的性能提升成为了可能:可提高计算密集型工作负载性能的英特尔 AVX-512 指令集、能够降低系统延迟的全新英特尔网格架构、用于加密和数据压缩硬件加速的英特尔 QuickAssist 技术,以及基于英特尔 Omni Path 架构的高速互联等。

  而在可扩展性上,英特尔至强可扩展处理器最多集成了 28 个内核,在四路系统配置下最高支持 6TB 内存,可提供 2 条 PCIE 插槽到 8 条 PCIE 插槽,甚至是对更多插槽配置提供支持。

  值得一提的是,在 7 月初至强可扩展处理器的首发现场,英特尔数据中心事业部副总裁兼 IT 变革事业部总经理 Lisa Spelman 就表示:“这款全新处理器目前的订单量已经达到 50 万颗,将有 30 多个企业和行业用户采用。”同时,英特尔还与服务器和应用软件业界合作,正陆续推出全新的“英特尔 select 解决方案”,让用户能够更快、更简单地发挥至强可扩展处理器的全部潜能,来惠及自身的业务。

  凭借着为服务器所进行的一系列优化设计,以及英特尔为其打造的一系列配套设备,至强可扩展处理器已成为了服务器有史以来最强的“超级心脏”。

  除了理论测试中的各项佳绩外,性能和一系列接口上的优化,也让新一代至强可扩展处理器对于云计算应用,特别是“混合云”的支持更强:它相比于前一代产品,在处理十几种常见企业工作负载时,性能提高了平均 1.6 倍;相比于使用4-5 年的系统,英特尔至强可扩展处理器将每台服务器运行的虚拟机数量增加了 4.2 倍;企业可因此运行更多的工作负载和应用。

  至强可扩展处理器的存储好搭档:傲腾

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  当然,只有强劲的处理器也是不够的。对于服务器来说,存储是另外一个最重要的组成部分。这也是为什么英特尔在这次大会上着重介绍傲腾(Optane)的原因。

  在本次大会的英特尔分论坛上,英特尔非易失性存储器解决方案事业部资深总监 David Tuhy 就直言:“傲腾是一项将带来巨大转变的技术,也将带来巨大的机会。”

  傲腾起源于一项英特尔和美光联手研发的技术——3D XPoint,它在内部结构上与传统的 RAM 内存和 NAND 闪存完全不同,从一开始就采用了立体化的结构设计。在这样的立体结构里,存储容量不再单纯受芯片平面面积大小的影响,因此在同样的芯片面积上,可以容纳更大量级的数据,并支持更高的数据吞吐量。

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  而与此同时,目前各种存储介质中的“分布”,也给傲腾创造了发挥价值的空间:SRAM、DRAM 等内存存储介质虽然读写速度快,但成本较高,容量增长缓慢;存储容量最大的 HDD 机械硬盘容量最大,但速度方面只在持续读写方面有所增长,突发频繁读取能力、反应时间都无法满足服务器需求;NAND 闪存,也就是多数 SSD 的基础技术出现之后,成为了两者中间的一个选择,但从速度和容量两个方向来考虑,它还是比较接近 HDD。这也让 DRAM 和 NAND 中间出现了一个难得、但又亟待填补的的“真空”。

  根据英特尔官方给出的数据,在搭配至强处理器的情况下,傲腾 SSD DC P4000X 数据中心级固态盘能让 low Queue depths 快5-8 倍,在负载下的反应速度快 40 倍,全寿命期间写入的数据量可以达到 SSD 的 2.8 倍。

  用 Tuhy 自己的话来说:“傲腾实在是太快了,快到数据库和软件代码需要为它重写,我们也正在着手进一步挖掘它的潜力,相信之后它的表现还将有所提升。”

  早在今年 3 月,阿里和腾讯就已宣布将在自家产品上使用英特尔最新基于 3D Xpoint 技术的傲腾。今年 9 月中旬,阿里云也拿出了凭借英特尔至强处理器和傲腾技术打造的全新商用关系型云数据库产品 POLARDB,相信它也将成为其他云服务提供商学习或模仿的对象。

  机器之眼:RealSense

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  虽然在外界看起来 AR 不如前两年那么火热,但苹果、谷歌等一众巨头还在 AR 领域持续投入,阿里也不例外。在本次大会上,阿里就发布了全新的 AR 开放平台,开发者通过接入套件,即可快速创建 AR 内容,无需担忧其他问题。

  在让 AR 变得更容易实现的道路上,英特尔同样有所贡献,其中 RealSense(实感)系列传感器技术是最为普通人所知的一部分。

  英特尔中国新技术事业销售部总监何火高表示:“英特尔打造 RealSense 的愿景就是希望让机器能够像人一样来看世界。”

