從智慧計算的點、線、面，讀懂浪潮AI的進化軌跡_風聞

抽象派畫家康定斯基曾這樣形容藝術：用點線面這樣最基本的語言單位，來表達豐富的內涵，賦予藝術以超凡的精神。

之所以想到這個略顯抽象的描述，是覺得藝術的表達與科技產業的構建有着相似的邏輯與內核：都是通過一些具象的符號來彼此交互、牽引、聯動，最終呈現出大到人類藝術文明，小到技術進步的完整過程。

在這個ICT技術爆炸、智能世界創生的時代，湧現出了許許多多的符號，比如5G、AI、雲計算、IoT、HPC等一系列技術名詞，亦或是新基建、數智化、AI產業化等等趨勢性的表達。到底智能世界的“魂”是什麼？也就成了大眾以及每一家企業、每一個行業在變革風暴來臨時，渴望率先抓住的本質。

經過了漫長的基礎設施與市場教育週期，我想，該有人來回答這個問題了。

前不久，浪潮的NF5488A5在國際權威基準測試MLPerf中打破了18項紀錄，拿下了全球AI服務器最好成績。再結合浪潮在疫情大背景下以53.5%的份額持續領跑AI服務器市場等表現，由它來詮釋產業AI化的內涵與外延，似乎再合適不過。

欣賞一部藝術作品，需要對點線面等視覺符號的把握和理解，進而感受出美的真諦。同樣，對浪潮勾勒出智慧計算產業形態的點線面體的理解，也成為讀懂科技之魂、觸達未來的一把鑰匙。

點：AI服務器牽引的算力之源

“點”是聚神、點睛的精華之筆，就像一個光源，能讓整部作品都發揮出靚麗的光彩。而ICT產業的進化史上，同樣有一些重要的關鍵詞，將整個行業推向了全新的發展階段，比如傳統計算時代的集成電路，又比如智能時代的AI服務器。

當我們審視當下如火如荼的AI產業化熱潮，會發現其本質是對龐大數據的處理、訓練、挖掘來完成產業端的價值創生。蓬勃發展的數字經濟，也讓提供澎湃算力的AI服務器，成為產學研用各界的共同呼喚。

《2019-2020中國人工智能計算力發展評估報告》顯示，全球數據保有量將從2018年的33ZB增⻓到2025年 的175ZB。這一趨勢必然導致計算資源水漲船高，實際上，算力基礎設施早已是各個企業部署、發展AI的首要支出。

在火熱的AI服務器市場中，浪潮的表現可謂一騎絕塵。2020年上半年，浪潮AI服務器銷售額達到6.88億美元，市場份額佔比53.5%。從市場規模和產品能力來看，浪潮早已經進入了該領域的領導者象限。

在疫情期間獲得這樣的增長與業績，究其原因，一方面源於浪潮本身在高性能計算領域的多年積累，市場根基穩固；另一方面則是踩準了AI計算的需求劇增，順利完成了產品革新。

拿剛剛打破AI性能紀錄的浪潮NF5488A5來説，就在Resnet50訓練任務中創下AI性能紀錄，以33.37分鐘完成百萬張圖像訓練任務的優秀成績，成為單服務器性能成績中的榜首。簡單來説，就是做AI訓練、AI推理都是（該比賽中）最快的服務器。

如果僅僅是去一場比賽、參與一次“跑分”，並不足以成為那把引燃需求的科技之火。浪潮的特別之處在於：

首先，打造產業標準的中國名片。作為業內首套衡量機器學習軟硬件性能的通用基準，MLPerf的聯盟成員包括谷歌、微軟、Facebook、阿里巴巴、浪潮等企業，以及斯坦福、哈佛等高校。而與浪潮5488A5同場競技的還有來自英特爾、英偉達、聯想、廣達、技嘉等頭部廠商的參賽團隊。在這樣一個國際化測試中，浪潮NF5488A5的勝出在宣告中國計算實力的同時，進一步拉高了產業技術的實力上限，讓產業界和企業客户能夠獲得給有效的參考標準，成為牽引服務器市場加速進化的中國力量。

