【阅读原文】戳：智慧算力的基础设施峰会：关注行业趋势、磐久2.0 正式亮相
2022年11月4日上午，中国云计算基础设施行业峰会-智慧算力的基础设施峰会圆满落幕。本次论坛涵盖学术、产业等视角丰富的专家主题报告和圆桌讨论，呈现出最新的云计算基础设施产业和技术趋势。在本次峰会上，阿里云磐久2.0——“云定义的新一代基础设施”正式亮相。
图 | 阿里云磐久2.0——“云定义的新一代基础设施”正式亮相
中国科学院院士陶文铨，进行了《数据中心气流仿真技术探讨》主题分享，讲解了数据中心的一二次冷却过程、机柜的数值模型及其重要性、气流温度场多尺度预测技术、机房气流组织快速仿真技术、仿真软件的自主开发研究等多个环节，内容涵盖从基本原理到自主可控的仿真软件研发等各个环节。
图 | 中国科学院院士陶文铨
阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能基础设施事业部负责人周明，在《云计算基础设施发展趋势》主题分享中提到：阿里云当前以数百万服务器、28个公共云区域、全球85个可用区，遍布2800+网络节点的基础设施规模，对用户提供低使用门槛的基础设施服务。去年的云栖大会上发布了磐久品牌1.0，在本场峰会，磐久品牌2.0正式亮相。磐久2.0是云定义的新一代基础设施，具有高性能、线性拓展、智能化、绿色低碳的核心特点；其核心系统包括：磐久服务器、磐久可预期网络、磐久数据中心、智能计算灵骏、磐久液冷、磐久智维、磐久智营7大核心系统。
图 | 阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能基础设施事业部负责人周明
上海交大讲席教授、欧洲科学院外籍院士过敏意，进行了《面向高并发智能应用的数据中心软硬件协同设计》主题分享。过敏意教授认为，人工智能应用由于算法的不断突破，模型的规模不断增长，对算力带来了极大挑战，算法对算力的需求与芯片所能提供的算力之间存在巨大的“鸿沟”，具有“不规则化、高并发、多领域融合”等三大趋势，而这些趋势将进一步扩大这个“鸿沟”，采用软硬件协同设计来应对人工智能应用不断增长、不断变化的算力需求，是当前业界的主流做法。通过数据中心为人工智能提供算力将成为主流选择，今后的5~10年内，人工智能应用将占据数据中心的很多算力。
图 | 上海交大讲席教授、欧洲科学院外籍院士过敏意
阿里云智能资深技术专家、智能计算灵骏产品负责人王超，作了《云上智能算力 普惠科技创新》的分享。他表示：今天，我们处于一个新的趋势中，人工智能应用正在带来异构计算需求的飞速增长，5年后，智能算力将占云上算力的三分之一。今天的产业生态已进入深水区，硬核科技创新成为了新潮流，新的产业趋势同样对云计算提出了新的要求。智能计算灵骏，为新产业提供了云上的智能算力，与传统智算中心构建方式不同的是，开发者只需要两个小时就能构建一个企业级的智算中心。灵骏支持多种芯片架构，以开箱即用的云服务来支撑开发者提升效率，支撑新产业聚焦创新。阿里云的理想是让算力真正普惠，如风无处不在，如火汹涌澎湃，如水开箱即用，就像电力一样，成为科技和产业的新动力。
图 | 阿里云智能资深技术专家、智能计算灵骏产品负责人王超
阿里云智能服务器业务解决方案总监刘礼寅，在《面向未来的磐久服务器智能计算》主题分享中表示，随着产业智能化的深入，各行各业对算力的需求从未如此澎湃，以自动驾驶、工业仿真、生命科学为代表的应用领域，都对算力产生了非常大的需求。我们可能会看到100核以上的CPU，即一台4路服务器，在未来可能只相当于一颗CPU的性能，我们将面对新层次的服务器稳定性挑战。在芯片能力提升的同时，也有着对内存、存储、资源调度等的多方位挑战。阿里云认为未来的算力体系是一个以CIPU为中心的、多Host的、全模组化、资源深度池化的计算系统。身处一个体系架构变革的阶段，我们将保持硬件创新，为多元化的算力需求提供普惠、安全、经济的服务。
