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[導讀]沒有先進的制程,再頂尖的科學家也無法用少量的晶體管完成復雜計算;沒有更高的頻率和更大的緩存,再高效結(jié)構(gòu)也無法轉(zhuǎn)化為強大的計算能力;但對于實際的算力來說,這些都只是表象。真正的算力,是云數(shù)據(jù)中心里能跑多少應用,是超算中心里的科學家能夠多快獲得結(jié)果,是用戶能夠把經(jīng)歷集中在業(yè)務和應用之上。

有人說這是智能時代,有人說這是數(shù)據(jù)的時代,有人說這是云時代……但無論我們?nèi)绾味x當下與未來,算力卻總是一個繞不開的話題。但當我們在討論算力的時候,我們究竟在談什么?是幾nm的制程?是多少GHz、多少L3緩存?是多少核心、多少線程?這些都對,但也都不對。

沒有先進的制程,再頂尖的科學家也無法用少量的晶體管完成復雜計算;沒有更高的頻率和更大的緩存,再高效結(jié)構(gòu)也無法轉(zhuǎn)化為強大的計算能力;但對于實際的算力來說,這些都只是表象。真正的算力,是云數(shù)據(jù)中心里能跑多少應用,是超算中心里的科學家能夠多快獲得結(jié)果,是用戶能夠把經(jīng)歷集中在業(yè)務和應用之上。

英特爾處理器

還有哪些核心競爭力?

眾所周知,英特爾在挑戰(zhàn)新制程的道路上遇到了一些困難。這使得英特爾很難在兼顧功耗、良率及芯片面積的情況下,在晶片之上集成更多的晶體管。相應的,也就無法構(gòu)建更多核心、更多線程。這的確給英特爾繼續(xù)挑戰(zhàn)更高的處理器性能帶來了麻煩,但實際的情況卻遠非如此簡單。

硬件的性能需要依靠軟件來體現(xiàn),而軟件層面的優(yōu)化則直接關(guān)系到硬件的性能。舉個例子,2000年,索尼推出的PS2主機使用的Emotion?Engine處理器使用180nm制程,包含1050萬個晶體管,每秒能夠生成6600萬個多邊形(概括系統(tǒng)3D能力的核心指標之一);同年英偉達發(fā)布的GeForce?2?Ultra使用同樣的工藝制程,包含2500萬個晶體管,理論上每秒?yún)s只能生成3100萬個多邊形。前者運行著定制的操作系統(tǒng),并且軟件都由專門的開發(fā)機進行開發(fā);而后者則面向PC市場,運行在Windows環(huán)境中。

當然,如此簡單粗暴的對比索尼EE處理器和英偉達顯卡的每秒多邊形生成率并沒有太大的實際意義,但這也足以說明軟件優(yōu)化的意義。

誠然,我們無法要求今日的商用系統(tǒng)全部運行經(jīng)過深度定制開發(fā)的操作系統(tǒng)和應用軟件,但細致且廣泛的調(diào)優(yōu)仍舊關(guān)系到硬件最終性能及用戶價值的體現(xiàn)。

回到今日的主題,當我們在看到英特爾遇到的種種問題時,我們也應當注意到,英特爾始終在投入更多的人力和資源于軟件及系統(tǒng)的優(yōu)化之上。而通過這些優(yōu)化,英特爾所獲得不僅是一個個用戶的認可,更是海量用戶價值的體現(xiàn)。

開放的云服務提供商

開放的選擇

在處理器廠商的各類客戶群中,CSP絕對是一個十分特殊的存在。CSP的價值在于向外界提供高性價比的基礎(chǔ)設(shè)施類服務;換句話說,如何以更低的價格對外提供更多服務是CSP的核心盈利模式。這意味著,CSP對于性能是十分敏感的。當兩款處理器價格持平,那么CSP會毫不猶豫的選擇算力更高的那一款。

青云QingCloud是國內(nèi)一家特色十分鮮明的CSP,堅持中立可靠的為客戶提供云計算服務。但是相對于財大氣粗的BAT,青云QingCloud更在乎基礎(chǔ)設(shè)施的性價比。同時,青云QingCloud對于基礎(chǔ)架構(gòu)中計算平臺的選擇也始終保持開放態(tài)度,任何能夠提供優(yōu)勢性價比的產(chǎn)品都會成為青云QingCloud未來基礎(chǔ)架構(gòu)的選項。所以,對于不同的計算平臺,青云QingCloud不僅始終保持關(guān)注,更會通過不斷的對比測試來決定下一次升級的對象。

