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        中國工程院院士鄔賀銓:中國未來數據中心機架數不會低于美國

        發布日期: 2021-07-02

               近日,中國工程院院士鄔賀銓在接受《人民郵電》報采訪的時候表示,我國數據中心產業正處于蓬勃發展之中,在取得快速增長的同時也實現了質量提升。而從規模上來看,我國數據中心還有巨大的增長空間。

           “中國的數據中心盡管增長很快,但相對美國來說總量還是比較少,而巨大的互聯網用戶群體,注定中國未來數據中心的機架數不會低于美國?!编w賀銓強調。

              當前,我們身處一個“數據大爆炸”的時代。統計顯示,人類歷史上90%的數據都是在過去幾年產生的,50%是在短短兩年內產生的。聯合國《2019年數字經濟報告》顯示,全球IP每秒流量1992年僅為1.16MB,但是到2022年將達到150TB,30年增長1.3億倍。而根據《華為全球產業展望GIV》,全球新產生的數據量將從2018年的32.5ZB快速增長到2025年的180ZB。

             中國的數據中心規模迅速擴大。近日36氪研究院發布的數據顯示,截至2019年年底,我國在用數據中心機架達到315萬架,其中大型以上數據中心增長較快已超過250個,機架達到236萬架,占比超過70%。

              從全球數據中心的發展來看,美國數據中心機架數目前已占據全球40%的市場,其后是中國和日本,分別占8%和6%。鄔賀銓認為:“中國數據中心發展比美國晚5年,但中國的互聯網用戶數決定了中國數據中心規模將來不會小于美國?!?/p>

             數據中心是各種IT資源的集成中心,也是數據存儲、處理和交互的中心。伴隨著云計算的發展,數據中心也開始云化轉型?!霸茢祿行?,采用超融合架構,可以實現更好調度?!编w賀銓指出。

        云數據中心相比傳統數據中心,有著一系列的優勢。首先,采用超融合架構,將物理分布的服務器、存儲、網絡等資源虛擬化為邏輯集中的巨大資源池。其次,采用容器和微服務模式,通過云計算管理平臺可動態監控、調度和部署各種資源,從而按需向用戶提供差異化服務。再次,基于IPv6協議,能夠實現云網協同與多云融合。最后,改進數據中心的可擴展性,降低管理的復雜度,提升運營維護效率,增加安全可靠性。

        “相比傳統產業,數據中心作為一項ICT產品,本身的能源利用效率是比較好的,但是數據中心的能耗還是會伴隨著快速發展而較快上升,因此其自身的能耗仍不可忽視?!编w賀銓指出。

        數據中心自帶“綠色”基因。有資料認為,ICT產業單位增加值能耗僅為全國單位GDP能耗的1/5,僅為全國單位工業增加值能耗的1/9。尤為值得注意的是,數據中心還將助力傳統行業節能減排,對全社會碳達峰、碳中和的貢獻都是正面的。

        但是,數據中心自身能耗上升較快不容忽視。中國電子學會等編寫的《中國數據中心可再生能源應用發展報告(2020)》顯示,截至2019年,全國各類數據中心用電量占全社會用電量的0.8%~ 1%,預計到2030年達到1.5%~2%。目前,我國數據中心在能耗上的表現不一。中國數據中心工作組(ODCC)的數據顯示,PUE(電能使用效率)在1.0和1.2之間的占比僅為5%,高達51.6%的數據中心PUE為1.4%~1.8%,PUE降低還有很大空間。

        我國數據中心PUE降低還有很大的空間。

        “提升數據中心的能源利用效率,可以從建設和技術兩方面優化,多措并舉?!编w賀銓指出。

        在建設方面,可以通過優化選址和充分利用綠色能源來提高能效。所謂優化選址,就是選擇氣候條件適宜、綠電供應充足的地區建設數據中心。此外,還可利用山洞自然冷風循環、海水制冷等。而在數據中心的園區建設上,可采用預制化裝配式建筑,在建設上疊加光伏,采用綜合供能、高效制冷、余熱循環利用等措施。

        在技術方面,數據中心提升能效其實大有可為。例如,通過優化數據存入與讀出的體系架構與機制,實現上級可調用下級數據,但不必將下級數據庫數據再復制存儲至上級數據中心,從而避免了重復存儲帶來的巨大浪費。

        數據預處理可以僅存儲有效數據并提升數據利用率。當前,數據預處理能力不足導致數據存儲與利用率低。有資料認為,當前企業的數據僅有不到2%被保存。而保存下來的數據,由于技術與流動性的問題,只有10%的數據能得到分析。通過數據清洗與標注提升存儲數據的質量,可以減少無效數據的存儲。數據清洗是對數據進行一致性檢查,處理無效值和缺失值,從而大大減少數據的存儲量。數據標注通過對數據進行分類標注、標框標注、區域標注、描點標注等,也能夠減少存儲量。不過,“目前數據的預處理70%的工作量還是主要依靠人工完成,因此數據中心目前還是勞動密集型行業?!编w賀銓特別指出。

        云邊端協同可以有效提升數據處理效率。例如,一個城市的視頻監控數據如果直接送到云端進行AI分析將占用大量計算與存儲資源,需要云邊端都具有一定的數據處理能力并協同。又如,VR視頻需要交互而且畫面需要渲染,手機的GPU來做渲染時會遭遇畫面卡頓且手機發熱的挑戰。對此,可以將視頻圖像分解為前景與背景,分別由手機與邊緣計算完成。與此同時,可以通過采用預渲染全景幀、移動預測、多核CPU并行解碼等技術以降低時延。

        正確應對小數據帶來的挑戰,例如通過遷移學習和高效AI分析,實現“小數據小算力大任務”,也可以有效減少數據存儲量。2020年6月,IEEE舉辦了世界計算機視覺植物病理學細粒度分類挑戰賽,考察對蘋果樹葉銹病、痂病等疾病的AI識別能力。IEEE提供了含標簽錯誤的1821張訓練照片和1821張試題照片,這是典型的“小數據小算力”問題。支付寶天筭安全實驗室采用了隨機光照、隨機對比增強、上下與左右翻轉等數據增強技術,得分居1327個參賽團隊之首。


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