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筑基产业 智算有道

责任编辑:cres |来源:企业网D1Net  2021-06-03 11:01:02 原创文章 企业网D1Net

6月3日,由企业网D1Net、信众智CIO智力共享平台和中国企业数字化联盟共同主办的2021CIOC全国CIO大会在成都召开。作为目前国内甲方信息高管领域规模最大、层次最高的交流平台,2021CIOC全国CIO大会以“产业数字化升级转型”为主题,分享交流CIO在工作中的经验,探讨数字化升级转型如何提质增效,数字化手段如何助力产品研发、营销、物流、服务等环节,以及云计算、大数据、AI(含RPA)、数据治理、信息安全、远程协作、工业互联网、智能制造、柔性供应链、数字化时代的领导力与创新力、CIO职业发展等相关话题。大会同期评选和颁发“2021全国优秀CIO个人奖”。
 
以下是现场速记。
 


浪潮信息企业推进部总经理集团客户部总经理 刘志勇
 
刘志勇:各位领导、各位嘉宾上午好!我感觉时间过得太快了,云南的会议没过多长时间,今天又在这里跟大家见面了。
 
今天浪潮想跟大家分享的是有点偏基础架构底层逻辑的。刚刚我看桌子上这两天讨论的题目,嘉宾演讲的交流的题目内容特别多,有各种各样的。包括云的、应用的各种各样的。但是不管我们看到了云也好、应用也好、微服务也好,你在最底层还是要有基础架构的支撑。
 
今天我们分享的内容可能有点偏逻辑架构,我尽量用一些比较生动的方式来把枯燥的问题描述清楚。
 
首先.这几年我也回忆参加范总CIO的会,在过去几年里我们讲的题目,从仿真包括高性能运算、基础架构、智算中心等等。这几年我们很明显能感觉到逐渐的信息化在往数字化跟智慧化方向去转,而且很多东西其实已经落地了。在某种程度上确实到了一个拐点的时候。
 
这是今年4月份刚刚发布的,我到时给大家解释一下。这个是脑机接口,在大猩猩大脑皮层植入两个大脑之后,是个很简单的打乒乓球的游戏。所以在某种程度上今天我们曾经觉得很不可思议的事情已经在发生了,脑机接口这两年有突破性的进展,这跟人工智能和机器学习有非常大的关联。
 
换句话说硅基电脑正在从科幻一点点的走向科学,原来是幻想,是没有太多的科学理论的基础支撑的,但是我们现在说它已经科学了,就说明它在基础科学研究上,在未来实现的逻辑上已经有了比较大的突破了。要想象什么是硅基电脑?《变形金刚》电影就是最典型的硅基电脑。这些东西成为现实,其实在某种程度上第一它代表了人工智能和数字化往智慧化方向去发展。另外同时也刺激了整个的智慧计算的发展,因为它是一个最基础的东西。
 
在过去的几年时间里面,我们看到比如说像智慧医疗、智能电力、工业互联网、智能运算、智能家居,然后在分子生物学上的研究,在各个角度我们创造了各种各样在各个行业落地的智慧化的应用。
 
这里面能举出的例子非常多,在近一两年的时间里面。我去年开这个会的时候当时举了一个例子是说我们在机器阅卷方面,比如一个小学生写了一段文章,机器识别完了以后会达到一定的机器判卷的准确率,这个数据我们去年做了更新,目前看机器阅卷因为它涉及到语言的识别,涉及到OCR,这些技术现在已经能够准确率跟人的相似度超过了95%,我们随便举一个例子,像这样的案例非常、非常多。
 
所以在某种程度上,我们已经看到了智慧时代的到来,我们也在积极的努力的去参与到整个的智慧中国的建设中。
 
后面我们要讲的是整个的基础逻辑的变化,因为我们看见的是应用,看见的是云,但是你背后的底层硬件逻辑是怎么变化的?
 
