云算力是那个 说说你一直在说的算力这个话题

nebularpool3周前

云算力是那个 说说你一直在说的算力这个话题

简介

去年除夕,我经常在福州。闲来无事的时候,正在讨论各种与软件和软件集成相关的曲折。然后,在节日期间,我在“前瞻:第四代算力革命”系列中写了四篇文章,三万字。

算力这个话题很火,看了太多类似的文章或者一些实现方案云算力是那个,发现这些文章或者方案在考虑算力的时候,可能主要集中在某个角度或者领域,但是不要从整体和本质上考虑整个问题。

算力是一个复杂的系统安装项目。按葫芦使勺子浮起来。或许已经明确考虑了一个问题,但实际上整体优化效果不是很显着(阿姆达尔定理),可能是负优化。

然后,这篇文章出来与您分享我们的见解。我期待更多的讨论。

1 算力由三部分组成:功耗、规模和利用率

算力=(单芯片)功耗x规模(即总数)x利用率。

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算力由功耗、规模、利用率三部分组成,三者相辅相成,缺一不可:

功耗、规模、利用率,宏观和微观,都会影响腿。归根结底,豹子是有偏见的,需要考虑多重激励的协同设计,需要在宏观层面协调整体算力问题。

2的核心是通过超异构实现芯片功耗一个数量级的提升

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一方面,超异构通过集成更多的加速引擎可以实现相对于CPU和GPU一个数量级的功耗提升,但是更多的估计是在DSA架构引擎中进行的,从单位晶体管资源中从功耗效率的角度来看,它与DSA处于同一数量级。

技术进步、3D 封装、封装等各种创新,支持以数量级增长的设计规模。但要充分利用这一价值,就需要创新的系统架构。超异构估计,通过分布式系统设计,随着人数的增加,可以控制更大的设计规模。因此,与传统DSA相比,有可能实现10倍甚至100倍的功耗提升。

3 在超异构约束下,实现大规模实现3.1芯片应该更好地支持规模

从微服务的角度来看,云估算是由不同的服务组成的分层服务机制:每一层都是一个服务族,所以不同层次的服务族构成了整个云估算的服务机制,也就是我们所熟悉的云估计三层服务 IaaS、PaaS 和 SaaS。

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更具体的硬件栈如上图所示。所有来自非云系统的“服务”栈都需要用户自己拥有和维护,通过IaaS、CaaS、PaaS、FaaS,最后是SaaS,一切都由供应商提供业务维护。从左到右的过程是“服务”栈的上层不断被云运营商接管。

这是“28 定理”的一个明显案例:80% 的任务由云运营商处理,20% 由用户处理;从用户的角度来看,他们负责的20%的任务价值占80%,而运营商负责的部分只占20%的价值。

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但是,根据二十八定理,我们可以将整个系统分为三个部分:

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如上图所示,整个系统的处理有点像一盘战棋:DSA负责粗略的工作,大量的估计任务在DSA中完成; GPU是功耗和灵活性之间的折衷云算力是那个,负责一些弹性加速。估算任务; CPU什么都能做,但是功耗很大,所以它负责底线,也就是其他处理引擎做不到的,都放在CPU上。

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这样,CPU+GPU+DSA+等的超异构估计框架。可以实现一个比较通用的“百病百病”估计框架和平台,可以在云、网络、边缘、终端等方面实现,覆盖大算力场景和绝大多数用户。

更多场景、更多用户的覆盖,真正实现芯片的规模化落地。芯片大规模实现后,一次性开发成本会逐渐稀释,成本会逐渐降低,形成良性循环。

3.2 宏算力建设实现芯片规模

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为了不断提升计算能力,建设更多的数据中心是必然的。 2022年2月,国家发展改革委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合发布通知,同意在长江京津冀启动新项目台达、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动国家算力枢纽节点建设,规划10个国家数据中心集群。至此,全省一体化大数据中心机制总体布局设计已经完成,“东西部”工程将全面启动。

“东数西算”,通过建立集数据中心、云测算、大数据于一体的新型算力网络机制,有序引导南向东算力需求,优化建设布局数据中心,促进东西方协同发展。连锁。 “东西部”工程总体思路有三:一是推动全省数据中心适度集聚、集约化发展。通过在全省部署8个算力枢纽,引导小型和超小型数据中心向枢纽聚集,形成数据中心集群。二是加强数据中心自东向北的布局和整体发展。三是实现“东数西算”的分步快速迭代。

不仅要建设小型云数据中心,还要建设更多边缘数据中心和服务器、更多超高算力智能终端、更多智能网络核心设备,共同提升宏观终结性。

4 在超异构约束下,提高算力利用率4.1 提高算力利用率的途径

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云计算出现之前,互联网系统的部署通常有两种形式:规模小的时候,自己订购数学服务器,租用运营商的机房;当规模超过一定规模时,必须自己搭建机房,租用运营商的网络,自己维护数据中心的软硬件。此时的计算资源是荒岛云算力是那个,整个业务方式也很繁重,成本高,灵活性不足。如果算力资源分配比较大云算力是那个,说明资源消耗和利用率低;如果算力资源分配的比较少,就意味着难以支撑业务的发展,失去关键的商机。

云计算通过互联网按需提供IT资源,采用按使用付费的模式。用户可以根据需要从云服务提供商那里获得技术服务,例如计算能力、存储和数据库,而无需购买、拥有和维护地理数据中心和服务器。您为使用云服务支付多少费用可以帮助用户增加维护成本,并且用户可以根据业务需求的变化快速调整服务的使用。

其他如基于分布式云的边缘估计、跨不同云厂商的MSP、算力网络和云网边缘融合等,都试图将算力资源整合到一个大的资源池中。之后,它可以根据各种完全动态的需求,灵活地提供合适的计算能力。

我们来分析一下云算力是那个,要提高算力的利用率,一定不是算力荒岛:

4.2芯片角度的算力利用率

资源池化是提高算力利用率的根本途径,但要做到资源池化,对软件的要求很高:

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一般来说算力平台是CPU,现在x86架构的CPU已经占据了绝大部分的市场份额云算力是那个,但是对虚拟化的支持也很好。 CPU对资源池化的支持云算力是那个,或者说对计算能力更高利用率的支持,还是比较友好的。

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然而,随着功耗需求的增加,当计算能力必须通过超异构估计按人的顺序增加时,问题就出现了。在超异构架构下,如何实现更高的灵活性,如何实现更高的可扩展性,以及如何轻松便捷的实现各种资源的池化共享,是一个全新的挑战:

5 前景,云、网、边融合

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在虚拟化的加持下,硬件可以实现完全的高可用:硬件可以脱离软件实体,随意找到合适的平台运行,在云、网络、边缘、终端上自适应运行。

随着 CPU 的功耗,当 I/O 虚拟化技术完全基于软件时,软件套接字直接暴露给硬件,这需要云数据中心内和跨云边缘的软件平台一致性。

为了实现跨云网络边缘,跨不同厂商的芯片平台,不同类型不同架构的处理引擎,芯片、系统、框架和库之间的多方协作,以及下层应用程序是必需的,并且需要开源和开源。超异构估计生态。

一切都是相互关联的。当设备的所有计算资源组合成一个大的共享资源池时,计算资源将取之不尽。

(正文结束)

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