1、：第八屆中國(guó)云計(jì)算大會(huì)時(shí)間：2016 年 5 月 18 日下午地點(diǎn)：國(guó)家會(huì)議中心各位朋友，速記時(shí)間緊張免有遺漏，還以現(xiàn)場(chǎng)為準(zhǔn)，速記參考!會(huì)議內(nèi)容：尊敬的各位、們大家下午好。我非常高興能夠主持今天下午第這一次大會(huì)的會(huì)議是實(shí)踐，一共有九位八屆中國(guó)云計(jì)算大會(huì)的全體會(huì)議，的。下面首先算委員王有請(qǐng)中國(guó)工程院中國(guó)副委員、中國(guó)電子學(xué)會(huì)云計(jì)，大家歡迎。先生，做融合架構(gòu)引領(lǐng)云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的王：尊敬的大會(huì)，尊敬的各位、各位同仁、們、先生們大家下午好。 非常高興來參加今天的第八屆中國(guó)云計(jì)算大會(huì)。應(yīng)當(dāng)說中國(guó)的云計(jì)算電子學(xué)推動(dòng)下，經(jīng)過這樣一個(gè)年的發(fā)展，大概可以看到，確實(shí)是取得了非常長(zhǎng)足的進(jìn)步。今天每個(gè)人應(yīng)當(dāng)說都在切身體

2、會(huì)云計(jì)算帶給的變化。今天大會(huì)有一個(gè)副標(biāo)題叫技術(shù)融合、應(yīng)用創(chuàng)新，今天題目也是融合架構(gòu)，作為數(shù)據(jù)中心支撐云計(jì)算，在技術(shù)上、在產(chǎn)品上也很多一些新的需求、新的。所以今天就為了這融合架構(gòu)、為了未來云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的趨勢(shì)和技術(shù)發(fā)展熱點(diǎn)與大家做一個(gè)交流。包括分三個(gè)方面，首先給大家一下數(shù)據(jù)中心的發(fā)展與需求。應(yīng)當(dāng)說今天大家確實(shí)已經(jīng)進(jìn)入了以云計(jì)算、大數(shù)據(jù)為依托的這樣一個(gè)智慧計(jì)算的時(shí)代，整個(gè) IT 的環(huán)境，也在發(fā)生著巨大的變化。來回想一下，從計(jì)算機(jī)剛剛誕生的時(shí)候，實(shí)際上它一開始主要是用于一些數(shù)字計(jì)算。逐步發(fā)展為商業(yè)的應(yīng)用，成為科學(xué)計(jì)算和商業(yè)應(yīng)用兩個(gè)方向。到了上世紀(jì) 80 年代由于電腦的出現(xiàn)，由于服務(wù)器技術(shù)架構(gòu)的出現(xiàn)，

3、再后來又出現(xiàn)了瀏覽器服務(wù)器的模式，促進(jìn)了這樣一種互聯(lián)網(wǎng)快速地發(fā)展，應(yīng)當(dāng)說從第一個(gè)階段到第二個(gè)階段可以看到，本身就產(chǎn)生了一個(gè)量級(jí)的變化?？梢钥吹綉?yīng)用的數(shù)量由原來的數(shù)以千計(jì)到互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的數(shù)以萬計(jì)。用戶由原來的百萬級(jí)到以億為算和大數(shù)據(jù)、到了物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，應(yīng)當(dāng)說這種變化就更加的劇烈。但到了今天的云計(jì)可以看到應(yīng)用的數(shù)量已的應(yīng)用都是百萬級(jí)的，經(jīng)到了百萬，可以看到在很多的一些應(yīng)用商店里面，這些 APP用戶的數(shù)量是以十億為。當(dāng)然這種聯(lián)網(wǎng)的數(shù)量就更加的多，應(yīng)當(dāng)是以千億級(jí)。所以在未來為三類，一類是可以想像，也許到了 2020 年之后，再來看計(jì)算的分類，可以就分最初的面向解決科學(xué)問題的科學(xué)計(jì)算。另外一類就是在一些關(guān)鍵