首先我们在过去的这几年里面,统计数据显示在企业办公最下面蓝色的曾经在以前10年、15年在企业办公里面它是占到整个IT里面最大的一部分,但是随着时间的推移,从20年之后它一直在下降。中间绿色的这一条是过去很多年互联网技术的应用,因为互联网技术太特殊了,我们把它单独拿出来看。再上面就是所谓的商业智能,其实在10年前后的时候,在商业智能的角度还是占特别、特别小的比例,但是从发展的角度来看,到20年、25年增长会非常快。这些商业智能,咱们都是企业信息化的领导,这个跟我们的工作是直接相关的。
 
在未来的五年时间里面,在这个图里面能够明显的看出来跟企业办公相关的IT资源会慢慢的降下来,跟互联网相关的这些技术会保持一个比较平的状态,它基本上就不太变了。但是最大的变化会发生在跟商业,跟智能制造、智慧商业相关领域里面。之所以会发生这样的变化,是因为在过去的十年左右的时间里面,首先人的工作方式变了,他会通过加速智能化的劳动,使我们的劳动能力有了进化,这个时候人就变成了人+人工智能;第二大量传感器应用,导致在物联网部分,IOT融合部分也已经产生了非常大的进步跟变化,这个时候导致了我们未来看到的生产设备、制造设备越来越智能化,我们叫智能装备;还有原材料像矿石、农作物等等它会产生大量的数据。这个进步,大家能看到人在变化,我们使用的生产设备在变化,同时我们对原材料的看法跟以前也有非常大的不一样。
 
站在基础架构的角度,我们看到的左边的1.0的融合架构,因为融合架构本身就是相对比较新的概念或者比较有技术含量的概念了。但是在融合架构1.0里面,它更多做到是把CPU放在一起,内存放在一起,然后存储,这是非常标准的数据中心。它融合完以后在管理上是统一的,在供电上统一,散热是统一的。
 
到了融合架构2.0时代,它的情况有了变化。CPU跟内存放在整个的数据中心里面,但是我们把FPGA和GPU计算拿出来池化了,同时存储资源也开始池化,然后用的是分布式的网络而非传统集中的网络,管理、供电和散热仍然跟以前一样的,这是第一轮的进步。
 
再一轮的进步是它已经把所有的东西都给它计算资源放在一起了,这个就是云计算的基础。数据中心演进到融合架构3.0阶段的时候,我们所有的CPU、GPU、FPGA各种各样的计算单元再不是2U、4U的盒子,而是完整的计算中心,连里面的计算单元都已经放在一起管理了。
 
这一张图是在智慧计算的体系里面,多元算力的聚合。我们现在说多元算力,以前一说计算往往说的是CPU,后来加入GPU,现在大量计算是CPU在算、GPU在算,同时FPGA各种加速在算。左边的图是相对传统的,是CPU放在一起之后,通过网络连接,连完了以后我们再去看GPU的运算什么样,网络运算单元是什么样,可定义是什么样的,这个技术在过去几年已经发生了,而且很多新一代数据中心已经在应用了。
 
但是我们下一步再演进的时候,因为是多元计算,计算单元来自各种各样的地方,于是事情开始产生变化。CPU放在那,这是大家传统的,然后FPGA放在一起,通过IPU再把它连接起来。计算机这个行业里面IPU有很多定义,在这里面是IO的意思,通过IO处理器单元把CPU连起来,下面连的是GPU的计算,现在海外基本用NV的多,但是在国内我们最近一段时间也推出了自己GPU加速,整个运算的情况跟实际使用的效果还是很不错的。
 
还有网络的协处理单元,全部都做完以后再整个连起来,服务器整个已经异构化了,因为运算单元变了,计算方式变了,导致IO跟着一块改变,导致管理手段改变,这是非常底层的运算的逻辑。
 
在这样的情况下,你把整个运算、存储、网络全部放在一个统一的池化管理体系里面以后,最后还是要应用它,最后算的东西还是要提供服务的,让使用者能够感受到你的运算快了、稳定了,这个时候就涉及到场景上的分类。我们这里做了比较简单的切分,首先左边是刚才我们提到的可重构的硬件资源,是一个异构化的硬件资源,在中间我们通过软件定义的方式,把整个的运算单元给它组织起来、IO、存储组织起来,最后多场景应用上比如图像识别、自然语言处理和语音的识别,这个是在商业智能应用里面最耗计算资源的。
 
这一张图上基本上按照逻辑上是异构、多元、软件定义的方式去管理池化的运算资源,最后以服务的形式把计算的资源分配到各种各样的场景应用里面。
 
最终我们是通过计算系统,一个融合结构的计算系统,把整个算法统一起来,你算的是大量数据、各种各样的数据,来自人、智能装备数据以及原料的数据,最后以AI模型的方式把AI算法放进来以后,产生的结果就是最后以服务的形式体现了对使用者的价值,对客户的价值,对于我们服务对象的价值。
 