其次，強調服務器的全面能力。MLPerf並不僅僅是單純的跑分，在實際賽程中，設置了數據中心、邊緣端等多種開放模型的多個測試，考驗的是服務器在AI計算和實際應用場景的綜合能力。浪潮NF5488A5問鼎的AI推理基準測試18項紀錄中，就覆蓋圖像分類、自然語言理解、智能推薦、語音識別等場景，在Bert 自然語言理解推理任務中性能達26675條/秒，DLRM智能推薦每秒推理處理能力達210萬條。

綜合能力意味着，贏得比賽不是服務器廠商們在靠實驗室技術“自娛自樂”，而是可以真實進入到語音識別、金融分析、智能客服等大眾熟悉的AI應用場景中去的，能夠切實提升AI開發與應用效率，加速產業AI化的進程。

最後也最值得注意的是，作為浪潮自研的新一代AI服務器，NF5488A5身上展現出了由軟硬件協同帶來的卓越性能——這是此次MLPerf全球競賽中唯一可以在4U空間內支持8塊安培架構A100 GPU實現NVLink高速互聯的AI服務器。

極致性能並不來自於簡單的堆疊，浪潮的綜合技術能力被充分投擲在了AI服務器NF5488A5身上。比如在硬件層面，對CPU、GPU硬件性能進行精細校準和全面優化，以在AI推理時保持最優狀態；軟件層面，結合GPU硬件拓撲對多GPU的輪詢調度優化，使單卡至多卡性能達到了近似線性擴展；算法層面，浪潮通過自研通道壓縮算法成功實現了模型的極致性能優化，在精度無損的情況下性能提升近2倍。在可靠性上，通過深度優化系統結構設計，浪潮確保了設備能夠在高温環境下穩定運行。

對計算需求的充分理解與支持，AI服務器產品的全面技術釋放，從這個角度，我們就可以理解，浪潮為什麼能俘獲如此多企業客户的青睞，成為服務器市場上最強勁的上升力量了。

線：AI融入社會化大生產的橋樑

沿着服務器市場的變化軌跡，不難發現，AI正是進化的初衷和終點。

無論市場還是學術界都認為，AI與高性能計算是一對絕配CP。2019年中國HPC TOP100行業應用領域機器系統份額圖中，榜單前十名的產品都具備了AI計算的能力。清華大學計算機系鄭緯民教授也曾做出判斷，認為“人工智能應用有望成為超算的主流應用”。

原因也很簡單，深度神經網絡規模越來越大，許多高精度模型的性能都依賴於超大規模數據集的訓練。而人工智能的需求猛增，開啓千億規模的市場空間，也為服務器市場帶來了全新機遇。

但二者並不是簡單地拼湊在一起就能成功，還需要解決許多技術問題。

比如AI計算要用到分佈式架構，需要在硬件底層將很多加速器芯片協同在一起工作，為傳統數值計算設計的服務器並不適合AI；用經典計算服務器來運行AI算法，無法滿足低功耗和性價比需求，不利於產業化等等。

讓高性能計算與AI加速融合，成為服務器廠商在技術浪潮中拉開身位的關鍵賽點。

對於這一挑戰，浪潮選擇將其劃分為三個賽程：

賽程一，全棧AI技術積累，厚積薄發拉開競爭身位。

早在2017年浪潮就發佈“智慧計算”戰略，聚焦打造全球領先的AI算力。經過數年耕耘，構建起了包括AI框架優化、AI開發管理和應用優化等全棧AI能力，AI專利貢獻達到了中國前三。從硬到軟的全棧解決方案能力，讓浪潮能夠駕馭來自產業端的多種AI計算需求。

