0
| 本文作者： 任然 | 2018-11-26 18:13 |
雷鋒網消息，2018年11月20日，NVIDIA在蘇州召開了GTC China 2018大會。與會者對這場技術大會的期待不僅在于NVIDIA本身，對于其產品和技術在國內的具體應用也倍加關注。
在本次大會上，國內高性能計算領軍企業中科曙光推出了全新的XMachine系列AI服務器，基于Intel Skylake CPU，最多可通過NVLink支持8塊NVIDIA GPU、10卡訓練GPU、20卡推理加速卡。底板采用CPU主板和GPU解耦合設計，可根據CPU和GPU的發展各自獨立升級，降低用戶更新換代成本。
發布會后，雷鋒網與中科曙光智能計算技術總監許濤進行了深入的交流對話，獲悉中科曙光在產品和市場上的一些思考。
對于大多數人來說，高性能計算（HPC）產品和傳統的服務器似乎沒什么區別，都象征著“專業級”、“企業級”等高大上的定位。不過在談話中我們了解到，以高算力為需求的產品，已經從傳統服務器中獨立出來了，其設計方式和傳統服務器有很大不同。
許濤向雷鋒網介紹，二者首要的區別在于傳統服務器的功耗密度相對較低，而AI服務器等高性能計算產品的功耗非常高，目前發售的AI服務器額定功率已達到3200瓦，下一代HGX產品給出的參考功率更是高達單臺10千瓦，遠遠超過傳統機架式和刀片式服務器。而功耗高也帶來了發熱量大的新挑戰，這是AI服務器和傳統的服務器最大的區別。
設計AI服務器時，供電和散熱是需要重點考慮的問題，相應的對兼容性和穩定性的要求也都不太一樣。在GPU加速卡剛出現的時候，單卡功耗不超過250瓦，而現在已經達到300瓦，按照目前的趨勢，加速卡功耗還會隨著時間推移變得更高，當單塊加速卡功耗達到350瓦以上的時候，傳統的服務器結構就很難滿足了。
“在這么高的壓力下，單個機柜里能擺放的服務器數量是非常有限的。”許濤給我們算了筆賬，“3200瓦的AI服務器，一般的電信機房單柜只能放2臺，即便是20千瓦容量的高端水冷機房也只能放6臺。綜合考慮實際部署情況之后，我們發現4U是非常合理的AI服務器尺寸。XMachine的GPU倉高度為3U，不僅散熱空間大，也為未來的維護預留了很大的空間。”
而對于個人工作站，中科曙光在最新的W560-G30產品上也采用了改進設計的3段式散熱方案：
GPU區域：RTX6000顯卡功耗達300瓦，擁有專門的散熱空間，并且使用IPMI功能精準讀取顯卡狀態狀況并管理顯卡功耗和風扇散熱，控制相應的風扇風量，在保證顯卡散熱的同時將辦公環境下的噪音壓縮至最低，最高可支持2塊顯卡全速運轉。
CPU區域：支持2顆共56個物理核心的至強鉑金CPU，每顆CPU的功耗達205瓦；2顆CPU風道互相隔離，每顆CPU均有獨立進風，保證CPU在高功耗下穩定工作，并可支撐進一步的超頻空間。
電源區域：使用可7*24小時穩定提供1250瓦供電能力的鉑金電源，并設計有電源的獨立風道；時在放置于數據中心使用時，可支持冗余電源和基于BMC的遠程管理功能，變身成為高性能GPU服務器。
隨著異構計算越來越流行，現在HPC Top 500里排名靠前的超高算力服務器基本上都用到了GPU加速卡或者其他加速部件。據雷鋒網了解，目前NVIDIA已經基本壟斷了AI計算的訓練端市場，但在與用戶應用貼合特別緊密的推理端，由于需要進行具體的應用部署，GPU作為一種通用計算單元的優勢就會被削弱。
NVIDIA雖然面向推理端市場發布了T4計算卡，但是像Intel、賽靈思和寒武紀等公司，依然在積極開拓這一領域。根據介紹，XMachine系列AI服務器在設計上可以兼容多種加速器產品，這些芯片在市場中是互補的，中科曙光未來會針對不同應用場合推出使用不同加速芯片的服務器，就看終端用戶的訴求是什么。
