当前,企业云正在向混合架构进化,相比X86,浪潮K1 Power平台在RAS、安全性、性能等方面具备明显的领先优势,在IaaS、容器等云场景下具备独特的应用价值,已经被众多金融政企用户的生产环境所验证。通过建设K1 Power私有云资源池,解决了传统关键业务无法云化的关键难点,众多金融政企用户的关键应用与数据库已经实现真正云化,与运行外围应用的低端X86私有云形成高低搭配的格局,消灭了“物理机”,完成架构全面自动化和云化转型。
根据IDC公司2019年对中国云计算市场的调查,预测到2022年中国IT基础架构市场中,公有云、私有云、传统架构的份额分别约为37%、21%和42%。应该合理定位传统架构、私有云和公有云对企业的应用场景和价值,用户的需求不仅有成本、性能、灵活性,还有安全、可靠、合规、自主以及其他个性化需求,多元化的用户需求决定了私有云和传统架构为主、公有云为补充是较长期的云计算市场格局。
Power云技术的发展远早于X86,20世纪90年代就发展出虚拟化的前身——LPAR逻辑分区技术,并在此基础上于2004年推出第一款企业级高级Power虚拟化方案,后来升级为今天的PowerVM云计算方案。
Power与X86的云相比,底层实现有着根本性的差异。X86虚拟化技术通过纯软件实现物理设备的虚拟化,并将资源切分成虚拟机来承载应用,K1 Power平台则通过固件层实现物理设备的虚拟化,并将资源切分成逻辑分区LPAR或微分区VM,来承载应用。K1 Power逻辑分区之间的隔离性与物理分区相近,其安全性和可靠性远高于X86的虚拟化架构。迄今为止,X86虚拟化技术的已知安全漏洞已经达到了数千个,而PowerVM虚拟化技术还没有出现一个安全漏洞。再者,Power虚拟化包括固件和VIOS都通过了EAL4+的全球安全标准认证。
已有二十多年历史的逻辑分区技术的资源调配是完全动态的,承载业务系统的逻辑分区无需重启的情况下,就可以通过界面或者命令增加、减少、移动每个逻辑分区的处理器、内存、I/O等资源,这是目前VMware、KVM等X86虚拟化技术所不完全具备的。所以,众多金融、政府、企业等各行业的用户长期以来都把数据库、ERP等最核心的部分业务系统部署在K1 Power服务器的逻辑分区上。
逻辑分区技术是面向核心数据库等高压力的核心业务的,PowerVM微分区技术则是面向低压力数据库、一般性业务系统,微分区最小为1/20个处理器,单机最大支持1000个微分区,同时PowerVM的I/O虚拟化模块,能够支持HBA、以太网卡等各类PCI-E插卡的虚拟化。
微分区技术针对X86物理机以及老旧小型机的整合比远远超过业界水平,参考当前众多用户的生产实践,K1 Power E980超过1:100,E950超过1:50,S924超过1:20。例如,一个银行用户采用十台K1 Power E系列服务器构建私有云,在极短的时间内,整合了200多台X86服务器和小型机上的数据库和其他应用,而且还有足够的容量应对突发的压力,承载新的应用。
PowerVC是专属的Power高级虚拟化管理方案,Inspur InCloud Manager是异构高级云管平台,两者整合,可统一协同管理K1 Power服务器、存储、网络以及异构X86等环境,从而让Power完全融入企业云架构。
基于K1 Power Linux的IaaS云为企业的互联网化提供创新计算支持,基于 K1 Power Linux的容器云则为用户开发部署模式的转变提供创新的平台。
自2014年起,Power就是Docker的战略合作伙伴,Power对于Docker是原生支持的。实际应用测试显示,一台配置两颗处理器的K1 Power Linux服务器,可以承载的容器数量超过10000个,在容器环境下,K1 Power Linux服务器在不同的压力下面,吞吐量和响应速度明显优于X86,特别在高压力下面,K1 Power Linux的响应时间甚至比低压力下面的X86服务器都要短。
