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AI遇到边缘,规范就要向应用妥协

2020-10-14 17:45 • 稿源:未知

近年来,人工智能正在从互联网行业向通信、制造、能源、医疗、政府等各行各业渗透,成为了社会经济活动中最具变革的力量。得益于5G技术的发展,AI在向这些传统行业落地应用的过程中,延伸到了网络的边缘端:通信运营商开始部署MEC,基于基站中的边缘计算设施为附近设备产生的数据提供AI分析,钢铁厂可基于边缘计算平台的支持,实现产品智能质检模型下发和数据回传等等,我们可以看到越来越多的AI场景在边缘端落地应用。

据IDC预测,到2023年将有超过50%的新建企业基础设施被部署在边缘,而目前这一比例不到10%。AI走到边缘,意味着什么?

IT标准与CT标准的碰撞

AI走到边缘最直接的挑战是物理环境的变化。AI服务器对云数据中心的空间、散热等等都有严格的规定,可随着AI场景离人们越来越近,边缘端受限的物理空间、复杂的环境都在阻碍着AI向边缘的广泛落地。

在这些不同环境的背后,其实是云端数据中心IT(Information Technology)标准与边缘端CT(Communication Technology )标准有着本质的区别。

IT基础设施是规模化的,比如阿里巴巴等互联网数据中心,承载其电商业务的服务器有几十万台,面向单一业务呈现出大规模、集中化的趋势。但是CT的数据中心,也就是传统的电信数据中心不是规模化的,因为运营商不太需要把流量汇聚到一起,而是要快速得下发下去,到了5G,更是如此,所以CT的规模化效应是远低于IT的。但电信数据中心的多样化远高于IT,因为电信运营商网络要全覆盖,不同的环境都要适应,比如青藏高原就很少能有互联网数据中心,可电信数据中心就不能少,可以看出CT面临的是多元化的需求。

追其根本,是因为IT是以计算为核心,CT是以网络流量为核心的。IT数据中心以服务器等计算设施为核心,需要更强的计算性能,更大的体积,设备一般深度80厘米以上,可达120厘米,也因为IT设备规模化、集中化,所以环境需求单一。而CT以流量为核心,内部扩展要求低,所以设备更加小巧,深度一般在40厘米左右,可靠性、适应性的要求高。

客户需求对行业规范的挑战

边缘计算是IT和CT的融合,要在CT的规范中,履行IT功能。两个行业标准的融合往往是痛苦的,对于执行主体——厂商来说,尤其如此。

浪潮就接到过某个通信大厂边缘AI算力的定制化需求。客户提出要开发一款可以部署在边缘端的最强AI算力服务器,让边缘数据中心具备最强的AI训练及推理能力。该服务器需部署于600mm深的电信机柜内,因此服务器设备体积和内部部件的规划为19英寸宽,10.5英寸(6U)高,46厘米深,支持2个CPU芯片和32颗AI芯片。

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