顯然,對于此時的英特爾,想要拿下青云QingCloud,難度自然不小。但就在大家都以為青云QingCloud會選擇目前外界呼聲更高的對手產(chǎn)品時,英特爾卻再次成為其采購對象。在這一結(jié)果的背后,則是英特爾戰(zhàn)略客戶支持部門的大力支持。

2020年1月,青云QingCloud在測試后認為對手產(chǎn)品在一些場景中的性能表現(xiàn)要優(yōu)于英特爾。但在英特爾戰(zhàn)略客戶支持部門的努力下,英特爾軟件工程團隊對青云QingCloud的軟件測試環(huán)境進行了細致的調(diào)優(yōu),而經(jīng)過調(diào)優(yōu)后的測試結(jié)果則完全逆轉(zhuǎn)。最終,開放的青云QingCloud在對自身軟件環(huán)境進行調(diào)整后仍舊選擇了英特爾的產(chǎn)品。

另一方面,在英特爾團隊的協(xié)助下,青云QingCloud還上線了基于英特爾至強處理器的AI推理業(yè)務,直接擴展了青云QingCloud的服務目錄,讓青云QingCloud能夠更快的加入普惠AI的大潮,在競爭中不落人后。同時,青云QingCloud也是首個將傲騰產(chǎn)品應用在企業(yè)級存儲的緩存層中的CSP,在成本平衡的前提下實現(xiàn)了更好的性能。

對于英特爾平臺所帶來的一系列應用新體驗和新業(yè)務,青云QingCloud供應鏈總監(jiān)廖洋直言不諱:作為CSP,青云QingCloud不僅關(guān)注硬件的采購成本,更關(guān)注硬件在使用和對外服務過程中的成本。而英特爾對于青云QingCloud的關(guān)注、溝通及服務不僅讓彼此之間形成了深度的默契,更幫助青云QingCloud解決了業(yè)務層面的諸多實際問題。

而對于青云QingCloud,英特爾也通過自身真金白銀的服務付出換來了客戶選擇與信賴。

超級算力背后的超強服務

如果說云計算是讓大量的資源去服務更大量的用戶,那么與之相對的便是HPC領(lǐng)域的用大量資源去滿足幾個應用的需求。在算力應用的道路上,云和超算,一個向左,一個向右。但在對用戶的支持方面,英特爾的支持卻是一以貫之的。

與前面的CSP不同,HPC的用戶多為高校和科研機構(gòu)。如果說以CSP為代表的企業(yè)用戶對算力的追求是全生命周期的極致性價比,那么以高校和科研單位為主的HPC用戶群則更關(guān)注算力的絕對性能和在專業(yè)領(lǐng)域的支持。因為在云之中,算力是以各種高度模板化的服務列表來呈現(xiàn)的;而在科研類應用之中,HPC很可能昨天還在處理氣象問題,今天就需要轉(zhuǎn)戰(zhàn)重金屬污染的防治。不確定的應用方向,不確定的計算規(guī)?!ㄒ淮_定的是,HPC的用戶需要更多支持與幫助。

清華大學、中南大學,前者是如雷貫耳的中國頂級學府,后者則是擁有6個國家一級重點學科、12個二級重點學科的知名高校。而為了方便科研,兩所高校同樣也是HPC的老用戶。

在傳統(tǒng)的商業(yè)領(lǐng)域,很多成熟的應用都有龐大的開發(fā)支持和用戶基礎(chǔ),軟硬件的適配能夠獲得很好的保障。但在超算領(lǐng)域,應用的開發(fā)者和使用者都是小眾用戶,能夠理解業(yè)務和軟件邏輯的人少之又少,針對硬件變化的軟件優(yōu)化也就更少。因此,無論使用這些軟件的是本科生、研究生還是博士生,軟件的優(yōu)化都需要有專業(yè)人員的支持。

另一方面,從硬件的構(gòu)成方面,不同的高校和科研機構(gòu)也有不同的傾向。以清華大學為例,在其擁有的包含近2000個節(jié)點的超算系統(tǒng)中包含800多個Westmere-EX架構(gòu)節(jié)點(2010年興建)、200多個Broadwell架構(gòu)節(jié)點(2016年興建)和900多個Cascade?Lake架構(gòu)節(jié)點。顯然,清華大學的超算建設(shè)思路屬于“常用常新”的滾動建設(shè)型。而中南大學則直接使用了新的Cascade?Lake架構(gòu)至強Gold?6248R構(gòu)建了1000多個節(jié)點。顯然,中南大學屬于“一步到位”型。

而無論采用哪種建設(shè)思路,從最開始的架構(gòu)設(shè)計到處理器具體型號選擇,到供應商設(shè)備再到最后的應用移植與調(diào)整優(yōu)化;英特爾都全程參與。