“在文字處理或信息導流等業務中，傳統CPU的運算效率也很好；如果是需要捕捉黃金窗口期的商業化公司，那么NVIDIA T4這樣的GPU加速產品可以讓公司迅速上線項目。” 許濤為我們詳細分析著幾種不同的情況，“而對那些擁有特殊業務需求的定制化客戶來說，他們需要經常迅速改換業務邏輯，這種情況下顯然FPGA更適合。”
隨后，許濤特別提到了寒武紀科技今年5月3日發布的首款云端智能芯片MLU100及對應的云端AI計算卡，并糾正了我們對國產AI芯片的一些認識誤區。他表示，寒武紀MLU100芯片與NVIDIA P4/T4加速卡的設計理念大相徑庭，二者在計算能力上并不能直接進行對比。
“寒武紀MLU100芯片所使用的AI框架和技術非常專一，可以快速實現CNN、RNN等各種各樣的卷積過程，達到非常好效果，在特定的推理市場上給用戶提供更好的加速。如果是與應用貼合非常緊密的研究型用戶，寒武紀MLU100芯片可以在其特定環境下將算力發揮到極致。”
中科曙光此次發布的XMachine系列AI服務器，采用了CPU底板和GPU底板解耦的設計，未來可通過模塊化組合的方式進行獨立升級，以降低用戶更新換代成本，最大限度保護投資。
為此我們不免擔心，這種彈性靈活的創新設計，會不會慢慢被其他服務器廠商效仿？
對于這一問題，許濤很是自信：如果其他公司真的模仿我們的機器，說明我們引領了這個市場。
據悉，之前國內的GPU服務器來源基本都是OEM或ODM，但隨著時間的推移，技術輸入越來越困難，這些產品很難適應國內形形色色的定制化需求。
許濤坦言，中科曙光并不是國內第一家推出GPU服務器的廠商，但是他們希望可以做到最好，或者說可以在某些擅長的行業里面做到最好。而想要讓產品始終保持先進的架構或結構，就要不停進行技術演進，一款產品成熟的過程就是一個反復迭代的過程。
“從我們自己的角度來看，現在的產品不應該是完美的，應該有新的版本不停迭代，讓它變得越來越適用于用戶應用場景，或者越來越適用于新技術的發展。”許濤解釋道，“模仿是沒有辦法避免的，但在其他公司模仿的過程中，我們自身也在不停演進，所以我們并不擔心產品被模仿。”
同時他還指出，隨著技術的不斷更新，很多技術要素想要模仿也是很困難的。中科曙光除與NVIDIA建立合作外，還與寒武紀等其他國產芯片合作，合作過程中需要投入大量技術資源和測試資源，這些投入都不是簡單的模仿機器硬件可以實現的。
“從這個層面來講，我們希望他們能模仿。如果其他公司真的模仿我們的機器，說明我們引領了這個市場。”
現在云計算已經不再像過去那樣只停留在各種文章里面，隨著認可度的逐漸提升，不管是專用云平臺還是通用云平臺都在慢慢落地，各種企業都越來越愿意為這份資源去花錢。
中科曙光的AI戰略規劃很大，一方面中科曙光有AI服務器自己的底層硬件產品，另一方面也在硬件產品的基礎上設計配套軟件，并擁有自己的云計算中心和先進計算平臺。云計算中心既可以給用戶提供計算資源，也希望能夠通過虛擬化的技術，幫助那些有獨特見解的用戶實現他們的創意。
雷鋒網了解到，中科曙光在云計算領域的起步其實非常早，在成都、無錫、南京、包頭等地都有為政府提供服務的城市云計算中心。但許濤清楚地知道，云計算中心也需要隨著時代前進而不停演進，隨著普及程度的提高，如果只停留在傳統的發展模式下，未來的競爭力會越來越弱。
“從我們的角度來看，更希望能在某些特殊領域或行業里供專業的云服務。”許濤解釋道，“中科曙光的體量是無法和BAT這種通用云平臺抗衡的，他們的構架非常龐大，可以把很多業務都牽進去，但是對我們來講，想要保持業務的先進性，只能在一些特殊領域或行業里做到最尖端。”
“為用戶提供特異化的服務，使我們的優勢很難被通用云平臺模仿，這才是正確的發展方向，也是我們眼中未來的云計算市場。”許濤如是說。
雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