图 | 阿里云智能服务器业务解决方案总监刘礼寅
阿里云智能高级技术专家陶凯，在主题为《面向未来 磐久服务器智算存储》的分享中认为：2025年全球的数据量如果放到DVD光盘里，那这些光盘叠起的高度将是地球到月球距离的23倍，如何用最经济的方式存储、管理、传输这么大的数据量，是磐久需要给出的答案。阿里云自研QLC SSD（第一代）突破了介质特性上的挑战，在读写性能基本持平的前提下，随机读写的长尾延迟有大幅优化。此外，还自研ZNS SSD，通过自定义抽象接口，实现了映射表管理（FTL）、垃圾回收（GC）等功能与单机存储引擎的深度融合，在大幅降低分布式文件系统写放大的同时，也有效地提升了存储容量和端到端的存储性能。基于自研ZNS SSD的云盘，也将很快上线服务于广大智算客户。
图 | 阿里云智能高级技术专家陶凯
阿里云智能资深网络架构师席永青，在《网络创新 驱动规模智算》主题分享中表示，应对人工智能应用算力需求的核心是网络，通过高性能的数据中心网络把节点化的算力互联起来，保持线性的性能拓展是关键。阿里云通过多项自研技术，为灵骏构建了高性能、可预期、低时延、低成本的融合网络系统PredFabric，以单台计算机举例的话，这个网络系统相当于计算机的总线，为整个智算系统构建了数据交换的高速通路。
图 | 阿里云智能资深网络架构师席永青
阿里云智能IDC总架构师、阿里云资深技术专家晁怀颇，进行了《面向下一代的智慧数据中心》主题分享，他认为智慧数据中心应该具备4个基本能力：智慧互联可感知、智慧大脑可决策、智慧操作可执行、智慧交互可观测。阿里云的数据中心以一个一体化的监控架构，通过软件自研，使数据中心不仅技术自主，同时还具备了开着飞机换引擎的能力。
图 | 阿里云智能IDC总架构师、阿里云资深技术专家晁怀颇
阿里云智能高级技术专家吴腾雷，在《灵骏智算可观测平台建设》分享中表示，智能计算的可观测平台主要有三大挑战：首先是跨多软件多硬件领域，全局分析困难度高，各层次资源利用率影响因素复杂；然后是高性能网络观测精度要求高，需要做到毫秒级甚至微秒级监控；最后是软硬结合多层次的系统结构，需及时定位故障以防止爆炸扩散。为应对这些挑战，阿里云通过AI辅助整个分析和定位，基于高频的遥测实现高性能网络的细粒度监控能力。
图 | 阿里云智能高级技术专家吴腾雷
论坛以《智能计算最前沿：面向智能时代的基础设施》圆桌对话收尾，在这个环节中，专家团基于当下，展望智能计算的未来。
图 | 智能计算最前沿：面向智能时代的基础设施-圆桌环节
阿里云基础设施智能运维负责人赵晓雪表示：在智能计算场景下，高密度的算力对电力供应、单位散热提出了新的要求，在线离线业务也有更加复杂的负载特性，数据中心等载体层面，阿里云也是以软硬件结合优化的方式来应对这些挑战，系统性设计来满足业务应用的需求，并且符合双碳双控的政策导向。未来我们的生活、生产都将进入进一步智能化，智能算力的供给也将以云端、边缘、终端的梯度结构供给，让算力更具流动性、更普惠是所有从业者共同努力的方向。
图 | 阿里云基础设施智能运维负责人赵晓雪
智能计算灵骏技术总监曹政认为，技术是因解决问题而发展的，专用到通用，通用到专用，这是技术普遍的演进规律。未来智能计算一定是更加普及的趋势，不会按照特定的标签发展，融合算力是一个很重要的方向，比如CPU在融合GPU的功能，GPU同样也在融合CPU的功能，现在的专用会转向未来的通用，而这个趋势将会带来整个云基础设施的升级。
图 | 智能计算灵骏技术总监曹政
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