显然,对于高压力、复杂化的云、容器应用,K1 Power Linux是一个更好的选择,因为整个Power架构就是针对高负载和关键计算所设计的。
K1 Power可以为用户的IT基础架构云化转型提供完整的解决方案。K1 Power的逻辑分区方案可以承载用户的核心业务,基于PowerVM的微分区方案可以承载用户的传统关键业务和数据库整合,以及容器云架构来承载新兴互联网类业务,这些架构可以通过PowerVC实现IaaS层统一管理,也并通过上层的Inspur InCloud Manager高级异构云管平台,将Power、 X86资源池及容器等技术统一纳管。
Power是历史悠久的企业级计算平台,国产的K1 Power服务器是国产高端服务器的标杆,一直在推动企业IT基础架构的持续变革,例如业界领先的RAS设计、扩展性以及对PCIe 4.0、CAPI等前沿技术的引入,都使得K1 Power在云、容器、大数据、AI等前沿应用场景中展现出更强大的业务价值。
K1 Power以及K1 Power Linux的云化技术已经应用于多个行业的核心和关键业务系统的创新,是可以复制推广的最佳实践。不仅仅有众多金融用户大规模采用的K1 Power虚拟化资源池,通过数百到数千规模的PowerVM虚机整合各类主要应用和数据库;另外还有像中国联通这样的企业用户在Power容器云上积极探索,采用了上千台K1 PowerLinux服务器建设其全球规模最大的计费系统容器云,承载了其中最高计算力要求的计费应用和数据库等主要模块,是业界异构容器云建设的先进代表。
从合作伙伴的角度,浪潮商用机器公司与恒生电子、神州数码、高伟达软件等数百家ISV保持了稳定的长期战略合作关系,在这些合作伙伴的大力支持下,基于K1 Power & K1 Power Linux的云、容器、数据库、大数据等解决方案成功应用于金融、电信、政府以及企业等各个行业。近两年,Power生态与云、大数据、AI等前沿应用已经深度融合,K1 Power将全力支持企业级用户实现云化转型,成为关键业务上云不可或缺的伙伴。
好文章,需要你的鼓励
随着AI模型参数达到数十亿甚至万亿级别,工程团队面临内存约束和计算负担等共同挑战。新兴技术正在帮助解决这些问题:输入和数据压缩技术可将模型压缩50-60%;稀疏性方法通过关注重要区域节省资源;调整上下文窗口减少系统资源消耗;动态模型和强推理系统通过自学习优化性能;扩散模型通过噪声分析生成新结果;边缘计算将数据处理转移到网络端点设备。这些创新方案为构建更高效的AI架构提供了可行路径。
清华大学团队开发了CAMS智能框架,这是首个将城市知识大模型与智能体技术结合的人类移动模拟系统。该系统仅需用户基本信息就能在真实城市中生成逼真的日常轨迹,通过三个核心模块实现了个体行为模式提取、城市空间知识生成和轨迹优化。实验表明CAMS在多项指标上显著优于现有方法,为城市规划、交通管理等领域提供了强大工具。
Meta以143亿美元投资Scale AI,获得49%股份,这是该公司在AI竞赛中最重要的战略举措。该交易解决了Meta在AI发展中面临的核心挑战:获取高质量训练数据。Scale AI创始人王亚历山大将加入Meta领导新的超级智能研究实验室。此次投资使Meta获得了Scale AI在全球的数据标注服务,包括图像、文本和视频处理能力,同时限制了竞争对手的数据获取渠道。
MIT研究团队发现了一个颠覆性的AI训练方法:那些通常被丢弃的模糊、失真的"垃圾"图片,竟然能够训练出比传统方法更优秀的AI模型。他们开发的Ambient Diffusion Omni框架通过智能识别何时使用何种质量的数据,不仅在ImageNet等权威测试中创造新纪录,还为解决AI发展的数据瓶颈问题开辟了全新道路。