對此,清華大學高性能計算中心張武生老師舉了一個生動的例子:在超算的使用過程中,清華發(fā)現(xiàn)在某一個應用上英特爾處理器的計算結(jié)果與其他平臺不一致。在得知這一消息后英特爾第一時間調(diào)集全球研發(fā)力量進行響應,并最終找到了原因、對硬件進行了修正。而在另外一個要求實時性、高帶寬、高IO的金融類研究項目中,由于計算模式不一樣,清華在實際的研究過程中遇到了很大困難。英特爾得知之后更第一時間為清華提供了全新的測試平臺,保證了實驗的進度;整個過程只用了兩三周時間。響應及時,支持到位。

對于英特爾的支持,中南大學鄒有老師則表示:英特爾平臺有著完整的編譯器和文檔支持,軟件的開發(fā)和移植都能夠比較方便的展開。同時,英特爾對客戶實際應用中的真實需求有著很深的理解,并提供了眾多的培訓項目,幫助學校的老師和同學提升了深度學習方面的能力。而這些軟硬件和技術(shù)層面的開放性使得英特爾成為了一個更方便使用的平臺。

當超算遇到云

作為一種高精尖的IT應用,對超算有需求的也絕不止清華、中南大學這樣的頂尖學府,更有廣泛的其他企業(yè)、高效和研究機構(gòu)。如果每個單位在遇到HPC需求時都以自建的形式來滿足,那么無論從經(jīng)濟成本還是時間成本來看,很多研究都是無法繼續(xù)的。因此,更合理的解決方案就是讓超算具備對外提供服務的能力,換句話說就是“超算云”。

并行科技是一家專注于高性能軟件開發(fā)、服務的公司;而超算云則是并行科技近幾年的戰(zhàn)略發(fā)展重點。相較于自建超算的高校或其他研究機構(gòu),作為一家商業(yè)公司,并行科技在超算建設(shè)方面更注重系統(tǒng)的性價比——讓硬件以更高的效率為高性能應用服務。

在底層硬件領(lǐng)域,并行科技一方面在基于英特爾Cascade?Lake-AP架構(gòu)處理器構(gòu)建自營硬件平臺,另一方面也在積極聯(lián)系擁有超算系統(tǒng)的高校和科研機構(gòu),使之能夠?qū)㈤e時的計算資源貢獻出來,為其他用戶服務,獲得更多資金以支持教學科研發(fā)展。

而在軟件平臺層,并行科技則基于英特爾系列處理器的硬件特點開發(fā)了高效且靈活的超算云OS,在實現(xiàn)用戶管理和計費功能的同時,也讓平臺能夠充分調(diào)動底層硬件資源實現(xiàn)更具效率的計算。當然,并行科技的超算云還將常用的、經(jīng)過細致優(yōu)化的超算應用以服務目錄的形式提供給用戶,免去用戶軟件部署和調(diào)優(yōu)的麻煩。

與此同時,并行科技還聯(lián)手英特爾每年舉辦并行編程大賽,在高校中普及高性能計算編程技巧和方法,為超算領(lǐng)域的持續(xù)發(fā)展培養(yǎng)更多的跨界編程人才。

當我們在聊算力時

我們到底在討論什么?

伴隨社會與商業(yè)的數(shù)字化,算力已經(jīng)成為支持社會、科研和商業(yè)的不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)要素。而這一要素更要在軟件應用當中體現(xiàn)其具體價值。再強大的算力也需要配套的應用和優(yōu)化,才能充分發(fā)揮效能。

因此,當我們在聊算力時,我們所說的不僅僅是制程、核數(shù)、頻率,更是算力之上的軟件以及算力背后的優(yōu)化、服務與長期的支持。

在這些方面,英特爾對用戶的重視與支持毋庸置疑;以“客戶至上”作為公司的價值觀,英特爾一直在深入各行各業(yè),緊密聆聽客戶的心聲,從推動應用落地的角度有針對性地對產(chǎn)品和解決方案策略進行調(diào)整。而在此之外,英特爾還提供了軟件、內(nèi)存與存儲、網(wǎng)絡、安全等多種配套技術(shù)。加之架構(gòu)、制程與封裝,英特爾圍繞數(shù)據(jù)價值所構(gòu)建的六大支柱正在成為各行各業(yè)用戶實現(xiàn)價值方便捷徑。

而隨著算力需求和以英特爾為代表的ICT企業(yè)的技術(shù)發(fā)展,在聊算力時,我們討論的話題還可以更多。


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