  作为业内最早提供成熟 AR 传感器的公司之一,英特尔旗下的 RealSense 从 2014 年至今已经发展出了 4 代产品,并且被应用到 VR/AR、手机、开发套件、机器人、无人机、自动驾驶等各个领域。

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  与前几代产品相比,全新的 RealSense 400 系列摄像头在各项规格上更进一步,不仅可视角度更大、画面也更清晰。英特尔还计划在 2018 年为其引入 ASIC 等专用处理器,进一步减轻其在终端上的应用门槛。让机器视觉的普及成为可能。值得一提的是,英特尔之前已收购了视觉处理专用芯片的制造商 Movidius,并且已经将 Movidius 的部分图像处理芯片技术应用到了 RealSense 产品之上,想必更加完善强大的“机器之眼”已是指日可待。

  软件亦有可为:BigBench 破 100TB

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  说完硬件再来看看软件,在本次大会上,阿里巴巴集团副总裁周靖人与英特尔数据中心事业部副总裁 Robert Hays 一起公布了阿里云在大数据计算能力上的系列突破,包括:BigBench 数据规模首次扩展到 100T;流计算 2.0 每秒峰值达千万 QPS,整体链路延时亚秒级;E-MapReduce 对比同类产品平均性能提升 3 倍。

  作为大数据的端到端基准测试项目,TPCx-BigBench 在行业内拥有非常高的权威地位。目前,TPC 官网公布的测试最大规模为 10TB,最佳性能是 1491.23BBQpm。

  阿里云与英特尔取得的进展,离不开至强可扩展处理器,还有双方合作发布的 BigBench On MaxCompute+PAI,它们在全球范围内首次将 BigBench 测试规模拓展到 100TB,同时最佳性能达到 7000BBQpm。这些成绩,是首个源自公有云的 Benchmark 成绩。

  阿里云与英特尔在软硬件优化方面的深度合作,在这次突破中同样发挥了关键作用。据雷锋网了解,MaxCompute 在海量数据处理、机器学习算法运行方面都有优势。由于基于阿里云自主研发的分布式服务器系统“飞天”,所以集群服务器规模可超过 1 万台,数据规模可达到 EB(10^6TB)级别。

  在云栖大会结束之后,MaxCompute 的测试环境会开放一个月,BigBench On MaxCompute+PAI SDK 也会开源,供开发者们验证和试用。

  英特尔数据中心事业部副总裁 Robert Hays 表示,”我们非常高兴能和阿里云携手在最新的至强可扩展处理器平台上对 MaxCompute 进行深度优化,并见证阿里云 MaxCompute 在 BigBench 测试中获取优异成绩。”

  云时代的裂变仍在继续

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  自 2000 年以来,全球数据量呈指数级增长,大部分来自互联网和移动个人设备。物联网也促成了数据生成量的强劲上升曲线。据思科预计,全球移动数据流量从 2016 年到 2021 年将会增加 7 倍。

  单单是为了存储、传输、计算这些数据,就能为全球云计算市场带来巨大增长动力。以阿里云及其最大对手亚马逊 AWS 为例,在最新一季度的财报中,两者的云服务营收同比增幅(年度对比)分别达到了 96% 和 42%。

  越来越多的数据流还使得 AI 技术的应用更为必要:一些行业的数据流现在非常大,只有 AI 才有能力处理这些数量的数据和解析其复杂性。但相反的,AI 技术的加入也让人们对于数据更加渴求,进一步加大了人们对于云服务的需求。

  根据 IDC 测算,2017 年全球购买公有云服务的支出预计将达到 1225 亿美元,相比 2016 年增长 24.4%。公有云服务支出的复合年增长率几乎为总 IT 支出增长的七倍。IDC 预测,到 2020 年,全球在这方面的支出将超过 2034 亿美元。云服务提供商(CSP)面临着巨大的机遇和激烈的竞争,需要继续努力加快创新步伐并保持低水平的价格。

  一方面要满足市场需求,一方面还要应对激烈的竞争,两重因素结合起来,转变为了云计算领域对新技术、产品、服务的巨大需求。

  云服务提供商自己也在不断推陈出新,例如亚马逊 AWS,其新服务层出不穷,同时还投入了大量资金用于研发。据悉其 2016 年第二季度就投入了 142 亿美元用于提升其公有云部门的技术能力。

  各大云服务提供商都非常努力,但他们的辉煌成果同样离不开英特尔的贡献,包括它提供的越来越强的处理器、越来越快的存储介质、越来越快的网络、根据各项云业务不断改变的软件定义基础设施技术、兼顾软硬件且规模更大和更为深入的合作、对各项技术平台的开放和对多种开源技术及其社区的支持等。

  可以预见,英特尔在接下来更加全面、影响力更大的云时代,还将扮演更加重要的角色。

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