鄔賀銓：從實踐中深化對數據中心“數學”與“算術”的認識

在2022中國算力大會主論壇上，中國工程院院士、中國互聯網協會咨詢委員會主任鄔賀銓詳細闡述了對數據中心“數學”與“算術”的思考。他解釋道，“數學”指的是研究數據的科學，“算術”是研究算力的技術。

在以算為主還是以存為主方面，鄔賀銓表示，人工智能驅動算力需求快速增長，基于GPU等構建的人工智能智算中心適于訓練數據導出模型，訓練出數學模型后，深度神經網絡并不需要調度非常多的參數，降低了對算力的需求，基于CPU的通用算力的IDC適用于在已知數學模型下的計算任務。因此他表示，人工智能智算中心主要任務是算，IDC互聯網數據中心主要任務是存。

在三類算力比例方面，鄔賀銓表示，在基礎算力、智能算力和超算三個算力里，美國分別占全球35%、15%、30%，而中國分別占27%、26%和20%，美國是基礎算力為主，中國智能算力的能力遠超美國。中國的超算和智能算力基本以政府為主建設，基礎算力以運營商和互聯網企業為主。

在冷數據與熱數據方面，鄔賀銓表示，數據從大的方面分為冷數據和熱數據，熱數據主要指需要實時計算的數據，相比之下冷數據的計算需求非常態化。東西部分別適合處理熱和冷數據，東數西算實際是東數西存。

在存算分離與存內計算方面，鄔賀銓表示，存算分離可采用開放存儲體系和磁帶存儲介質，存儲器可同時服務多個服務器，池化存儲支持多云，提高利用率，降低成本能耗，可用于對冷數據處理；存內計算適于對熱數據處理，例如自動駕駛可以在車內同時完成存與算。

在封閉系統與開放系統存儲方面，鄔賀銓表示，開放系統存儲實現存算分離，存儲容量為多服務器共享，以池化方式支持多云應用。不同存儲架構適應不同任務，可按照任務來軟件定義存儲。

在PUE與IT能效方面，鄔賀銓表示，在IDC的IT系統能耗中，服務器約占到50%，存儲系統占35%，網絡通信設備占15%，大部分電能是用于維持服務器的狀態，只有6%~12%用于計算。因此他建議，要減低能耗，對冷數據處理建議用磁帶代替磁盤，100PB存儲成本10年可下降73%；對熱數據用閃存代替磁盤，但目前成本比較高。另外，還有通過數據預處理改進能效，去掉一些無效值、空格和缺失的及果實的數據。

在數據可信性與災備保護方面，鄔賀銓表示，災備是數據中心剛性需求，美國數據保護占存儲投資1/3，全球平均是27.4%，而中國僅7.8%，尤其異地備份的比例更低，所以災備的能力是不足的，所以這點上我們還是要改進，同時，究竟是備份數據還是備份算力，這是值得研究的問題。

此外，在談到東數西算時，鄔賀銓表示，東數西算使算力設施的布局超越了數據中心樞紐的范疇，東部與西部互為冷熱數據的配對方面，要有合適的比例。同時，同一數據中心樞紐或集群內部也有很多比例需要優化。

“關于數據中心的‘數學’和‘算術’，還有很多需要深入研究的內容，我們要善于從實踐中學習創新。”鄔賀銓最后表示。