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我國算力網絡建設如火如荼發展之路任重道遠
http://www.CRNTT.com   2022-07-02 14:18:10


  中評社北京7月2日電/據新華社報道,近年來,我國數字經濟蓬勃發展,從技術層面看,數字基礎設施的發展成為推動中國數字經濟發展非常關鍵的驅動力。隨著數字化與智能化進程加快,對於算力的要求也越來越緊迫。算力成為全球技術創新競爭的焦點領域。

  算力作為釋放數據優勢、推動數字經濟創新發展的重要數字基礎設施,已經納入國家戰略規劃。《“十四五”信息通信行業發展規劃》中明確提出,到2025年數據與算力設施服務能力顯著增強的目標。要形成數網協同、數雲協同、雲邊協同、綠色智能的多層次算力設施體系,算力水平大幅提升,人工智能、區塊鏈等設施服務能力顯著增強。

  我國積極推進算力網絡建設,啓動“東數西算”工程,目前各方建設熱情持續高漲,算力網絡建設如火如荼,但仍面臨諸多挑戰,發展之路任重道遠。

  算力網絡建設大步推進

  當前,算力已經成為數字經濟的核心生產力,算力的提升與數字經濟的發展呈正相關的關系。落實“東數西算”工程,打通信息大動脈,對於充分釋放中西部算力經濟發展潛能具有重要意義。

  中國電信目前具備規模最大的數據中心——700個數據中心,47萬機架,算力規模是3.8EFLOPS(每秒浮點運算次數)。中國電信大力推進算力網絡建設,實現八大算力樞紐之間傳輸與IP層直達、時延最低。中國電信天翼雲,從自主可控雲平台到Cloud OS4.0及雲服務器操作系統全棧技術自研。

  中國移動布局“4﹢3﹢X”數據中心,東西部比例是47∶53,西部在呼和浩特、貴州做了大量布局。機架數達110萬,大概占全國的21%,同時,中國移動在強中心算力的基礎上,打通微循環,今年預計達到1000~1500個邊緣節點的規模。<nextpage>

  中國聯通大力推進算網融合發展,構建算力網絡,推動數字經濟的發展。算力網絡是基於3.0基礎的網絡,從算力供給、輸送、算力調度到算網一體化的“5﹢4﹢31﹢X”的布局,構建服務覆蓋全國雲網邊一體化的多層次算力網絡。

  中國聯通政企客戶事業部副總裁方方表示,工業互聯網、車聯網等應用帶來數據流動多樣性,雲邊之間,多雲場景下,跨域的數據會大幅增加,需要靈活敏捷的雲網邊編排調度的能力。“東數西算”工程中的數據傳輸可以實現,但“東數西存”需要網絡感知算力智能化的編排調度,這是中國聯通正在實踐探索的方向。

  存儲是算力基礎設施重要的組成部分。在算力數字基礎設施中,存儲就是地基,只有算力、網絡、存儲協同發展,數字基礎設施才能發揮出最大效用。工信部發布《新型數據中心發展三年行動計劃(2021—2023年)》,提出要用3年時間,基本形成布局合理、技術先進、綠色低碳、算力規模與數字經濟增長相適應的新型數據中心發展格局。其中,明確要求到2023年底,全國數據中心機架規模年均增速保持在20%左右,平均利用率力爭提升到60%以上,總算力超過200EFLOPS(算力指標),高性能算力占比達到10%。國家樞紐節點算力規模占比超過70%。

  算力網絡發展面臨諸多挑戰

  我國算力網絡建設起步較晚,雖然近年來算力水平大幅提升,但還存在網絡數據安全性、綠色計算、數據中心發展不均等諸多挑戰。

  方方表示,在算力網絡建設的探索過程中,一是“東數西算”中雲和網絡的規劃、樞紐節點的部署與網絡運營商的規劃部署,沒有完全形成一致,略微脫節。二是在算網融合的過程中,算力調度中的跨區域調度、算力承接以及算力調度的標准等問題都有待確立。<nextpage>

  可以看到,算力正在改變數字經濟的模式,進而改變我們的社會。浪潮信息副總裁劉軍表示,當前算力發展還面臨一些新的挑戰。從計算層面來看,計算場景、計算架構的多元化,是整個產業無法回避的最大挑戰。同時,在“東數西算”政策的指引下,算力網絡建設所面臨著向集約化、規模化、綠色化方面的發展。

  數據中心是承載算力的重要基礎設施。華為數據存儲產品綫副總裁黃濤表示,在華為過去幾年的數據中心建設過程當中,洞察到要避免“四重四輕”。一是重體量,輕質量。數據中心建設很多,但是數據量不足,導致空載。二是重計算,輕數據。算力的政策與建設政策支撑比較充分,但是存儲的發展不均衡。三是重硬件,輕軟件。大的ICT體系,除了硬件之外,還有一系列軟件的生態體系要構建。四是重建設,輕保護。建設數據中心實現了衆多功能,但輕視了數據的保護與災備。他建議,一方面盡快出台一些政策保證先進存儲的產業布局,真正實現國家以存儲產業的產業替代,而不是產品替代。另一方面,在建設國家新型數據中心的過程中,完善數據存儲的建設指南與文件體系,指導相應數據中心的建設。

  數據中心的可持續發展至關重要。維諦技術北京總經理李朝輝表示,數據中心可持續發展的三大關鍵因素是超低PUE值、高效算力、可再生能源綠色電力。除此之外,在硬件與軟件結合上,AI軟件系統與空調硬件進行深度耦合,通過人工智能算法引入,實現整體PUE值降低,可信超低PUE值將助力綠色算力高效發展。

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