开放计算的“再”进化同样在过去的十年时间里,计算产业也发生了很多变革。第一是边缘算力的崛起。在云计算初期,很多人认为,所有的数据都会传输到云端处理和计算。可很多应用场景,对延时的要求非常严格,如果完全依赖云,势必会让效率降低。最典型的如智能汽车等应用场景,无法做到数据传输到云端处理后再做出判断,而是需要让大量的实时数据,在边缘侧进行预先处理,这要求边缘也具备一定的算力基础。Gartner在2019年的一项报告中有这样一项预测:到2025年,将有30%的数据会运行在边缘。第二是AI计算的崛起。最近几年,人工智能算力的需求持续呈现上升的势头,很多传统行业都出现了明确的人工智能应用场景。这导致人工智能算力的需求高于供给,形成了供给的缺口,这些需求也在快速拉动AI算力的增长。第三是绿色计算的新要求。据了解,2020年国内数据中心的总能耗突破了2千亿千瓦时,如果折算成标准煤的燃烧发电,则消耗了6千万吨煤的燃烧,排放了1.6亿吨的二氧化碳。所以在国家双碳战略的背景下,计算产业也需要以降碳为目标,快速走向绿色计算,这也是 OCP China Day 2021会以“降碳·增效”为主题的主要原因。
而对于开放计算而言,同样在随着时代的变化“再”进化。首先在边缘侧,OCP 和 ODCC 分别设立了 Open Edge 和 OTII 项目组,解决服务器规范和电信规范的融合问题,促进了边缘计算的普及。Open Edge服务器除了在北美和欧洲的电信行业部署外,还有其他行业有所应用,挪威房地产公司MIRIS部署了Open Edge服务器,支撑其在商业园和住宅区交付的智慧城市服务。基于OTII标准的服务器在国内电信运营商使用,预期基于此平台进一步优化上层技术,可将运营支出减少53%,资本支出减少30%。其次,“人工智能带动体系结构黄金时代的到来,众多的 AI 芯片提供了面向不同计算负载的多元算力,同时也带来了多元芯片适配的挑战。开放计算通过社区的共同努力,以开放标准促进多元计算融合,为人工智能创新赋予更多可能。”刘军提到。浪潮参与并制定OAI标准,通过统一的OAI标准赋予产业创新动力,也帮助AI芯片制造商聚焦芯片创新方向,促进AI创新产业化。同时在实际应用中,大型CSP在组建数据中心架构时更希望资源和应用的解耦细化,而金融、电信、制造等中小规模数据中心,由于业务情况和模型训练特点不一样,他们需要紧耦合架构,浪潮面向不同客户需求基于OAI开源平台做定制开发,降低业界准入门槛。最后,在低碳环保方面,作为开放计算最早的硬件技术规范,Open Rack3.0相比2.0在空间、承重、供电、液冷支持等方面做出更多改进,经过十年发展,开源开放技术已经帮助数据中心带来了能效提升,比如开放标准的高密度整机柜,通过集中供电、散热和管理,能够比采用传统服务器能耗降低15%。采用新型液冷技术方案,能节省30%以上电量,为我国的“双碳”目标在数据中心领域提供技术支撑。目前国内的大型互联网数据中心已经使用了开放计算架构,PUE可以达到1.2,系统故障率降低 90%,运维效率提升3倍,总成本降低10%。