4、的應(yīng)用場(chǎng)合，像金融、像通信在關(guān)鍵的應(yīng)用里面有一些關(guān)鍵計(jì)算。但是否可以把它歸納為，或者叫做智慧計(jì)算。更大的一類是一段時(shí)間，位的放在這地方，曾經(jīng)對(duì)影響世界的 22 項(xiàng)技術(shù)做了一次和分析。他把前 12可以看到這 12 位里面，排5 位的基本上都是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)化、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、機(jī)器人?？梢韵胍娪?jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)人類生活、社會(huì)發(fā)展將產(chǎn)生越來越大的這種影響和作用。因此呢想社會(huì)可能與所謂的信息時(shí)代進(jìn)入智能時(shí)代。實(shí)際上最近也在看到像狗與下棋，應(yīng)當(dāng)說人工智能炒的很熱，包括谷歌人工智能，用了十天的時(shí)間，通過識(shí)別一千萬張，了計(jì)算機(jī)能夠認(rèn)識(shí)貓的。一方面可以看到人工智能的發(fā)展，給計(jì)算帶來巨大的需求，但同時(shí)呢，應(yīng)當(dāng)說如果

5、真的像讓社會(huì)，讓的萬物，在的工作當(dāng)中，智能打的像人一樣的智能一樣，它的能耗是非常非常大的。人需要在 3 毫秒認(rèn)識(shí)一只貓，而作為計(jì)算機(jī)需要這么強(qiáng)大的系統(tǒng)，需要這么長(zhǎng)的時(shí)間。當(dāng)然通過這樣一種該說云計(jì)算、大數(shù)據(jù)會(huì)成為可以看到，作為在智慧計(jì)算的時(shí)代，或者在未來的智慧時(shí)代，應(yīng)的一些技術(shù)。如果展望未來智慧計(jì)算時(shí)代，或者智慧時(shí)代，是一個(gè)什么樣子？它數(shù)據(jù)在計(jì)算方面具體會(huì)產(chǎn)生多大的需求呢？來看幾個(gè)例子，像智慧醫(yī)療，像未來人的衣食住行都是跟物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)，會(huì)產(chǎn)生大量的終端，這些終端時(shí)時(shí)刻刻會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，當(dāng)然通過這種數(shù)據(jù)的、分析也會(huì)產(chǎn)生巨大的價(jià)值。這會(huì)對(duì)未來得健康、醫(yī)療帶來根本性的一些。既然有這么多的終端，終端這樣

6、的一種便攜化、輕量化產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，需要、需要分析、需要計(jì)算。這樣應(yīng)當(dāng)就會(huì)要求后端的數(shù)據(jù)中心，要能夠承擔(dān)起這樣一個(gè)作用來。因此數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)的大規(guī)模集中化是一種必然的趨勢(shì)。所以來看的話，應(yīng)當(dāng)說這幾年包括未來，數(shù)據(jù)中心的設(shè)備需求在快速的增長(zhǎng)。我這里列出了幾類設(shè)備、服務(wù)器、和網(wǎng)絡(luò)，可以看到這是一個(gè)很快增長(zhǎng)的這樣一個(gè)趨勢(shì)。具體的數(shù)字就不給大家來念了。舉幾個(gè)例子大家都知道，目前十強(qiáng)里面。就是 BIT，就是阿里、國(guó)內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)在全球互聯(lián)網(wǎng)前十強(qiáng)里面，已經(jīng)有四家、騰訊再加上京東。與全球前 3 家的谷歌、亞麻和，可以看到全球大規(guī)模數(shù)據(jù)中心服務(wù)器上面是非常大，騰訊有 50 萬、也有 50 萬左右的服務(wù)器，阿里大概

