【2018亚太数据中心峰会】曹峰：AI赋能下的数据中心产业发展趋势

在过去的2017年，亚太地区的数据中心市场增速接近15%，领先于全球其他主要地区，与整体经济增长水平保持同步。区域内多元化的经济体发展特征使各国数据中心市场形成了鲜明的差异，以香港、新加坡为代表的成熟市场保持稳定增长，而以印度、印度尼西亚、为代表的新兴市场则呈现出强劲的增长动力。

2018年5月15日-17日，由中国IDC年度大典组委会主办，中国IDC圈、CloudBest承办的"2018亚太数据中心峰会"在深圳盛大召开。

5月17日，"2018亚太数据中心峰会"正式召开，中国信通院云大所人工智能部标准和评测项目主管、人工智能关键技术与应用评测工信部重点实验室副主任曹峰在现场进行《AI赋能下的数据中心产业发展趋势》精彩分享。

中国信通院云大所人工智能部标准和评测项目主管

人工智能关键技术与应用评测工信部重点实验室副主任 曹峰

以下为演讲实录：

曹峰：今天我的介绍分三部分：一是人工智能产业发展现状；二是AI+数据中心，在我们看来有哪些结合的点，AI如何赋予技术中心，如何让它更加环保、更加节能。AI给数据中心新业务提供好的方向。三是简要介绍信通院在人工智能方面的工作，非常欢迎大家积极参与到我们的工作中来。

2017年到2018年，人工智能发展是非常火的，一系列的智能产品，比如智能音响、智能手表等等的智能产品应用层出不穷。最后是英伟达的估价，上次拿出来190元，现在已经260元了，上次拿出来是9月份，我发现亏大了。为什么这么火呢？现在人工智能训练芯片大概70%、80%都是由英伟达出货，他们基本一家独大。人工智能肯定会继续火下去，股票不敢说。

全球的政策，大家看到近年来美国、英国、日本、加拿大等一系列国家都针对人工智能的技术、产品应用等等发布相关的计划、规划路线图等，都可以看到各个国家把人工智能抓住作为本次科技革命重要的抓手来作为重点推进。这是我国人工智能产业发展的要求，其实能从去年十九大习总书记在里面提出推动人工智能实体经济深度融合，我们看到人工智能是我国的国家战略，从2015年开始国务院发改委、工信部、教育部等等已经出台了一系列的国家层面的纲领、规划等等文件，整体推动人工智能的发展。主要的是后面这几个，包括新一代人工智能发展规划，促进新一代人工智能产业发展三年行动计划等等。还看到这些从人才等等的力度非常强。

人工智能层面在各位看来，已经深入大家的实际生活中。比如移动互联网、金融、医疗、政治等等方面，包括语音识别、互联网数据、银行保险应用、券商、医学、教育，这些大家可能没有实际的感官。比如大家早晨起来第一件事是拿手机看新闻，新闻有智能推送和智能筛选的机制，这样就会推送你比较喜欢的新闻。比如早晨起来去上班，你叫一辆车，还有一些路径规划的工作。如果各位有开特斯拉的，会有些辅助驾驶的功能。比如去银行办业务或者出差去机场，人脸识别、人脸验证，验证你是不是自己。还有天眼工程等，是暗地里保护我们每个人的安全，会实时把一些敏感人都会识别出来抓住。其实可能大家没有明显看到，但是人工智能技术深入我们的生活中。

这是我们院里的一组数字（见PPT），我国人工智能的应用创新层出不穷。人工智能作为一种赋能的技术，是可以和传统行业深度融合，帮助传统行业提质增效，还有创新提出新的管理或者生产方案。

简单讲讲，这个图如果关注人工智能就听得比较多，人工智能为什么又崛起？三驾马车，算力、算法和数据资源，跟数据中心结合是算力这块，和数据中心结合非常紧密。

第二，刚才简要经少了人工智能整个产业的发展现状，接下来着重介绍一下数据中心和人工智能的深度融合的体验。

首先是人工智能对数据中心带来的挑战，人工智能因为很多训练的芯片都是在用GPU做，在座的肯定业内的近期接到很多GPU机架的要求，可以看到GPU服务器对机架的供电要求特别高，传统一个机架的功率密度是5000W或者8000W很高，但是它的级别要求更高。功率密度提高，供配电基础设施的能力，而且不只是成倍提升，有可能是指数层级的提升。制冷，其实很简单，用电多需要散热多，所以一方面现在很多企业都在探索风冷向液冷转化，单机架构功率超过20KW、30KW的时候，风冷对散热的改善就没有那么强了。这方面国外的研究，我记得Google还是亚马逊的数据中心做得放得比较稀，但是国外地广人稀，和咱们国家北上广深的情况不一样，咱们寸土寸金，如果一个机架大，显然成本上是扛不过去的。人工智能带来边缘计算的兴起，为什么单独把边缘计算拿出来作为挑战？传统认为数据中心是信息的交汇或者处理的节点，人工智能的很多技术，比如摄像头的数据，一方面需要在靠近端侧进行实时的训练，如果把它传到传统的数据中心里面一方面带宽要求比较大，另外时延要求没有办法满足实时要求。如果大家验人脸，五秒，我站在那儿认不出来会特别郁闷，这是什么情况，到底怎么回事。我们看到人工智能给数据中心带来一些挑战。这些挑战并不是不能解决，前面也有很多位专家都对数据中心的、边缘计算、供冷都提到了，业界跟着产业的潮流来说，也是做相关的事情。

下面是智能化的数据中心，智能化的数据中心相关的解决方案成为近期的热点。人工智能能做什么？我们来看它在数据中心里面做什么。人工智能一方面替代简单的重复劳动，另外就是大量的数据终提取规律性的信息。第三个是大量的方案中优选最佳方案。最后就是在复杂的数据环境下选择最优的模式。对应的数据中心就是智能运维和节能降耗。目前我们运维是一群人在那儿盯着大屏幕，设置告警信息的阈值，还有相关模式识别的任务，如果有告警，就帮助大家解决。一方面它可以做故障的实时监控，能实现潜在的故障告警。如果是人，模式识别是有些自己本身的固有的技术的瓶颈，可能达到50%、60%就已经很高了。另外对小的或者级别不是很高的告警，它不是很敏感。根据大量的算法实现一些实时的故障定位，传统来讲，大家可能需要找到故障去查手册或者找工程师，去做故障定位。如果在大量数据训练情况下，会把实时故障定位找出来。实现重点区域的问题或者潜在的问题监控，比如说这块我经常出问题，我可以把它作为解决方案，能持续的把它潜在的问题找出来，或者持续对它进行监控。能够提交一些解决方案的智能化推荐。

（编辑：温州站长网）

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