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边缘计算服务器迎来爆发年,华为TaiShan问鼎算力巅峰

2019/11/29 20:52:00

在不久前北京举办的世界5G大会上,懂懂笔记观看基于5G网络的远程驾驶演示中,让人略感失望的是,出于安全的考虑,演示用的车辆只是在封闭的园区内,以每小时不到10公里的龟速前进。

在现实路面上,远程驾驶、自动驾驶将面对更加复杂的人车汇集情况。未来每辆自动驾驶汽车每天就会产生高达64TB数据,这些数据的运算和存储不可能由车载计算机来完成,必将借助于5G与云计算技术。

也许是信号的不稳,也许是数据量的超负荷,也许只是维修人员拧动一颗小小的螺丝,哪怕带来0.1秒的延迟,对于时速超过80公里的汽车来说,都将是不可想象的危险。

因此,边缘计算的重要性凸显。

智慧园区、无人驾驶、CDN场景,环境越复杂边缘计算越迫切

当云计算横空出世的时候,我们觉得这个黑科技太完美了,没有什么数据不是上云不能解决的。通过分布式的云计算,可以实现数据的任务分发,并进行计算结果的合并,在很短时间内完成对数以万计的数据的处理,大大节省了数据存储和运算成本。如果觉得公有云对于数据安全有威胁,那么还有私有云可供选择。

随着5G与物联网的发展,万物互联的时代即将到来。根据预测,全球数据量将从2018年的33ZB快速增长到2025年的180ZB。海量的终端和背后更加庞大的数据一旦汇入云端,网络流量的压力,云和数据中心网络的成本压力,应用程序效率的压力,我们会发现,原来云计算也有力不从心的时候。

目前国内高新技术领域的投入已经从过去的云计算和数据中心,转向了5G和人工智能领域,而物联网则是目前网络技术打造的重点,也是各行各业实现效率提升、数字化转型的重要手段。

边缘计算的运用,可以提升物联网的智能化水平,是物联网在各个垂直行业落地的关键钥匙。

有朋友向懂懂笔记描述了他眼中的边缘计算:认为这是一种识别算法,可以通过数据采集绘制出实体的边缘轮廓,进而测算接下来的运行结果,减轻云计算的压力,比如识别图像数据中的扒窃行为,识别汽车驾驶的危险行为等。

虽然讲述得十分生动形象,但并不准确,在边缘计算产业联盟(ECC)与绿色计算产业联盟(GCC)联合发布的《边缘计算IT基础设施白皮书》中,对边缘计算有详细的解释。边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台(架构),就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

这里的边缘,不是物理上的实物轮廓,而是虚拟数据层面的源头地带。形象的说,一台摄像机所拍摄的内容只是简单的存储,那么这些数据毫无意义与价值。想要对摄像数据进行识别与分析,单靠摄像机内置的算力根本无法实现,必须将数据全部上传到云端进行计算。

现在通过在摄像机周围地区架设边缘服务器,就可以不再需要耗费带宽与云资源,直接通过边缘计算服务器处理数据,并且及时传输有用的数据到云端控制部门,大大提高了数据的使用效率和降低了储存成本。

在小偷没把你的iPhone 11掏出兜的时候,摄像机就已经报警了。不需要经过云端数据识别与计算,快速的响应与更强大的算力,让边缘计算青出于蓝。

边缘计算服务器,上得55°C高温下得配电机房

回顾近年来云计算、边缘计算、人工智能等技术的发展,从云计算对传统IT架构做出的颠覆性架构变革,到边缘计算实现计算能力的下沉,再到人工智能为各种平台构建算法和模型,各种新兴技术之间有着密不可分的联系。如果把云计算作为一个算力家族的族长,那么边缘计算就是各个小算力家庭的顶梁柱。

随着物联网和5G技术的快速发展,越来越多的设备被接入网络,数据量将会成指数倍的增长。在带宽有限、计算资源有限的情况下,在云端与边缘节点合理地部署边缘计算服务器,制定基于云架构、云技术的边缘计算网管,实现边云协同,可以对物联网和工业互联网的海量数据进行实时处理,更好地满足各种需求场景的匹配,从而放大边缘计算和云计算的应用价值,获得边缘侧轻量级、低延时、高效的算力。

边缘服务器作为边缘计算和边缘数据中心的主要计算载体,未来将承担70%以上的计算任务。因为需要接近数据源头,边缘服务器对环境要求不能苛刻,既可以部署在运营商地市级核心机房,或者骨干传输汇聚节点,也要能部署在电力公司配电机房,石油公司运维机房等。

由于边缘机房环境差异较大,且边缘业务在时延、带宽、GPU和AI等方面存在个性化诉求,如果使用通用硬件,则要求部分边缘机房改造风火水电和承重,会给客户带来额外的成本,使得技术推广难,更换阻力大,因此只有强大管理运维能力保障的边缘服务器,才会最终获得用户的青睐。

去年华为就发布了边缘计算产品Atlas 500智能小站,机顶盒大小即可实现16路高清视频处理能力,相比业界产品性能提升4倍,以其小体积、强计算、易部署、低能耗的特点,近期更被ECC选为“2019年度边缘计算十大解决方案”之一。

TaiShan 200服务器(型号2280E)