賽程二， 系統級優化，實現1+1＞2的性能提升。

AI計算需要系統化的能力來支撐，包括領先的硬件、強大的軟件、高精度的算法等等，通過對其進行整體優化，進而能夠實現一致、快速地部署，讓浪潮在競爭中形成了區隔。

賽程三，高性價比方案，推動AI泛在化。

從生產、聚合、調度、釋放算力這四大關鍵作業環節，浪潮都進行了創新，來支撐AI在邊緣端、移動端、IoT端、車端等各個計算設備上的運行。比如在調度層面，通過從模型開發、訓練、部署、測試、發佈的全流程一站式高效交付，實現了300%的開發效率提升；在自動機器學習領域，浪潮AutoML Suite可實現企業級一站式模型自動構建，模型大小與計算量極致壓縮。這些努力都有效降低了AI在產業落地的成本門檻。

從2017年押注AI，到如今成為AI計算與千行百業之間那道硬核的產業橋樑，浪潮迎來了瓜熟蒂落的收穫季，也印證了那句話：凡事預則立不預則廢。

面：智算中心的價值空間

當我們漫步AI產業之林，感受從無人駕駛、智能客服、智慧城市等等各個應用場景中所伸展出的一根根引線，就會發現，這一次轉型升級浪潮之所以具有澎湃的生命力，是因為藉助數字化基礎設施，各行各業能夠獲得智能化動能，進而提升社會整體生產效率。

因此，能否提供適配垂直產業發展需求的算力基礎設施，就顯得尤為重要，自然也就不難讀懂浪潮通過智算中心，從點到面推進AI產業化的核心邏輯。

在浪潮看來，企業渴望通過轉型得到的智慧化能力，才是其擁抱AI的終極目標。因此，服務產業不能是單純的業務數字化，除了增加額外的收集、存儲、處理成本之外，並不能達到企業藉助智能化提升效率、業務創新的本質訴求。

今年4月的浪潮雲數據中心合作伙伴大會上，浪潮率先提出了“雲、數、智”三者的融合發展，認為企業的IT基礎架構正在從傳統數據中心向智算中心轉型，要實現業務“賦智”。

總結來説就是，超算中心主要服務於國家基礎科研創新，而智算中心則致力於支撐產業界的智能創新，以算力驅動AI模型來對數據進行深加工，為企業和個人提供智能服務，進而推動產業升級和GDP高質量增長。

智算中心聽起來很美，浪潮具體是怎麼做的？想要回答這個問題，要找到源頭，看看產業究竟遭遇了哪些問題。

1.算力需求定製化。各個行業的業務模式、生產體系、數字化需求都各不相同，不光需要硬件和技術，還需要針對性的場景化定製解決方案。為此，浪潮選擇將智算中心打造成開放平台，吸引合作伙伴與行業解決方案提供商來共同耕耘，打造垂直行業大腦，完成了通用算力到行業個性化需求之間的銜接。

2.產品性能領先性。在“一力降十會”的AI計算領域，技術和產品性能的領先性，是市場首先看重的。目前，浪潮已經形成了完整齊備的融合架構產品線，為智算中心打造全球領先的算力機組，包括全球性能最強的 AGX-5，全球最高密度 AGX-2等。針對高併發訓練推理集羣進行了架構優化，推出N20X 智能網絡加速方案，打造了業界功能最全的 AI 管理平台AIStation，以及可自動建模、自動調參的自動機器學習平台AutoML Suite。這些動作讓浪潮足以支撐起國民級的計算業務。

比如在國有六大銀行的服務器中，浪潮的佔有率超過50%，每日服務數億筆金融交易。還幫助中國乃至全球最大、最複雜的在線客票系統，將售票能力從每天1500萬張提升至2000萬張……類似案例還有很多，如果有人需要尋找一個具備頂尖產品性能的計算廠商，浪潮毫無疑問會是第一選擇。

3.普惠AI可持續。對於浪潮而言，要實現普惠AI的目標，除了短期內“授人以魚”，更需要藉助智算中心的標準化開放和規模化集約效應，實現長期可持續的低成本智能服務，讓AI像水電、像雲計算一樣成為新的社會基本公共服務，更快的普及到每個人、每個企業。