这是智算中心的落地,因为整个结构是完全不一样的结构。这种情况下我们有一个新的名字就是智算中心的概念,在智算中心里面我们看到的左边是计算的基础架构和人工智能相关的理论,这部分是相当于基础,是我们整个运算能够成立的科学的基础,是理论的基础。中间这部分是我们在整个的智算中心里面能够给使用者提供的各种各样的服务,包括功能的平台、算力的基础设施,最后整个产业角度来讲达到的结果AI产业化,AI产业化反过来刺激企业开始越来越AI化。一会儿会用例子跟大家解释,AI越来越像产业,产业如果没有AI,很多事情做不了了。包括政府对大的产业的治理。
 
这个是视频,这个主要看的是对第一产业的变化。我们对农业真正的应用在这儿,我们国家打造数字化农田。我们今天总是觉得种地这个事儿,除了收割机这些机械设备使用,好像跟AI、跟数字化关系不是特别大,事实不是这样的。大量传感器的使用,我们对土壤的各种分析已经越来越变得智能化了,在这儿能够看到的是包括GIS一张图、农业大数据还有视频云以及指挥调度,大量检查都是通过无人机,它大量看到视频数据、图像数据,从土壤里面是各种各样的传感器收集到各种各样的微量元素、酸碱度等微量数据,把这些数据加在一起我们看到的未来就是智慧化的农业,这是我们在第一产业,数字化和智慧化落地的应用。
 
智慧农田信息化的结构是什么样?看着跟我们工业差不了多少。底层也是传感技术,有传输层,有服务层,最后工业应用是生产、品控等等,最后农业应用是比如对环境监测、对农机设备的监控以及各种各样数据统计的分析,所以农业跟第一产业和我们的人工智能、智慧计算是有直接的关系的。
 
这个是第二产业,是我们说的工业。这就是我们脑子里想象的现代化工业,我们一想到现代化工业大概就是这个样子的。但实际这背后仍然有大量跟运算相关的东西,我们上个礼拜刚刚参加完全球的钢铁大会和中国钢铁业协会一块合办的。工业的例子非常多,我们随便举一个跟钢铁相关的例子,我们选其中的一个行业。
 
我们国家在今年已经明确的提出来包括国内很多钢铁企业已经明确提出来未来几年里面,首先要先碳达峰,把碳排放升到最高一级然后开始降,未来五年时间逐渐做到碳中和,2060年最终实现整个国家的碳中和,这是国家大的策略。
 
但是你真正实现时是怎么实现的?你完全靠一些原料的改变还是靠整个的业务流程的改变?这是我们绘制的行业的图,它生产过程就是这样的过程。现在是两种材料,一种是废钢,一种是铁矿石。从冶炼到炼钢时做转炉做智能化的钢包,整个业务管理大概就是这么多东西,我们真正实现减碳,减碳实际是靠大型钢铁行业里智算中心、多云融合,在整个控制体系里通过IT手段、信息化的手段加强对整个系统的控制,从实际的情况上来看在过去的几年里面计算出来的数据6个月大概能降低3%的碳排放,如果持续下去,我们在未来一些年逐渐在钢铁下野里会越来越减少这种污染。
 
这个是跟第三产业相关的,正常情况都是这么分的,第一产业农业,第二产业工业,第三产业是各种服务业、金融等等。
 
这个是浪潮我们自己的实践,在重庆的实践,还被总理点赞了。当时在参观的时候用的是浪潮的政务云平台,底层的设备也是由浪潮统一提供的。这个是一个比较成熟的落地,像类似这样的东西在各个城市都已经发生了。比如去年我们在某省16个地市做的智慧交通大脑,整个把信息处理的速度,图像数据和视频数据处理的效率提高了40倍,这些都是非常典型的应用。
 
最后我们摘录一点国家信息中心和信产部合发布的《智能计算规划建设指南》里的几个关键点,我们只是摘录一点,白皮书内容很长。
 
第一.全面提升AI计算力的供应,我们要提供算力的供应。就像发电一样去产生各种计算力,把它和电力基础设施放在一起看。
 
第二.促进数据的开放和共享。因为你有了这么庞大的计算力,你最后要做的就是数据的运算。
 
第三.培育区域智能生态。刚才包括张博士、雷博士都在谈生态的事儿。整个区域的智能生态能够保证大部分的业务一点点落地。
 
第四.推动AI产业创新聚集。
 
浪潮作为全球领先的智慧计算的领导者,我希望在未来的工作里面和各位CIO一起能够共同促进国家的产业数字化的升级向智慧化的转型,谢谢大家!

