AI时代的前夜 网络交换机能否抓住市场迭代的深刻机遇

2019-01-11 15:59:36 来源: 亿欧网

最近产业中最爱玩的一个游戏,就是“AI在哪”。以往我们能看到AI存在于实验室内、存在于软件之中,但想要让AI从模型走进现实,往往没那么容易。最起码的,AI任务需要一系列条件去支撑,其细节建立在各种ICT基础设施的迭代之上。或许可以这样比喻,AI就像汽车,当它到来时,配套的高速路加油站修车厂都要建好。马车时代的路况,是无法发挥汽车任何优势的。

AI走到现实的重要条件有很多,尤其需要注意的是,AI必然建立在ICT基础设施之上,通过网络空间延展到万物智能应用当中。可以说,AI的运转与网络环境息息相关,网络是AI的行军之路。然而在AI的兵马到来之际,网络环境这条运兵栈道真的已经修建好了吗?如果我们分析一下今天AI面临的“网络路况”,会发现其中孕育着很多痛点。同时,一个智能时代的产业机遇也蕴藏其中。

AI时代的前夜,网络表示“压力山大”

我们相信AI时代会在明晨到来,那么今天就是AI时代的前夜。

这个漫长的前夜里,AI应用正在为ICT基础设施提出越来越多的挑战。

首先AI运算相比以往的运算更加复杂,一次智能化识别的背后可能包含着几百个模型的计算。能够承担更复杂的运算任务,显然是AI应用ICT基础设施的第一要务。

同时AI运算往往关乎于图像、关乎于视频,其数据量的庞大程度相比以往实现了从线性到张量的跃进。能承担更大的数据通过量才能让AI应用平稳运行。

最后AI运算对于ICT基础设施的部署条件要求也更加严苛,以往以太网1‰的丢包率,对于AI应用来说会极大的影响其算力发挥。

AI时代的前夜,网络交换机能否抓住市场迭代的深刻机遇

这些AI给计算和通信带来的改变,同时也给通行的网络环境施加了巨大的负担。无论是智能驾驶这样的巨大数据量任务,还是工业互联网精准的算法模型部署要求,或者AIoT驳杂的运维压力,都给网络环境添加了无数压力。

面对AI的到来,网络环境的痛点可以体现在这样几个方面:

1、庞大算力需要和复杂的异构计算,需要弹性的网络环境支撑,网络速度跟不上,AI算力也就无的放矢。

2、AI任务要求大规模部署和并行计算、海量非结构化数据通过、实时学习、算法在框架层和应用层的精准度一致等等。这些新要求是此前的网络环境中所不具备的,需要新的主动网络优化能力。

3、AI时代,企业业务空间增长,并行数据量暴增,直接导致运维工作太过复杂,解放这一压力,也已经刻不容缓。

这三大痛点之下,直接的结果是网络交换机市场迎来了全新的挑战,同时也是市场迭代的深刻机遇。具有AI支撑能力、智能运维能力的次世代网络交换机,成为了今天AI大局中的当务之急。

引入CloudEngine 16800作为华为AI发展战略以及全栈全场景AI解决方案中的新成员,通过创造性地在交换机中安装AI芯片,通过智能优化和本地决策获取自动驾驶网络能力。加上单槽48 x 400GE高密端口,可以最大化支持AI运算的高密度流量,把网络环境建设推向了AI时代的新层次。

CloudEngine 16800背后,华为解决了AI前夜的两个重要问题:让现在简单,让未来通顺。

更简单的今天:用AI之力扭转网络运维困境

分析通过安装AI芯片,CloudEngine 16800首创在交换机当中添加AI算力,在设备层面集成了智能化的主动识别和实施决策能力。在这种能力之下,可以实现秒级故障识别和分钟级故障自动定位。

而这一功能为应用者带来的第一个改变,就在于将可以用AI的智慧来完成运维工作,将今天与日俱增的运维压力释放出来。

用AI来承担原本耗费大量人力,并且逐渐已经无法为人类所完成的网络运维工作,可以看作几个梯段达成的目标。

在CloudEngine 16800的AI引擎解决方案中,首先完成的是智能诊断的本地化,通过CloudEngine 16800的本地推理和实时决策,用AI承担运维工作,减少对云服务诊断的依赖,实现低成本高效率。

接下来,基于智能化运维和故障检测,以及专业故障库的智能匹配,达成故障主动排查,主动监控的能力。将人工难以完成的复杂网络运维监控承担下来。

此外,通过智能运维平台和交换机本地智能构成的分布式AI运维架构的配合,实现故障快速自我修复,完成从本地分析到自我愈合的完整AI网络运维体系。整个网络系统开始接近“自动驾驶”状态,将用户从不断复杂的网络运维中解放出来,从而更加关注场景和应用,而不是消耗大量人力物力在后勤保障上。当以往的困境被改变,整个网络运维系统的灵活性和可部署性也会随之提高。过去伤筋动骨式的维修、扩展将不再重现。

换言之,在AI之力的影响下。交换机的应用模式会一改往日的沉重复,变得更加轻盈、更加简单。

智能优化之下,更多想象力的未来

对于网络环境来说,今天更大的任务是要适应企业用户不断增大的AI算力需求,以及衍生的网络依赖。网络环境必须为AI任务大量普及,提供必要的网络支持。不能等到数据泛滥,深度学习应用迫在眉睫,才发现原来路还没铺好。

基于AI芯片带来的主动分析能力和实时学习能力,CloudEngine 16800应用上了华为独创的iLossLess智能无损交换算法,提供网络结构优化和全网调度能力,满足复杂AI任务在运行时需要的网络空间。这一能力对于AI开发者和运用者来说,将针对未来越来越广泛的AI需求,解决三大底层问题:

1、 解决以太网原生短板的丢包问题,提升AI任务精度以及场景一致性。应用上智能无损交换算法后,可以让以太网实现零丢包,充分发挥AI算力,不会在从任务到场景的过程中产生误差。

2、通过灵活的网络调度,加速AI任务训练,加快模型部署效率。同样在智能无损交换算法下,数据中心可以根据流量模型实现自适应和自优化,根据应用状况自主进行资源调度,更加适应AI应用流量弹性空间较大的特征。

3、基于AI开发平台,让IT人员更好的加入AI,从另一个维度降低开发成本,最终实现AI快速低成本落地。这种更加普惠的模式,在企业进行智能化转型时,提供了强大的推助力。

AI时代的前夜,网络交换机能否抓住市场迭代的深刻机遇

AI时代,并不只是算法的时代,同时也是满足于AI运行,能够把AI效能最大化的系列技术共同的时代。

此刻我们需要的不仅仅是AI技术本身的发展,还有一切与其相关技术的合力前行。其中,网络基础环境就是至关重要的一项。新一代的网络产品,必须比等待中的产业格局走到更前面。而在产业智能化转型的革命征程中,网络产品绝非是在基层供给燃料的后备军,而是要充当起先锋和开路者的角色,才能让这条漫长的征程走得更加顺遂。

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