突破网络桎梏：云计算与人工智能，需要什么样的数据中心网络？

钛媒体 • 3年前扫码分享

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突破网络桎梏：云计算与人工智能，需要什么样的数据中心网络？

张帅_

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云计算未能完全驱动网络层面的变革，人工智能接过接力棒，为网络技术的演进再添一把“火"。

网络已经成为现代IT体系架构的短板？以云计算和人工智能的视角看待，的确如此。

计算、存储和网络是云计算最基础的三大件，存储介质从机械硬盘（HDD）演进到闪存盘（SSD），读写速度提升了不止100倍；GPU以及专用AI芯片的繁荣，使得智能计算能力也提升了100倍以上；而网络通信的带宽和时延却没有实现等比例的提升。

云计算未能完全驱动网络层面的变革，人工智能接过接力棒，为网络技术的演进再添一把“火"。

数据中心网络之变

IT系统架构经历了集中、分散、再集中的演进过程，与此同时，数据中心网络也不断演进，网络从提供计算机互联服务的角色演进到数据中心系统交换总线，从竖井式专有系统演进到现代统一网络平台。

浪潮信息总裁彭震表示，在整个网络流量模型中，个人的数据流量只占到14.9%，数据中心和数据中心之间的数据流量占到了13.6%，71%以上的数据流量发生在数据中心内部，也就是通常意义上的东西向数据，即服务器与服务器之间交换的数据。

大量的数据需要在数据中心内部处理，尤其在一些超大规模数据中心内，传统数据中心网络不堪其重，开放网络架构成为业界公认的趋势。

突破网络桎梏：云计算与人工智能，需要什么样的数据中心网络？

开放网络的最大好处是可以用软件实时调整网络，过去需要人工操作交换机，现在部分工作仅需在服务器侧做调整，交换机只作为数据的交换平面。网络设备的软硬件不再是紧耦合关系，开放接口、软件定义、模块化构建、快速迭代，才能满足产业对网络的未来需求。

当下人工智能继续冲击着传统计算产业，2020年，以GPU为代表的AI加速芯片所交付的计算力总和已经超过了通用CPU，这代表着一个分水岭，网络需要进一步演化，以满足人工智能业务的需求。

以人工智能的典型场景语音识别为例，语音识别需要先在数据中心训练，每次迭代任务时长为650ms~700ms，通信时延就占到400ms，训练频次以百万计，整体网络通信时延也放大了百万倍，这无疑是极大的资源浪费。

由计算产业及智算产业，浪潮提出，智慧计算创新体系架构是面向应用的硬件重构+软件定义，即在硬件层将计算、存储、网络等资源分类进行资源整合，同类资源形成资源池，同类资源中不同设备间可任意重组；同时，在软件层面利用主动业务资源需求智能感知技术，进行自适应硬件资源重构，实现硬件资源的动态组合和智能分配，满足各类应用的需求，即包含“硬件重构+软件定义”的融合架构3.0。

具体到网络层面，为了实现CPU与GPU、FPGA和其他专用加速器之间的高速、高效互连，目前业界推出了众多互联技术标准规范，例如CAPI、GenZ、NVLINK、CXL以及CCIX，智能网卡不仅要分担原有处理器肩负的控制计算负载，同时还需实现协议多元化高速互联。

数据中心内部网络是变革最先发生的地方，算力多元化发展，关键是多元算力的融合，必须要打破传统体系结构设计，从根本上解决多架构引发的无法兼容、效率不高的问题。

突破网络桎梏：云计算与人工智能，需要什么样的数据中心网络？

浪潮网络CEO钟宏

如何拥抱开放网络的趋势？

“浪潮不是因为网络市场很大，想要在其中切个很大的蛋糕，而是因为服务器、存储以及网络是一个高度融合的架构。数据中心对网络需求的迫切性更高，所以浪潮网络首先从数据中心领域切入。”浪潮网络CEO钟宏说道。

在浪潮网络看来，基于开放构建的i.NOP平台，以及全新的智能网卡可在一定程度上缓解企业的网络焦虑。

在近日召开的IPF2021大会上，浪潮网络发布了双技术路线战略——传统技术路线延续国际先进技术满足关键业务和广泛简单运维商业市场需求，开放技术路线是浪潮整体开放计算生态中实现智慧联接的开放网络部分，针对有业务与网络融合的用户，满足新兴深度定制市场的需求。

在开放技术路线一侧，i.NOP平台可以构筑端到端的软件产品组合，实现智算中心网络的敏捷管控。网络资源实现集中调度和自动化的网络管理，同时利用AI进行故障预测分析，从被动的网络运维转为主动智能化的预测性运维。

全新发布的智能网卡则针对智算中心网络流量调度复杂的难题，面对东西向业务流量爆炸式增长，以及计算资源算力从单一算力朝异构多元化发展，数据中心网络基础架构更加关注释放CPU算力。

浪潮新一代N20X智能网卡，基于FPGA+SOC的硬件架构，是一款全高半长双宽的网卡，可以提供2个25G或者一个100G的以太网口，支持网络、存储和安全的卸载加速，并实现了virtio-net和virtio-blk，为服务器提供标准的网络和存储虚拟化技术，满足虚拟化和裸金属的业务需求。据悉，浪潮N20X智能网卡可释放高达30%的CPU算力，数据转发性能达到100 Mpps，较以往得到6倍性能的提升。

在深圳大学校园高性能云平台项目中，深圳大学希望满足数百个用户数字媒体编解码传输的需求，同时要求网络存储的速度能够实现高速处理、高速调用，浪潮采用最新的云海Incloud Rail超融合集群，内部集成SmartFlow智能语音引擎，搭载浪潮网络自研N20X网卡，帮助用户实现基于异构算力的网络存储性能加速，在数字媒体集群编解码处理过程中使得本地的编解码调用完全能够全部卸载到N20X上，对比传统采用CPU和软件的解决方案，网络性能提升8倍，整体性能提升3倍。

钛媒体了解到，浪潮将长期在智能网卡赛道上进行战略投入，从硬件演进上将会推出基于200G、400G接口的网卡，同时支持更高速的总线协议，比如支持PCIe5.0协议、支持CXL，CXL能够更好地实现远端、近端存储池化调度，可以极大地提升系统性能。同时浪潮将推出超融合产品，集成Smart Flow，增加入门级智能网卡，采用浪潮开放架构25G网络以及浪潮自研SSD。