聯(lián)想加碼布局AI算力

  ICC訊 面對(duì)AI帶來的確定性機(jī)遇，聯(lián)想提出AI for All的愿景，算力就是其中最重要的一環(huán)。

  近日，聯(lián)想正式發(fā)布了包含服務(wù)器、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)、邊緣在內(nèi)的算力基礎(chǔ)設(shè)施新品，包括新一代服務(wù)器聯(lián)想問天WR5220 G5等，以及全新NetApp AFF A全閃系列、救急1110災(zāi)備一體化解決方案，聯(lián)想問天100G核心交換機(jī)等。

  這次發(fā)布是對(duì)聯(lián)想“一橫五縱”AI導(dǎo)向的基礎(chǔ)設(shè)施版圖的進(jìn)一步豐富?？v觀聯(lián)想發(fā)展算力的脈絡(luò)可知，聯(lián)想算力正在進(jìn)入快速發(fā)展階段。

  去年8月，聯(lián)想正式發(fā)布AI算力戰(zhàn)略，提出全面打造以AI為導(dǎo)向的算力基礎(chǔ)設(shè)施。今年2月，聯(lián)想在巴塞羅那世界移動(dòng)通信大會(huì)（MWC）上首次公布了“一橫五縱”戰(zhàn)略，由此揭開了聯(lián)想對(duì)算力基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展藍(lán)圖。“一橫”是指聯(lián)想萬全異構(gòu)智算平臺(tái)，“五縱”包括服務(wù)器、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)、軟件及超融合、邊緣基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品和方案。

  而在4月，聯(lián)想正式發(fā)布了萬全異構(gòu)智算平臺(tái)。其融合了聯(lián)想的五大技術(shù)創(chuàng)新，是AI 2.0時(shí)代大模型訓(xùn)練和推理的基礎(chǔ)設(shè)施底座。聯(lián)想集團(tuán)副總裁、中國基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)群總經(jīng)理陳振寬表示，該平臺(tái)是AI 2.0時(shí)代聯(lián)想基礎(chǔ)設(shè)施戰(zhàn)略框架的核心。

  隨著這次新產(chǎn)品的發(fā)布，無疑將推動(dòng)聯(lián)想算力基礎(chǔ)設(shè)施加快落地。

  以新一代服務(wù)器聯(lián)想問天WR5220 G5為例，這是一款2U2S服務(wù)器，主要為云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能中大型數(shù)據(jù)中心、虛擬化、在線交易、高性能計(jì)算、關(guān)鍵業(yè)務(wù)流和業(yè)務(wù)協(xié)同等場景提供算力。

  再比如，全新發(fā)布的NetApp AFF A全閃存儲(chǔ)系列等產(chǎn)品，可為生成式AI、虛擬化、企業(yè)數(shù)據(jù)庫等客戶IT工作負(fù)載提供助力，具備性能提升高達(dá)2倍、達(dá)到經(jīng)過驗(yàn)證的6個(gè)9的數(shù)據(jù)可用性等優(yōu)勢。

  加快布局背后，聯(lián)想看中了AI人工智能技術(shù)迭代所帶來的市場機(jī)遇，尤其是正在爆發(fā)的AI算力需求。IDC預(yù)測，到2026年中國智算規(guī)模將達(dá)到1271.4 EFLOPS，未來五年復(fù)合增長率達(dá)52.3%，同期通用算力規(guī)模的復(fù)合增長率為18.5%。

  正如一個(gè)硬幣的兩面，在市場機(jī)遇背后是挑戰(zhàn)。世界上的主流科技公司都在重押AI，聯(lián)想要想在AI算力市場拿下更多份額，必須不斷提升實(shí)力，以應(yīng)對(duì)激烈的市場競爭。

  聯(lián)想可謂是對(duì)AI布局最全面的企業(yè)之一，從AI智能終端、AI導(dǎo)向的基礎(chǔ)設(shè)施到AI原生的方案服務(wù)，聯(lián)想均有布局。根據(jù)財(cái)報(bào)，2023年公司研發(fā)費(fèi)用達(dá)148億元，研發(fā)投入規(guī)模約為稅前凈利潤的6倍，可見其決心。

  作為一家有著40年發(fā)展歷程的科技企業(yè)，聯(lián)想成功穿過多輪技術(shù)周期，公司能否在AI時(shí)代重現(xiàn)昔日的榮光，時(shí)間會(huì)給出答案。

  以下為交流實(shí)錄（經(jīng)編輯）：

  問：以大模型為代表的AI技術(shù)發(fā)展迅猛，對(duì)中國算力基礎(chǔ)設(shè)施提出了哪些要求？

  陳振寬：算力在今天人工智能的時(shí)代是一個(gè)核心的動(dòng)能。2022年年底國際上出現(xiàn)了大模型ChatGPT，引爆了整個(gè)大語言模型的需求以后，在人工智能算力上取得了迅猛的發(fā)展。過去算力還是以通用算力為基礎(chǔ)，大模型讓人工智能進(jìn)入2.0時(shí)代，每年對(duì)算力的需求增速是10倍。

