經(jīng)常有人問，為什么京東物流比菜鳥物流快?上午訂貨，下午送達(dá)?怎么做到的?
很簡單，因為京東是自建物流，全國各大城市都建有京東的大型物流倉庫，通過區(qū)域需求分析提前備貨，接到訂單就近發(fā)貨，同城送達(dá)。菜鳥物流通過與各大快遞公司建立合作關(guān)系，貨物寄送依賴賣家和快遞公司處理，大多是跨地區(qū)、點對點寄送，由買家到當(dāng)?shù)匚锪髡绢I(lǐng)取，物流較慢。
這就好比內(nèi)存和硬盤的區(qū)別，內(nèi)存讀寫速度快，離CPU較近，能以最快的速度處理指令。而硬盤讀寫速度較慢，數(shù)據(jù)需先調(diào)入內(nèi)存，再由CPU讀取。倘若要保持計算過程的高速運轉(zhuǎn)，就必須保證內(nèi)存容量足夠大，但實際情況是，服務(wù)器往往受限于插槽數(shù)量以及單根內(nèi)存容量，內(nèi)存空間擴(kuò)展往往受到極大限制。
隨著企業(yè)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出爆炸式增長態(tài)勢，如何化解不斷增加的數(shù)據(jù)處理需求與捉襟見肘的內(nèi)存性能需求之間的矛盾，已成為企業(yè)推進(jìn)數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型面臨的主要挑戰(zhàn)之一。值得慶幸的是，隨著英特爾傲騰持久內(nèi)存的推出，問題正在迎刃而解。
何謂傲騰持久內(nèi)存?
傲騰持久內(nèi)存全稱為Optane Persistent Memory，基于3D XPoint持久化內(nèi)存，是英特爾智能計算平臺構(gòu)建的重要組成部分。自2019年發(fā)布以來，已更新到第二代，傲騰持久內(nèi)存的推出并非取代傳統(tǒng)DRAM、NAND，而是與之共存，填補(bǔ)二者之間在容量、性能上的空檔，構(gòu)成一個完整的存儲體系。
相比DRAM，傲騰持久內(nèi)存容量和價格均占優(yōu);相比NAND SSD，傲騰持久內(nèi)存性能占優(yōu)。最大的不同在于傲騰持久內(nèi)存提供兩種運行模式，即App Direct模式與內(nèi)存模式。
App Direct模式是一個持久應(yīng)用模式，只有在操作系統(tǒng)和應(yīng)用已經(jīng)被開發(fā)出來時，才可以充當(dāng)新一層的內(nèi)存，并加以使用。通過APP Direct模式，傲騰持久內(nèi)存與DRAM可以進(jìn)一步優(yōu)化應(yīng)用，確定數(shù)據(jù)存放的最佳位置，以提升整體性能。
內(nèi)存模式是易失性存儲，可理解為系統(tǒng)額外擴(kuò)展內(nèi)存，可以與系統(tǒng)原有DRAM一起，在無需重寫軟件情況下，解決用戶內(nèi)存容量不足問題。由于是與內(nèi)存捆綁在一起，傲騰持久內(nèi)存能夠幫助用戶建立更多的VEM、容器及應(yīng)用密度。對于內(nèi)存擴(kuò)容能力有限的服務(wù)器，可通過傲騰持久內(nèi)存來提升服務(wù)器整體性能，而不用更換任何部件。
企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，傲騰持久內(nèi)存價值如何體現(xiàn)?