7、有 60，最多像的亞馬遜有 300 臺(tái)左右的保有量。并且從整體來看從集中化和規(guī)模化。從右邊這一張圖數(shù)據(jù)中心的集中化，柱狀圖在下降，是在講數(shù)據(jù)中心的數(shù)量在減少就是集中化的趨勢(shì)。但是單個(gè)數(shù)據(jù)中心的規(guī)模在快速的提升?？梢钥吹竭@最大的在未來數(shù)據(jù)中心在 2012 年，可能是 5就是最大的數(shù)據(jù)中心，在今天說 20、十幾的數(shù)據(jù)中心已經(jīng)不少了。預(yù)計(jì) 2020 年單個(gè)數(shù)據(jù)中心 50 萬臺(tái)就會(huì)出現(xiàn)，所以數(shù)據(jù)中心的規(guī)?；且粋€(gè)很明顯的趨勢(shì)。數(shù)據(jù)中心的集中化和規(guī)?；?，也必然會(huì)帶來很多和。從三個(gè)方面來看：第一個(gè)是性能，計(jì)算的性能、的容量等等，是來支撐云計(jì)算、支撐信息發(fā)展、支撐信息社會(huì)發(fā)展根本的東西。應(yīng)該說性能的瓶頸可能

8、是一個(gè)最大的瓶頸，尤其是的性能主要來自于像CPU 也就是半導(dǎo)體的技術(shù)支撐。從 2005 年之后CPU 的頻率就由于能耗、由于工藝等各方面的限制，基本上就停留在 3G以下。尤其隨著工藝越來越接近于極限，現(xiàn)在14 納米接下來 7 納米再往下可能就變成幾個(gè)原子這樣一個(gè)寬度。所以半導(dǎo)體的工藝越來越極限的快速。三四十年來的是靠摩爾定律這樣一種，來自于通過半導(dǎo)體技術(shù)的來性能的快速發(fā)展。在 2014 年 ITTRS 也就是半導(dǎo)體技術(shù)發(fā)展的組織，就發(fā)布將不再遵循，就未來得半導(dǎo)體技術(shù)就不再遵循摩爾定律。所以的。在性能上會(huì)遇到一個(gè)很大第二個(gè)性能當(dāng)然還有就是的性能，因?yàn)榧軜?gòu)將計(jì)算和做了分離，我在這里的層次做了計(jì)算，

9、從 CPU 與內(nèi)存的的延遲，中硬盤的外存的延遲，應(yīng)當(dāng)說這里面的延遲比例變化是非常大的。當(dāng)然這里面的帶寬變化也非常大。因此就形成了這種內(nèi)存強(qiáng) IO強(qiáng)，影響計(jì)算機(jī)系統(tǒng)性能的。第三個(gè)性能就是網(wǎng)絡(luò)性能。來看版內(nèi)的設(shè)計(jì)，這種設(shè)備內(nèi)的版間的網(wǎng)絡(luò)速度，和設(shè)備間的網(wǎng)絡(luò)速度是一個(gè)逐次遞減的過程，為什么這樣子？都知道設(shè)備間是要通過交換機(jī)，交換機(jī)的背板的速度要分配到各個(gè)端口上去，要實(shí)現(xiàn)大量設(shè)備的互聯(lián)，所以應(yīng)當(dāng)說通過交換的模式、交換機(jī)的背板限制了端口速度和帶寬。同時(shí)也看到在這種數(shù)據(jù)中心設(shè)備間的互聯(lián)的協(xié)議，跟這種數(shù)據(jù)之間的，也就是說內(nèi)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，跟的協(xié)議是一樣的。但是大家都知道，通用的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議是比較復(fù)雜的。因此在數(shù)據(jù)

10、中心的，它的網(wǎng)絡(luò)效率應(yīng)當(dāng)講也是有問題的。也影響了數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)性能的同時(shí)。第二個(gè)問題那就是效率。一方面服務(wù)器、的需求在快速增長(zhǎng)，但看到，他們的利用效率并不高。這列出來了現(xiàn)在 80%的服務(wù)器，利用效率在 25%以下，全球數(shù)據(jù)中心的平均利用率在 15%。當(dāng)然現(xiàn)在也有很多的技術(shù)，希望說能夠提高這樣的效率，讓它虛擬化。使這種通過虛擬化，使資源能夠在不同的計(jì)算設(shè)備之間進(jìn)行平衡。應(yīng)當(dāng)說虛擬化相當(dāng)程度的了計(jì)算設(shè)備的總效率，但同時(shí)看到，還有很多制約效設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備里率的一些問題。到目前還沒有完全解決。比方說在的計(jì)算設(shè)備、面，實(shí)際上每一個(gè)設(shè)備里面，都有大量的這種計(jì)算和是的，它們之間并沒有得到共享。和網(wǎng)絡(luò)的一些資源