  整個(gè)算力基礎(chǔ)設(shè)施還是不能非常好地滿足對(duì)算力的需求的，特別是以CPU為算力的基礎(chǔ)設(shè)施肯定無法再滿足人工智能算力發(fā)展的需求，包括GPU、TPU等等新的加速計(jì)算的算力基礎(chǔ)設(shè)施得到了非常大的關(guān)注。在過去一年多的時(shí)間里，加速計(jì)算從20%左右的占比到了去年超過1/3的占比，這是算力的發(fā)展。

  問：未來我國算力產(chǎn)業(yè)將如何發(fā)展？聯(lián)想準(zhǔn)備如何承接這一趨勢？有哪些布局？

  陳振寬：算力不僅是對(duì)服務(wù)器的要求，同時(shí)對(duì)于高速存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)調(diào)度同樣提出了更加嚴(yán)苛的要求。對(duì)于在算力節(jié)點(diǎn)之間，集群之間進(jìn)行計(jì)算的調(diào)度和協(xié)同，對(duì)高速連接網(wǎng)絡(luò)要求也非常高。要能夠支持超大規(guī)模的訓(xùn)練，支持各種場景的推理，算力彈性要求也非常高。同時(shí)，對(duì)于節(jié)能、散熱要求也非常高。

  我們?cè)诮衲晔状翁岢隽恕耙粰M五縱”戰(zhàn)略框架，“一橫”是聯(lián)想萬全異構(gòu)智算平臺(tái)，可以幫助我們的用戶在使用算力基礎(chǔ)設(shè)施的時(shí)候可以更加高效地對(duì)算力進(jìn)行調(diào)度。同時(shí)異構(gòu)智算平臺(tái)可以進(jìn)行GPU虛擬化，支持集合通訊算法庫，能夠?qū)崿F(xiàn)分鐘級(jí)的斷電續(xù)訓(xùn)，對(duì)傳統(tǒng)HPC科學(xué)計(jì)算的算力基礎(chǔ)設(shè)施和AI基礎(chǔ)設(shè)施之間跨集群進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度。

  “五縱”包含了服務(wù)器、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)、軟件及超融合、邊緣基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品和方案，“五縱”在聯(lián)想過去就已經(jīng)有了非常全面的布局。但是我們重新為它以AI為導(dǎo)向，對(duì)它進(jìn)行重新的打造，對(duì)它進(jìn)行全面的升級(jí)，讓它更加具備以人工智能，全面AI化，能夠承接AI時(shí)代算力的發(fā)展。

  問：4月聯(lián)想和中國智算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟啟動(dòng)了異構(gòu)智算生態(tài)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，接下來會(huì)有哪些計(jì)劃，對(duì)異構(gòu)智算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟有哪些推動(dòng)？

  陳振寬：聯(lián)想作為一個(gè)在算力產(chǎn)業(yè)上的鏈主企業(yè)，有這樣一個(gè)責(zé)任來推動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。我認(rèn)為，產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟成員在三個(gè)層面上貢獻(xiàn)不同維度的力量。

  第一個(gè)，AI芯片層面。國際有非常多的，非常好的AI芯片企業(yè)。國內(nèi)也有非常多，尤其這一兩年里面在推理上越來越成熟，在訓(xùn)練上越來越先進(jìn)。

  第二個(gè)，系統(tǒng)和設(shè)備層面。像聯(lián)想所承擔(dān)的角色，我們把芯片不同的算力根據(jù)不同的應(yīng)用場景，訓(xùn)練推理的場景，把這些芯片進(jìn)行更加高效的應(yīng)用，貢獻(xiàn)在產(chǎn)業(yè)里面的力量。

  第三個(gè)，軟件和應(yīng)用層面。比如說像大模型的企業(yè)，包括大模型之上再做企業(yè)大模型、行業(yè)大模型這樣一些生態(tài)企業(yè)。

  芯片層、系統(tǒng)設(shè)備層、應(yīng)用軟件層，這三個(gè)層面缺一不可，整個(gè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟也要發(fā)揮所有成員之間，他們?cè)趲讉€(gè)不同維度上的能力，一起設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)，一起相互進(jìn)行更好的融合。

  問：這次聯(lián)想問天和聯(lián)想ThinkSystem四款服務(wù)器在定位上有什么樣的不同？各自具備什么樣的特點(diǎn)？相較于去年在算力大會(huì)上發(fā)布的兩款問天服務(wù)器，有哪些技術(shù)上的升級(jí)呢？