关键字:数字化转型

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责任编辑:cres |来源:企业网D1Net  2021-06-03 11:01:02 原创文章 企业网D1Net

6月3日,由企业网D1Net、信众智CIO智力共享平台和中国企业数字化联盟共同主办的2021CIOC全国CIO大会在成都召开。作为目前国内甲方信息高管领域规模最大、层次最高的交流平台,2021CIOC全国CIO大会以“产业数字化升级转型”为主题,分享交流CIO在工作中的经验,探讨数字化升级转型如何提质增效,数字化手段如何助力产品研发、营销、物流、服务等环节,以及云计算、大数据、AI(含RPA)、数据治理、信息安全、远程协作、工业互联网、智能制造、柔性供应链、数字化时代的领导力与创新力、CIO职业发展等相关话题。大会同期评选和颁发“2021全国优秀CIO个人奖”。
 
以下是现场速记。
 


浪潮信息企业推进部总经理集团客户部总经理 刘志勇
 
刘志勇:各位领导、各位嘉宾上午好!我感觉时间过得太快了,云南的会议没过多长时间,今天又在这里跟大家见面了。
 
今天浪潮想跟大家分享的是有点偏基础架构底层逻辑的。刚刚我看桌子上这两天讨论的题目,嘉宾演讲的交流的题目内容特别多,有各种各样的。包括云的、应用的各种各样的。但是不管我们看到了云也好、应用也好、微服务也好,你在最底层还是要有基础架构的支撑。
 
今天我们分享的内容可能有点偏逻辑架构,我尽量用一些比较生动的方式来把枯燥的问题描述清楚。
 
首先.这几年我也回忆参加范总CIO的会,在过去几年里我们讲的题目,从仿真包括高性能运算、基础架构、智算中心等等。这几年我们很明显能感觉到逐渐的信息化在往数字化跟智慧化方向去转,而且很多东西其实已经落地了。在某种程度上确实到了一个拐点的时候。
 
这是今年4月份刚刚发布的,我到时给大家解释一下。这个是脑机接口,在大猩猩大脑皮层植入两个大脑之后,是个很简单的打乒乓球的游戏。所以在某种程度上今天我们曾经觉得很不可思议的事情已经在发生了,脑机接口这两年有突破性的进展,这跟人工智能和机器学习有非常大的关联。
 
换句话说硅基电脑正在从科幻一点点的走向科学,原来是幻想,是没有太多的科学理论的基础支撑的,但是我们现在说它已经科学了,就说明它在基础科学研究上,在未来实现的逻辑上已经有了比较大的突破了。要想象什么是硅基电脑?《变形金刚》电影就是最典型的硅基电脑。这些东西成为现实,其实在某种程度上第一它代表了人工智能和数字化往智慧化方向去发展。另外同时也刺激了整个的智慧计算的发展,因为它是一个最基础的东西。
 
在过去的几年时间里面,我们看到比如说像智慧医疗、智能电力、工业互联网、智能运算、智能家居,然后在分子生物学上的研究,在各个角度我们创造了各种各样在各个行业落地的智慧化的应用。
 
这里面能举出的例子非常多,在近一两年的时间里面。我去年开这个会的时候当时举了一个例子是说我们在机器阅卷方面,比如一个小学生写了一段文章,机器识别完了以后会达到一定的机器判卷的准确率,这个数据我们去年做了更新,目前看机器阅卷因为它涉及到语言的识别,涉及到OCR,这些技术现在已经能够准确率跟人的相似度超过了95%,我们随便举一个例子,像这样的案例非常、非常多。
 
所以在某种程度上,我们已经看到了智慧时代的到来,我们也在积极的努力的去参与到整个的智慧中国的建设中。
 
后面我们要讲的是整个的基础逻辑的变化,因为我们看见的是应用,看见的是云,但是你背后的底层硬件逻辑是怎么变化的?
 