可以看到，在浪潮智算中心戰略背後，正藴藏着一場企業IT基礎設施的春雷湧動。

體：面向未來的生態循環系統

由點到面的價值釋放，足夠託舉起一個企業在數年間屹立於“浪潮之巔”。如果我們將眼光放到更遠的未來，會忍不住思考一個問題，整個產業長期繁榮發展的動能從哪裏來？

這並不是在無病呻吟。儘管AI已經進入了產業化高速發展階段，但依然存在許多瓶頸：

比如標準的不統一。目前網絡上開放的AI平台和各種能力百花齊放，AI的開發優化和部署仍然是一項技術複雜度很高的工作，需要一套通用、易用的AI開發和部署環境，降低這項工作的技術門檻。

再比如概念的泛濫。“追趕風口”的人多了，市面上各種各樣的軟硬件、解決方案、X算中心等等説法五花八門，由於缺乏共識和秩序，很可能會擾亂大眾認知、透支信任，進而損害整個行業的形象。引領行業走向規範化，需要領頭羊做出更多的努力。

為了搭建一個綜合技術、產業、平台的生態循環系統，讓數智化熱潮的動能長久不息，浪潮也堅定地在生態方面做了許多投入。

對外，2019年，浪潮提出了元腦生態計劃，集合了具備AI功能開發核心能力的左手夥伴和具備行業AI整體方案交付能力的右手夥伴，疊加上浪潮的AI最強算力平台，來助力產業AI化落地。比如與百度聯合開發的ABC一體機，在鋼表面質量檢測系統中，2小時完成以前人工檢測2、3天的工作量，鋼材的缺陷識別準確率達到99%以上。為緩解人象衝突，浪潮與西雙版納國家級自然保護區管護局合作，在雨林內實時收集亞洲象的行為數據和行進軌跡，實現毫秒級精準辨識，準確度高達96%。在金融、電力、交通、智慧城市、石油石化等行業，浪潮的影響力逐步釋放。

對內，浪潮積極推動國際化產業技術標準的建立，在全球系統性能評測標準組織SPEC中，發起並擔任機器學習（Machine Learning）技術委員會主席。還與百度、Facebook、微軟等共同開發OAM加速計算的開放規範（OCP Accelerator Module），推動AI計算多元化融合發展與產業化應用。

比起浪潮自身在AI計算領域的市場成功，這種用生態的繁榮之力，支撐起AI計算產業長久循環的做法，也讓浪潮得以收穫更為深遠的價值成長空間。

魂：寫自未來的奮鬥史詩

集齊了產業AI中所需要的“點線面體”各個符號，我們可以獲得一個關於計算產業在當下的靈魂屬性，也得以確認，到底是什麼推動了浪潮一路走來。

一個值得注意的細節是，2016年前後，以深度學習為代表的人工智能所展現出的能量在全球掀起了熱議，絕大多數同業者還在觀望之際，浪潮就做出了非常堅決的戰略調整，選擇了押注AI，成為當時全球第一個全力投入研發基於NVLink高速AI服務器的公司。

沒有任何市場調研數據或者前人的經驗可以告訴浪潮，AI服務器到底會不會受歡迎。最後，浪潮全球第一個做出了在2U空間支持做8片NVLink 技術的V100 GPU的AI服務器，還好市場反應告訴他們，自己做對了。

提前一年多的產業趨勢預判，靠的是幸運還是玄學？顯然都不是，早在多年前的ISC國際超算大會上，浪潮就曾發佈過將深度學習與高性能計算相結合的產品，這一次領先全球的技術革新，只是春播秋收的自然規律。

戰略方向的大膽判斷，執行途中的踏實穩進，產業共榮的開放瀟灑，最終形成了浪潮的AI之魂。

驚豔眾人的成績單背後，是搏擊風浪、勇立潮頭。浪潮相信了未來，於是，未來便流淌在了每一個具象的符號與動作裏。