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本文摘要:AI正在沦为企业助力决策、提高客户体验、重塑商业模式与生态系统、乃至整个数字化转型的关键驱动力。但在崭新的AI时代,数据中心网络性能也正在沦为AI算力以及整个AI商用进程发展的关键瓶颈,于是以面对诸多挑战。 为此,华为以“网络新的引擎AI赢未来”为主题公布了业界首款面向AI时代数据中心交换机CloudEngine16800,将人工智能技术创新性的应用于到数据中心交换机,引导数据中心网络踏入AI时代。

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AI正在沦为企业助力决策、提高客户体验、重塑商业模式与生态系统、乃至整个数字化转型的关键驱动力。但在崭新的AI时代,数据中心网络性能也正在沦为AI算力以及整个AI商用进程发展的关键瓶颈,于是以面对诸多挑战。

为此,华为以“网络新的引擎AI赢未来”为主题公布了业界首款面向AI时代数据中心交换机CloudEngine16800,将人工智能技术创新性的应用于到数据中心交换机,引导数据中心网络踏入AI时代。AI时代数据中心网络面对三大挑战当前,数字化转型的持续前进,正在公里/小时驱动数据量激增;同时,语音/视频等非结构化数据占到比持续提升,可观的数据量和处置可玩性远超强人类的处置能力,必须基于机器运算深度自学的AI算法来已完成海量违宪数据的检验和简单信息的自动重组,从而取得高效的决策建议和智慧简化的不道德提示。根据华为GIV2025(GlobalIndustryVision)的预测,企业对AI的采用率将从2015年的16%减少到2025年86%,更加多的企业将利用AI助力决策、重塑商业模式与生态系统、修复客户体验。

作为人工智能的“产卵工厂”,数据中心网络于是以沦为AI等新型基础设施的核心。但与此同时,随着AI时代的来临,AI人工智能的算力也受到数据中心网络性能的影响,正在沦为AI商用进程的众多瓶颈。

华为网络产品线总裁胡克文认为,AI时代的数据中心网络将面对以下三大挑战:挑战1.AI算力。高性能数据中心集群对网络丢包出现异常脆弱,未来的网络应当做零丢包。但传统的以太网即使千分之一的丢包亲率,都将造成数据中心的AI算力不能充分发挥50%。挑战2.大比特率。

未来5年,数字洪水激增近20倍,现有100GE的网络无法承托。预计全球年追加数据量将从2018年的10ZB激增到2025年180ZB(即1800亿TB),现有100GE居多的数据中心网络已无法承托数据洪水的挑战。挑战3.要面向自动驾驶网络的能力。

随着数据中心服务器规模的减少,以及计算出来网络、存储网络和数据网络三网融合,传统人工运维手段已难以为继,急需引进创意的技术提高智能化运维的能力,如何用新的技术去使能、把网络问题排查出来沦为业界都在思维的问题。华为定义AI时代数据中心交换机三大特征从行业大势来看,随着以人工智能为引擎的第四次技术革命于是以将我们带进一个万物感官、万物网络、万物智能的智能世界,数据中心网络也必需从云时代向AI时代演变。

在华为显然,数据中心必须一个自动驾驶的高性能网络来提高AI算力,协助客户加快AI业务的运营。那么,AI时代的数据中心网络到底该如何建设呢?胡克文认为,“华为定义了AI时代数据中心交换机的三大特征:嵌入AI芯片、单槽48x400GE即墨端口、需要向自动驾驶网络演变的能力。

”特征1.业界首款嵌入AI芯片数据中心交换机,100%充分发挥AI算力从应用于外侧来看,刷脸缴纳的背后是上亿次图像信息的智能识别,深度身体健康临床必须基于数千个算法模型展开分析,快捷网购体验必不可少数百台服务器的智能计算出来。也就是说,新的商业物种的问世,产业的跨越式发展以及用户体验以求转变,反感地依赖人脸识别、辅助临床、智能引荐等AI应用于的发展。但由于AI算力受到数据中心网络性能的影响,正在沦为AI商用进程的关键瓶颈。

为了最大化AI算力,存储介质演进到闪存盘,时延减少了好比100倍,计算出来领域通过使用GPU甚至专用的AI芯片将处置数据的能力提高了100倍以上。CloudEngine16800是业界首款配备高性能AI芯片的数据中心交换机,支撑独有的iLossLess智能可用互相交换算法,构建流量模型自适应自优化,从而在零丢包基础上取得更加较低时延和更高陡然的网络性能,解决传统以太网丢包造成的算力损失,将AI算力从50%提高到100%,数据存储IOPS(Input/OutputOperationsPerSecond)性能提高30%。特征2.业界最低密度单槽位48x400GE,符合AI时代5倍流量快速增长市场需求数据中心是互联网业务流量汇集点,企业AI等新型业务驱动了数据中服务器从10G到25G甚至100G的转换,这就必定拒绝交换机反对400G模块,400GE模块标准化工作早已于2015年启动,目前针对数据中心应用于早已已完成标准化,400G时代早已到来。

集群的规模是数据中心架构演变的动力,经典的无堵塞CLOS理论承托了数据中心服务器规模从千台、万台到今天10万台规模的发展,减小核心交换机容量是数据中心规模不断扩大的最少见手段。以一个1000T流量规模的数据中心组网为事例,使用400GE技术,核心汇集交换机必须5K个模块,比较100GE技术增加75%。

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为此,CloudEngine16800全面升级了硬件互相交换平台,在向量架构基础上,突破超高速信号传输、极强风扇、高效供电等多项技术难题,不仅反对10G→40G→100G→400G端口光滑演变能力,还使得单槽位可获取业界最低密度48端口400GE线卡,单机获取业界仅次于的768端口400GE互相交换容量,互相交换能力低约业界平均值的5倍,符合AI时代流量大幅提高市场需求。同时,CloudEngine16800在PCB板材、工艺、风扇,供电等多方面都展开了革命性的技术改良和创意,使得单比特功耗上升50%。特征3.使能自动驾驶网络,秒级故障辨识、分钟级故障自动定位当数据中心为人工智能获取了充份的技术承托去创意时,人工智能也给数据中心带给极大利益,如利用telemetry等技术将出现异常信息送往集中于的智能运维平台展开大数据分析,这很大提高了网络的运营和运维效率,减少运维可玩性和人力成本。但是当前计算出来和存储正在融合,数据中心服务器集群规模更加大,分析的流量成千倍的快速增长,信息请示或者提供频度从分钟级到毫秒级,再行再加信息的校验,这些都使得智能运维平台的规模激增,智能运维平台对性能压力不堪重负减少了处置的效率。

如何减低智能运维平台的压力,在最靠近服务器,最靠近数据的网络设备具备智能分析和决策功能,沦为提高运维效率的关键。CloudEngine16800基于内置的AI芯片,可大幅提高“网络边缘”即设备级的智能化水平,使得交换机不具备本地推理小说和动态较慢决策的能力;通过本地智能融合集中于的FabricInsight网络分析器,建构分布式AI运维架构,可实现秒级故障辨识和分钟级故障自动定位,使能“自动驾驶网络”加快来临。该架构还可大幅度提高运维系统的灵活性和可部署性。


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