2020年，新冠肺炎疫情的暴發(fā)以及新基建的推出，深刻的影響著企業(yè)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的態(tài)度。一方面，物聯(lián)網(wǎng)、5G、大數(shù)據(jù)以及人工智能等新興技術(shù)在抗擊新冠肺炎疫情以及推動企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)中的成熟表現(xiàn)，讓企業(yè)堅定推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的決心和信心。另一方面，“新基建”的推出進(jìn)一步強(qiáng)化了數(shù)字轉(zhuǎn)型、智能升級、融合創(chuàng)新等基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)體系建設(shè)，不斷釋放推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新動能。
雙重因素疊加雖然為企業(yè)轉(zhuǎn)型提供了良好發(fā)展條件和時代環(huán)境，但轉(zhuǎn)型過程依然任重道遠(yuǎn)。
首先，基于安全性和可靠性等多重因素考慮，企業(yè)都不敢冒然將研發(fā)、生產(chǎn)等核心業(yè)務(wù)托管到云端。對于這類業(yè)務(wù)，企業(yè)大多選擇在本地數(shù)據(jù)中心部署，而隨著數(shù)字化應(yīng)用和工業(yè)智能化場景日趨增多，企業(yè)每天需要處理的數(shù)據(jù)也在急劇飆升，不斷對平臺性能提出了更高的要求，對數(shù)據(jù)的存儲管理能力也提出了更大的挑戰(zhàn)。
其次，隨著物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算以及人工智能等技術(shù)融入到工業(yè)場景，企業(yè)的工業(yè)智能化水平也在逐步提升，工業(yè)智能化不僅會產(chǎn)生海量過程工業(yè)數(shù)據(jù)，而且大多是低延時、高實時性的邊緣計算應(yīng)用場景，對服務(wù)器性能、可靠性和穩(wěn)定性都有極高要求。
近年，針對企業(yè)關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的急劇增長，以及工業(yè)智能化場景應(yīng)用的大量落地，為支撐海量數(shù)據(jù)存儲以及智能計算需求，英特爾通過智能計算能力革新，為華為新一代FusionServer Pro智能服務(wù)器搭配AI加速的至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器以及傲騰持久內(nèi)存，不僅突破傳統(tǒng)服務(wù)器廣泛存在的存儲性能瓶頸，更讓服務(wù)器具備AI加速能力。在面對海量密集型智能計算時，能極大提升數(shù)據(jù)處理分析效率。
在制造業(yè)，目前華為FusionServer Pro智能服務(wù)器在諸多場景得到了應(yīng)用。
在產(chǎn)品研發(fā)應(yīng)用領(lǐng)域，隨著企業(yè)開啟數(shù)字化工廠建設(shè)工作，為縮短建設(shè)周期并降低建廠成本，越來越多的企業(yè)依賴工業(yè)仿真軟件對從產(chǎn)品設(shè)計、工藝、裝配、生產(chǎn)線及工廠布局進(jìn)行全三維虛擬化仿真，以驗證設(shè)計過程。由于仿真過程涉及大量復(fù)雜的靜動態(tài)結(jié)構(gòu)性分析，不僅對平臺的整體性能有這極高要求，過程中更會產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)。
為支撐復(fù)雜的虛擬仿真計算過程，企業(yè)主要采用服務(wù)器、工作站等高性能平臺，這需要配置更快的CPU、GPU以及更大的內(nèi)存。然而受限于服務(wù)器和工作站有限的內(nèi)存擴(kuò)展能力，往往會出現(xiàn)內(nèi)存已用盡，而CPU利用率卻很低的情況，使得整體性能無法充分發(fā)揮，英特爾傲騰持久內(nèi)存恰好可以解決這一問題。
在最新的存儲性能測試中，傲騰持久內(nèi)存的延遲低至350納秒，接近普通DRAM性能，單根容量最高可達(dá)512G，TB級的內(nèi)容容量擴(kuò)展能極大地滿足虛擬仿真過程海量數(shù)據(jù)計算對內(nèi)存容量及性能的需求。
華為為德國幾大領(lǐng)先車企提供 FusionServer Pro X系列高密服務(wù)器，搭配的就是英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器和傲騰持久內(nèi)存。以碰撞測試為例，這些德國大型車廠每年要做幾萬次碰撞模擬，只有幾百次是用真實的原型車碰撞模擬,其他都是通過軟件實現(xiàn)的，每年所產(chǎn)生的仿真數(shù)據(jù)高達(dá)幾十EB，雖然經(jīng)過數(shù)據(jù)過濾選出關(guān)鍵數(shù)據(jù)，但是數(shù)據(jù)量還是高達(dá)幾百TB。而利用傲騰持久內(nèi)存的TB級內(nèi)存級擴(kuò)充能力，不僅幫助車企提高汽車設(shè)計效率、縮短設(shè)計周期，還幫助節(jié)省了能耗和物理空間，簡化了使用和維護(hù)，并大幅降低了總體成本。