11、，但這些資源都另外呢就是本身的 CPU 是通用，通用的 CPU 在效率上不如要快。如何來解決這問題呢？就是能耗。能耗是數(shù)據(jù)中心要綠色、要節(jié)能，關(guān)鍵就在于能耗面有幾個(gè)數(shù)據(jù)，目前說全球數(shù)據(jù)中心的能耗，每年的能耗是 3 千億千瓦時(shí)，。這里中國(guó)的數(shù)據(jù)中心大概是一千瓦時(shí)，相當(dāng)于一個(gè)三峽大壩的總發(fā)電量。所以大家都在想如何降低能耗，來看一下數(shù)據(jù)中心有多少能耗用在實(shí)際的 IT 設(shè)備里面，實(shí)際上做的比較好像用自然風(fēng)制冷，大概能做到 1.1 和 1.1 以下，而PUE 值都比較低，國(guó)內(nèi)包括大規(guī)模的在數(shù)據(jù)中心，基本上都是在 1.5 和 2.0 之間，而現(xiàn)在傳統(tǒng)的 PUE 值都超過了 3 超過了 4。 就是說大量的能

12、耗并非用在了這種 IT 設(shè)備上，今天人工智能的發(fā)展，應(yīng)當(dāng)說對(duì)能耗會(huì)提出狗這樣的大腦。但是大家知不知道，像狗用了 1920 個(gè)CPU，256 個(gè)GPU，更大的狗跟。都希望說每一個(gè)人都有一個(gè)實(shí)際人的能耗相比是有天壤之別的它的運(yùn)算效率大概是 3 千萬億次，但是它的能耗大概是 500 千瓦，它的功率。而人像大概就是 0.1 千瓦，每個(gè)人都像狗這么聰明的話，可以想像在能耗方面是一個(gè)多么大的。所以現(xiàn)在呢，應(yīng)該說在很多的面前，而解決這問題的路徑，又很多。因?yàn)榻裉煲恍┬碌挠?jì)算方式，新的計(jì)算機(jī)像量子計(jì)算機(jī)、量子計(jì)算，可能真正能夠用起來，到目前還沒有看到，會(huì)十年、二十年、三十年還是五十年，的還是在里面，現(xiàn)在在量子

13、統(tǒng)計(jì)方面已經(jīng)有了一些進(jìn)展，得到了十幾的應(yīng)用，但作為量子計(jì)算機(jī)什么時(shí)候能用起來，其他新型的計(jì)算機(jī)能用起來，而摩爾定律摩爾時(shí)代。著巨大的，大家都在講進(jìn)入了后相關(guān)+的技術(shù)可能對(duì)于性能的，目前應(yīng)當(dāng)說改良性不是性。所以在這樣一種狀況下，計(jì)算能力的路在何方？那么融合這個(gè)詞并不是一個(gè)很好的詞。它的是叫把現(xiàn)有的技術(shù)如何整合到一起去，來滿足一種需要。但既然今天計(jì)算技術(shù)在很多方面遇到了一些瓶頸性東西，還沒有性方案的時(shí)候，也許融合技術(shù)在未來十年、二十年、三十年之內(nèi)來數(shù)據(jù)中心性能的一條路徑。這條路徑把它叫做融合，所以講說未來的數(shù)據(jù)中心是融合架構(gòu)的數(shù)據(jù)中心融合架構(gòu)？在這地方呢把融合架構(gòu)用在硬件重構(gòu)+定義，就是硬件網(wǎng)絡(luò)設(shè)