首先我们在过去的这几年里面,统计数据显示在企业办公最下面蓝色的曾经在以前10年、15年在企业办公里面它是占到整个IT里面最大的一部分,但是随着时间的推移,从20年之后它一直在下降。中间绿色的这一条是过去很多年互联网技术的应用,因为互联网技术太特殊了,我们把它单独拿出来看。再上面就是所谓的商业智能,其实在10年前后的时候,在商业智能的角度还是占特别、特别小的比例,但是从发展的角度来看,到20年、25年增长会非常快。这些商业智能,咱们都是企业信息化的领导,这个跟我们的工作是直接相关的。
 
在未来的五年时间里面,在这个图里面能够明显的看出来跟企业办公相关的IT资源会慢慢的降下来,跟互联网相关的这些技术会保持一个比较平的状态,它基本上就不太变了。但是最大的变化会发生在跟商业,跟智能制造、智慧商业相关领域里面。之所以会发生这样的变化,是因为在过去的十年左右的时间里面,首先人的工作方式变了,他会通过加速智能化的劳动,使我们的劳动能力有了进化,这个时候人就变成了人+人工智能;第二大量传感器应用,导致在物联网部分,IOT融合部分也已经产生了非常大的进步跟变化,这个时候导致了我们未来看到的生产设备、制造设备越来越智能化,我们叫智能装备;还有原材料像矿石、农作物等等它会产生大量的数据。这个进步,大家能看到人在变化,我们使用的生产设备在变化,同时我们对原材料的看法跟以前也有非常大的不一样。
 
站在基础架构的角度,我们看到的左边的1.0的融合架构,因为融合架构本身就是相对比较新的概念或者比较有技术含量的概念了。但是在融合架构1.0里面,它更多做到是把CPU放在一起,内存放在一起,然后存储,这是非常标准的数据中心。它融合完以后在管理上是统一的,在供电上统一,散热是统一的。
 
到了融合架构2.0时代,它的情况有了变化。CPU跟内存放在整个的数据中心里面,但是我们把FPGA和GPU计算拿出来池化了,同时存储资源也开始池化,然后用的是分布式的网络而非传统集中的网络,管理、供电和散热仍然跟以前一样的,这是第一轮的进步。
 
再一轮的进步是它已经把所有的东西都给它计算资源放在一起了,这个就是云计算的基础。数据中心演进到融合架构3.0阶段的时候,我们所有的CPU、GPU、FPGA各种各样的计算单元再不是2U、4U的盒子,而是完整的计算中心,连里面的计算单元都已经放在一起管理了。
 
这一张图是在智慧计算的体系里面,多元算力的聚合。我们现在说多元算力,以前一说计算往往说的是CPU,后来加入GPU,现在大量计算是CPU在算、GPU在算,同时FPGA各种加速在算。左边的图是相对传统的,是CPU放在一起之后,通过网络连接,连完了以后我们再去看GPU的运算什么样,网络运算单元是什么样,可定义是什么样的,这个技术在过去几年已经发生了,而且很多新一代数据中心已经在应用了。
 
但是我们下一步再演进的时候,因为是多元计算,计算单元来自各种各样的地方,于是事情开始产生变化。CPU放在那,这是大家传统的,然后FPGA放在一起,通过IPU再把它连接起来。计算机这个行业里面IPU有很多定义,在这里面是IO的意思,通过IO处理器单元把CPU连起来,下面连的是GPU的计算,现在海外基本用NV的多,但是在国内我们最近一段时间也推出了自己GPU加速,整个运算的情况跟实际使用的效果还是很不错的。
 
还有网络的协处理单元,全部都做完以后再整个连起来,服务器整个已经异构化了,因为运算单元变了,计算方式变了,导致IO跟着一块改变,导致管理手段改变,这是非常底层的运算的逻辑。
 
在这样的情况下,你把整个运算、存储、网络全部放在一个统一的池化管理体系里面以后,最后还是要应用它,最后算的东西还是要提供服务的,让使用者能够感受到你的运算快了、稳定了,这个时候就涉及到场景上的分类。我们这里做了比较简单的切分,首先左边是刚才我们提到的可重构的硬件资源,是一个异构化的硬件资源,在中间我们通过软件定义的方式,把整个的运算单元给它组织起来、IO、存储组织起来,最后多场景应用上比如图像识别、自然语言处理和语音的识别,这个是在商业智能应用里面最耗计算资源的。
 
这一张图上基本上按照逻辑上是异构、多元、软件定义的方式去管理池化的运算资源,最后以服务的形式把计算的资源分配到各种各样的场景应用里面。
 
最终我们是通过计算系统,一个融合结构的计算系统,把整个算法统一起来,你算的是大量数据、各种各样的数据,来自人、智能装备数据以及原料的数据,最后以AI模型的方式把AI算法放进来以后,产生的结果就是最后以服务的形式体现了对使用者的价值,对客户的价值,对于我们服务对象的价值。
 
