AI“群模大战”,虚拟化hold住数据中心“底线”

多客科技

作者：微信文章


今年国内人工智能领域爆发“群模大战”，业界人人热议“大模型” ，发展一路“狂飙”，那么生成式人工智能技术是什么呢？是指具有文本、图片、音频、视频等内容自动生成能力的模型及相关技术。随着生成式人工智能技术的持续迭代和深度学习，更加“聪明”的大模型将会广泛应用于各行各业和渗透更多的生活场景。

值得关注的是，在促进产业健康发展方面，7月13日，国家网信办会同六部委共同发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》（“《办法》”）。《办法》具体提出：鼓励生成式人工智能算法、框架、芯片及配套软件平台等基础技术的自主创新；鼓励采用安全可信的芯片、软件、工具、算力和数据资源。

《办法》充分体现出国家对生成式人工智能技术发展持看好态度，但是深究背后，我们发现当前面对AI“大模型”算力挑战，亟需数据中心夯实基础设施建设，来应对海量数据的高要求处理。

从原来的互联网到云计算再到AI人工智能这样一个时代，AI人工智能对整个数据中心的基础架构、业内生态带来了几个变化，主要有三个方面的问题：

1



对硬件的要求会变得更加强大。整个AI大模型数据的迭代速度是比摩尔定律更快的，对硬件的要求，无论是性能、资源管理方式、还是规模都是重新上一个档次。

2



AI人工智能取决于数据，首先每个企业之间需要进行更加安全、高效的数据交换、学习，让AI变得更加强大。其次从硬件和软件结合的角度，硬件和软件如何更好地保障AI数据交换、数据使用、数据隐私发展等高安全性问题。

3



在AI技术发展背后，复杂程度远远超过对大模型的需求，同时也会有很多不同的模型。AI模型可能部署在云、部署在端，甚至部署在虚拟中心。大模型的多样化、部署多样化，一定会推动软件架构的灵活性、可靠性以及管理便捷性。这对供需双方都会带来更大的挑战。

这就需要关注软硬件融合问题。AI人工智能的海量数据，需要一些高敏捷性的开发效果，在这种条件下，软件的价值会变得更加重要。同时硬件也发生一些变化，首先是硬件变得更加异构，更快地满足客户的需求，也变得更加开放，与软件保持更好地一体化协同，推动行业发展。软件和硬件的功能需要更紧密的加强，才能满足目前高速爆发的数据增长。

软硬件融合兼顾软件灵活性和硬件高性能，实现“既要又要”，让硬件更加灵活、弹性、可扩展，弥补硬件和软件之间的鸿沟。从软硬件融合背景看虚拟化和容器，如何在虚拟化与容器中进一步开发，把硬件的功能更好地应用到软件上，这是未来一个很重要的发展方向。

当今，数字化转型升级与国产化浪潮，虚拟化在视频处理、人脸捕捉等AI人工智能中发挥作用，虚拟化也在如何把硬件的功能更好地应用到软件，实现软硬件融合发展方向努力。云宏经过10余年虚拟化核心技术研发，更强调与多家硬件、软件厂商的适配性，产品具有高度产品化、成熟度和广泛的生态适配性等特点，可平滑替换VMware。云宏超融合一体机基于自主研发的服务器虚拟化和分布式存储技术将计算、存储和网络集成于四大主流芯片架构之中为客户提供硬件与软件一体、产品与服务一体便捷易携带的移动企业云数据中心。



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