14、備中的同類資源整一個(gè)資源池，不同的設(shè)備能夠任意的整合，在的動(dòng)態(tài)感知業(yè)務(wù)的資源需求，利用硬件重組的能力來滿足各類應(yīng)用的需要。當(dāng)然要實(shí)現(xiàn)這樣一個(gè)融合架構(gòu)，也是需要一些演進(jìn)性技術(shù)一些支撐，在這里面像高速互聯(lián)技術(shù)的發(fā)展，像新興內(nèi)存技術(shù)的發(fā)展，像可重構(gòu)的發(fā)展，像定義。在這里面像高速互聯(lián)技術(shù)，應(yīng)當(dāng)說這種硅光互聯(lián)可能進(jìn)入互聯(lián)這樣的一種技術(shù)，因?yàn)楣獾膫鬏斣陔姷膫鬏斢泻芏嗟膬?yōu)點(diǎn)，現(xiàn)在隨著半導(dǎo)體技術(shù)的一些演進(jìn)，光互聯(lián)進(jìn)入到間的互聯(lián)成為一種可能。并且這樣一種通過光互聯(lián)進(jìn)入，可以使資源的這種結(jié)構(gòu)，由原來的只是對(duì)結(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)對(duì)的結(jié)構(gòu)，進(jìn)入細(xì)密度的結(jié)構(gòu)。另外就是新型材料的出現(xiàn)，就會(huì)改變?cè)瓉韨鹘y(tǒng)計(jì)算機(jī)這樣一種傳統(tǒng)層次。更大的

15、內(nèi)存出現(xiàn)在計(jì)算機(jī)里面，原來就是希望的內(nèi)存更大，的數(shù)據(jù)都放在內(nèi)存里面，這樣的話就會(huì)縮減，它去慢速所帶來的延遲或者效率資源的消耗。當(dāng)然還有一種支撐技術(shù)就是半導(dǎo)體的 3D 技術(shù)的發(fā)展。使處理器的增加速度，使可編程的成為可能。可以在這種里面，既有固定的通用的能力，又有可編程的能力，既保持了通用性，又能夠?qū)I(yè)性的應(yīng)用，變成的中。通過這種的重構(gòu)，它可以是一個(gè)作為動(dòng)態(tài)壓縮的，也可以變成一個(gè)作為圖像，這諱忌大的提高的處理效率。當(dāng)然根本上還在于定義，硬件的重構(gòu)，它能夠成為一個(gè)更加符合你應(yīng)用的東西，更加符合你應(yīng)用的計(jì)算機(jī)，要出現(xiàn)融合架構(gòu)定義是。由于時(shí)間的關(guān)系我就稍微快一點(diǎn)。把它分成三步走，第一步就是首先要把一些非

16、計(jì)算的資源進(jìn)行整合，滿足數(shù)據(jù)中心在能耗、在密度方面的要求。第二步來吧一些把計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行整合。第三步成為完全可重構(gòu)的數(shù)據(jù)中心，完全用定義的數(shù)據(jù)中心。作為第一步來講的話，應(yīng)該目前在全球這方面已經(jīng)得到很好的實(shí)踐。像在大都都知道CPU 標(biāo)準(zhǔn)，在國(guó)內(nèi)游（英文），按照這樣的整合理念來做的計(jì)算設(shè)備，比傳統(tǒng)的設(shè)備在很多方面都更強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。在在阿里的數(shù)據(jù)中心，在融合架構(gòu)的產(chǎn)品，在部署密度上提高了 14%，在功耗降低 15%。同時(shí)在一些面向特殊的應(yīng)用上在語音識(shí)別上面，它的功耗有了極大的降低，而性能大大。如何融合第二代就是把和網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行融合，這里面也把已經(jīng)出現(xiàn)的產(chǎn)品所帶來的好處呈現(xiàn)在工作中，可以看到它在密度提高方面，在效率方面，又比第一代有了更進(jìn)一步的。尤其是在 HAD