这是智算中心的落地,因为整个结构是完全不一样的结构。这种情况下我们有一个新的名字就是智算中心的概念,在智算中心里面我们看到的左边是计算的基础架构和人工智能相关的理论,这部分是相当于基础,是我们整个运算能够成立的科学的基础,是理论的基础。中间这部分是我们在整个的智算中心里面能够给使用者提供的各种各样的服务,包括功能的平台、算力的基础设施,最后整个产业角度来讲达到的结果AI产业化,AI产业化反过来刺激企业开始越来越AI化。一会儿会用例子跟大家解释,AI越来越像产业,产业如果没有AI,很多事情做不了了。包括政府对大的产业的治理。
 
这个是视频,这个主要看的是对第一产业的变化。我们对农业真正的应用在这儿,我们国家打造数字化农田。我们今天总是觉得种地这个事儿,除了收割机这些机械设备使用,好像跟AI、跟数字化关系不是特别大,事实不是这样的。大量传感器的使用,我们对土壤的各种分析已经越来越变得智能化了,在这儿能够看到的是包括GIS一张图、农业大数据还有视频云以及指挥调度,大量检查都是通过无人机,它大量看到视频数据、图像数据,从土壤里面是各种各样的传感器收集到各种各样的微量元素、酸碱度等微量数据,把这些数据加在一起我们看到的未来就是智慧化的农业,这是我们在第一产业,数字化和智慧化落地的应用。
 
智慧农田信息化的结构是什么样?看着跟我们工业差不了多少。底层也是传感技术,有传输层,有服务层,最后工业应用是生产、品控等等,最后农业应用是比如对环境监测、对农机设备的监控以及各种各样数据统计的分析,所以农业跟第一产业和我们的人工智能、智慧计算是有直接的关系的。
 
这个是第二产业,是我们说的工业。这就是我们脑子里想象的现代化工业,我们一想到现代化工业大概就是这个样子的。但实际这背后仍然有大量跟运算相关的东西,我们上个礼拜刚刚参加完全球的钢铁大会和中国钢铁业协会一块合办的。工业的例子非常多,我们随便举一个跟钢铁相关的例子,我们选其中的一个行业。
 
我们国家在今年已经明确的提出来包括国内很多钢铁企业已经明确提出来未来几年里面,首先要先碳达峰,把碳排放升到最高一级然后开始降,未来五年时间逐渐做到碳中和,2060年最终实现整个国家的碳中和,这是国家大的策略。
 
但是你真正实现时是怎么实现的?你完全靠一些原料的改变还是靠整个的业务流程的改变?这是我们绘制的行业的图,它生产过程就是这样的过程。现在是两种材料,一种是废钢,一种是铁矿石。从冶炼到炼钢时做转炉做智能化的钢包,整个业务管理大概就是这么多东西,我们真正实现减碳,减碳实际是靠大型钢铁行业里智算中心、多云融合,在整个控制体系里通过IT手段、信息化的手段加强对整个系统的控制,从实际的情况上来看在过去的几年里面计算出来的数据6个月大概能降低3%的碳排放,如果持续下去,我们在未来一些年逐渐在钢铁下野里会越来越减少这种污染。
 
这个是跟第三产业相关的,正常情况都是这么分的,第一产业农业,第二产业工业,第三产业是各种服务业、金融等等。
 
这个是浪潮我们自己的实践,在重庆的实践,还被总理点赞了。当时在参观的时候用的是浪潮的政务云平台,底层的设备也是由浪潮统一提供的。这个是一个比较成熟的落地,像类似这样的东西在各个城市都已经发生了。比如去年我们在某省16个地市做的智慧交通大脑,整个把信息处理的速度,图像数据和视频数据处理的效率提高了40倍,这些都是非常典型的应用。
 
最后我们摘录一点国家信息中心和信产部合发布的《智能计算规划建设指南》里的几个关键点,我们只是摘录一点,白皮书内容很长。
 
第一.全面提升AI计算力的供应,我们要提供算力的供应。就像发电一样去产生各种计算力,把它和电力基础设施放在一起看。
 
第二.促进数据的开放和共享。因为你有了这么庞大的计算力,你最后要做的就是数据的运算。
 
第三.培育区域智能生态。刚才包括张博士、雷博士都在谈生态的事儿。整个区域的智能生态能够保证大部分的业务一点点落地。
 
第四.推动AI产业创新聚集。
 
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