  陳振寬：今天我們主要發(fā)布的四款服務(wù)器，兩款聯(lián)想問天服務(wù)器，兩款聯(lián)想ThinkSystem服務(wù)器。

  聯(lián)想問天這兩款是去年發(fā)布的下一代產(chǎn)品。第一個(gè)是WR5220 G5，是目前市場上用量最多的產(chǎn)品，具備更高的性能，同時(shí)是低功耗的。相較去年，我們?nèi)谌肓烁嗳斯ぶ悄芄芾硪?，能夠降低由于部件帶來的?jì)劃外的宕機(jī)，同時(shí)也減少部件更換的頻率。

  第二款是WA5480 G5，這是一款專門為AI設(shè)計(jì)的訓(xùn)推一體服務(wù)器，它支持最多10個(gè)雙寬PCA的GPU，目前可以支持到多品牌的、多廠商的GPU，不僅僅是國際的，國內(nèi)的各種GPU都可以在上面支持，它在AI的訓(xùn)練推理上是最適合的一款A(yù)I場景下的服務(wù)器。

  另外兩款是聯(lián)想ThinkSystem服務(wù)器，一個(gè)是SD520 V4，這是高密度的服務(wù)器，非常適合高密部署，高性能計(jì)算等等。另外聯(lián)想ThinkSystem SR630 V4，它是1U2CPU的機(jī)型，1U的服務(wù)器主要應(yīng)用場景還是在云計(jì)算、算力租賃。

  問：聯(lián)想萬全異構(gòu)智算平臺(tái)這一塊未來的市場規(guī)劃是怎么樣的？

  陳振寬：“一橫”是對(duì)“五縱”能力的全面升級(jí)，對(duì)于我們今天整體布局的基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行重新的改造和升級(jí)，實(shí)現(xiàn)真正的AI導(dǎo)向，這是萬全異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)所起到的作用，它將無處不在。

  問：聯(lián)想服務(wù)器這幾年增速非常迅猛，背后的原因是什么？另外我們看到做服務(wù)器企業(yè)比較多，我們聯(lián)想的優(yōu)勢在哪里？

  陳振寬：IDC發(fā)布《2024第一季度中國x86服務(wù)器市場報(bào)告》顯示，聯(lián)想x86服務(wù)器銷售額同比大幅增長200.2%，市場份額躍升至國內(nèi)市場第三位。

  今年是聯(lián)想的第5個(gè)十年的開年，每一個(gè)十年聯(lián)想都經(jīng)歷了一個(gè)周期，包括創(chuàng)業(yè)期、PC的時(shí)代、國際化的時(shí)代、多元化的時(shí)代等等，經(jīng)歷了多個(gè)周期。我們產(chǎn)品的服務(wù)，不管是PC還是基礎(chǔ)設(shè)施遍布全球180多個(gè)國家和地區(qū)，構(gòu)建的能力是“端-邊-云-網(wǎng)-智”五位一體全面的產(chǎn)品能力。聯(lián)想躋身前三，是AI導(dǎo)向基礎(chǔ)設(shè)施戰(zhàn)略穩(wěn)步推進(jìn)的結(jié)果。

  問：我國AI服務(wù)器總體發(fā)展情況怎么樣，面臨哪些挑戰(zhàn)？這次發(fā)布了全棧算力基礎(chǔ)設(shè)施新品，有哪些亮點(diǎn)可以跟我們分享一下。

  陳振寬：2023全年中國加速服務(wù)器市場規(guī)模達(dá)到94億美元，比2022年增長104%。國產(chǎn)芯片性能明顯提升，相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈逐步形成，與此同時(shí)，人工智能芯片的應(yīng)用場景更加多樣化，更有針對(duì)性的人工智能芯片正被投資到更精準(zhǔn)的細(xì)分市場。

  聯(lián)想新一代服務(wù)器更是專門為客戶“匠心打造”，主打卓越算力、極致能效比和AI智能運(yùn)維智能三大價(jià)值主張。首先在性能方面，單處理器核數(shù)增加了2.25倍，人工智能負(fù)載性能提升2倍，在云服務(wù)器應(yīng)用場景下每機(jī)柜輸出性能提升42%；內(nèi)存帶寬提升14%，全面支持CXL 2.0，E3.S容量提升2倍。在能效比方面，處理器每核能耗降低70%，且全線支持液冷模式，通過98%的功耗部件覆蓋率實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心PUE降到1.1以下。在AI智能運(yùn)維方面，可針對(duì)關(guān)鍵部件如內(nèi)存和硬盤的日志進(jìn)行智能分析，有效規(guī)避或減少部件失效次數(shù)，從而減少客戶計(jì)劃外停機(jī)時(shí)間。