在業(yè)務(wù)運營領(lǐng)域，以ERP、MES為核心的業(yè)務(wù)資源運營對內(nèi)存及緩存的容量和性能延時極為敏感。內(nèi)存越大意味著可支撐的用戶并發(fā)數(shù)越多，內(nèi)存延時越低則代表I/O性能更好，單位時間內(nèi)數(shù)據(jù)處理效率越高。
ERP處理特點是每到月底做報表統(tǒng)計時，各部門業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)都要匯總進(jìn)來處理，數(shù)據(jù)計算量特別高，基本好多天都處于峰值，這時候內(nèi)存容量就捉襟見肘。
在生產(chǎn)過程中每分鐘都有大量的工廠基礎(chǔ)數(shù)據(jù)被收集到MES系統(tǒng)中，長期運行MES系統(tǒng)，必然需要超大容量的存儲才可以保證數(shù)據(jù)完整性，所以在MES系統(tǒng)硬件采購中，要保證系統(tǒng)具有良好的擴(kuò)展能力。而傲騰持久內(nèi)存單根512GB的超大容量以及接近DRAM的讀寫性能，讓其在應(yīng)對ERP、MES這類高并發(fā)業(yè)務(wù)應(yīng)用是擁有得天獨厚的優(yōu)勢。
在生產(chǎn)制造領(lǐng)域，隨著物聯(lián)網(wǎng)、5G、邊緣計算以及人工智能等技術(shù)融入到工業(yè)，越來越多的企業(yè)智能化場景得以落地，如VR/AR培訓(xùn)、產(chǎn)品預(yù)測維護(hù)、機(jī)器視覺檢測等，由于這些智能化場景依賴于AI推理運算，需要高性能的邊緣服務(wù)器做支撐，不但內(nèi)存容量需求大，對計算性能要求也很高。
美的與英特爾合作打造的工業(yè)視覺檢測云平臺，就是以Analytics Zoo數(shù)據(jù)分析 + AI平臺，利用 Spark的各種流水線、內(nèi)置模型、特征操作等，構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)端到端應(yīng)用。整個視覺檢測過程一個重要的性能瓶頸節(jié)點是，從磁盤中讀取輸入數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，構(gòu)建模型并進(jìn)行訓(xùn)練和推理分析，這個過程對邊緣計算服務(wù)器的AI計算能力以及內(nèi)存性能有著很高的要求。
目前，第二代英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器以及傲騰持久內(nèi)存已經(jīng)發(fā)布，針對工業(yè)邊緣計算場景，兩大產(chǎn)品組合能從智能計算和內(nèi)存擴(kuò)展兩個方面進(jìn)一步優(yōu)化服務(wù)器性能，無需更換現(xiàn)有硬件。
針對日趨復(fù)雜的異構(gòu)算力融合以及跨平臺架構(gòu)的AI開發(fā)需求，英特爾還于2019年發(fā)布了oneAPI統(tǒng)一編程平臺以及端到端大數(shù)據(jù)處理+分析平臺，實現(xiàn)了跨CPU、GPU、FPGA、ASIC的異構(gòu)算力整合，并提供跨架構(gòu)、跨平臺的AI應(yīng)用開發(fā)支持，解決了開發(fā)者在不同架構(gòu)開發(fā)需要使用不同的語言、庫和軟件工具進(jìn)行編程的局限，真正意義上放大了AI開發(fā)的價值。
隨著企業(yè)上云以及工業(yè)智能化成為企業(yè)轉(zhuǎn)型的主要方向，其對IT性能也有更高的要求：
第一，企業(yè)需要性能更強(qiáng)的處理器以及容量更大、性能更好的內(nèi)存。第二，面對日漸增多的訓(xùn)練推理場景，企業(yè)需要服務(wù)器的計算過程更加智能;第三，對于多元化應(yīng)用發(fā)展，企業(yè)對跨架構(gòu)的異構(gòu)算力整合有著急迫需求。
作為全球唯一一家擁有CPU、GPU、FPGA、ASIC全場景芯片的公司，近年英特爾加速推進(jìn)智能化平臺的布局，不僅實現(xiàn)了異構(gòu)算力整合，還實現(xiàn)了從云到端、從訓(xùn)練到推理的全業(yè)務(wù)AI場景覆蓋。為加速智能應(yīng)用落地步伐，為中國工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型賦能，英特爾正在不斷深化與華為在服務(wù)器領(lǐng)域的合作，通過FusionServer Pro智能服務(wù)器為企業(yè)數(shù)字化和工業(yè)智能化賦能，讓智能計算在云、邊緣到端的自由流動。