在11月28日,华为在2019边缘计算产业峰会上,正式发布满足ECII标准的TaiShan 200边缘服务器,产品型号为2280E。该服务器搭载了两颗鲲鹏920处理器,基于鲲鹏+昇腾芯片族构筑多样性计算能力,能满足边缘场景差异化算力需求,并且兼容ARM架构,提供更加高效的应用开发和部署运行环境。

由于TaiShan边缘服机框采用短机箱设计,存储、网络和风扇等部件采用模块化设计,系统具有-5°C至55°C的超宽环温适应性,使得服务器能够满足多种场景的部署要求,不需要增加企业运维成本。

以边缘计算需求最大的内容分发网络CDN为例。据预测,到2023年,超高清用户将达到2亿人,4K 电视终端全面普及,4K超高清视频的快速发展将会进一步提升对网络带宽的要求。随着CDN进一步下沉到区县,其扩容流量将达到20G,现有模式的建网成本将快速上升,而通过边缘节点下沉建设,其投资将低于传输网络扩容的投资。

当CDN节点使用TaiShan边缘计算服务器后,鲲鹏处理器最多提供128核的并行计算能力,将为边缘计算提供最强算力。而基于华为全系列的自研关键计算芯片,可以提供安全的系统保护,支持安全、可信启动,芯片级加速引擎和国密算法。服务器还支持IO扩展卡、VGA和USB支持前面板部署和维护,易维护的整机设计使其完全能够满足不同CDN场景需求。

边缘计算服务器爆发年到来,华为以多“芯”抢占算力巅峰

“在智能世界,算力成为新生产力,数据成为新生产资料,5G、AI、云成为新生产工具,将使能千行百业迈入智能时代。”华为Cloud & AI产品与服务总裁侯金龙称,华为将围绕数据构建端到端的能力,释放数据价值,让智能无所不及。

边缘计算代表了当前先进的生产力。一方面,通信信号处理需求的增多,对算力提出了新要求。另一方面,5G是物联网创新的起点,将带来多种物联场景,边缘计算是支撑物联技术低延时、高密度等条件的具体网络技术体现形式,多场景的算力需求驱动边缘端计算能力的提高。

伴随5G商用的临近,今年浪潮、中兴等公司都发布了自己的边缘计算服务器,通过不同的配置覆盖不同的边缘AI应用场景。此次华为发布的TaiShan边缘服务器的特点是什么呢?懂懂笔记从发布会现场得到的感受就是,华为鲲鹏计算产业为TaiShan边缘服务器提供多样性的“芯”算力。

边缘服务器要满足多种业务数据的计算需求,核心是多芯片支持,包括CPU、GPU、NPU、NP等,随着ARM高性能核的不断推出,可以满足服务器领域的应用,特别是边缘计算领域,作为数据的第一入口,ARM架构在终端领域的优势可以更好地实现端边协同,应对海量数据的多样性。

TaiShan边缘服务器所使用的鲲鹏处理器兼容ARM架构,在云游戏/云手机等场景,能够发挥ARM原生指令集优势,提供更加高效的应用开发和部署运行环境。TaiShan边缘服务器还能够满足OTII边缘服务器标准,可应用于智慧园区、CDN、视频监控等边缘计算场景。

云游戏的发展正是基于边缘计算的核心算力,原本运行在手机等终端上的游戏应用程序,现在将集中在TaiShan边缘服务器里运行,原本由手机等终端进行的游戏加速、视频渲染等对芯片有高要求的任务,现在可以由TaiShan边缘服务器代替运行。

手机等终端最终成为一个视频播放设备,完全不需要高端的系统和芯片支持,就可以得到很好的游戏体验。应用边缘计算技术后,终端的换代成本将大大降低,而运算效率却成倍提升,这也正是边缘计算的魅力所在。

TaiShan服务器使用的鲲鹏920处理器是业界首颗64核的数据中心处理器,性能比业界主流处理器高25%、内存带宽高60%,它同时把CPU、桥片、网络和磁盘控制器“4合1”,还是业界集成度最高的数据中心处理器。

在今年9月,华为在HC全联接大会上发布了“一云两翼双引擎”的鲲鹏计算产业布局,基于“鲲鹏+昇腾”双引擎,全面启航计算战略。作为鲲鹏计算产业的主要成员,华为聚焦于鲲鹏和昇腾处理器、鲲鹏云服务和AI云服务等领域的技术创新,提供“鲲鹏+昇腾+x86+GPU”的多样性算力。目前在计算架构中,华为是业界唯一同时拥有“CPU、NPU、存储控制、网络互连、智能管理”5大关键芯片的厂商。

【结束语】

随着云游戏、VR/AR与自动驾驶等应用的兴起,以及物联网、移动应用、短视频、个人娱乐、人工智能的爆炸式增长,应用越来越场景化和多样化,带来数据的多样性以及用户对应用体验要求的不断提高,多样性计算成为迫切需求。

面向多样性计算时代,华为TaiShan服务器背后是鲲鹏计算产业生态的支持,从软件的华为云服务、操作系统、数据库,到硬件的PC、IT基础架构、服务器,华为已经为算力打造了豪华的全产业链条。

通过全场景芯片,包括鲲鹏处理器、昇腾AI芯片、存储控制芯片、智能网卡芯片、BMC智能管理芯片,华为为多样性的边缘业务提供差异化算力支持,一举突破边缘算力瓶颈。

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