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浪潮云说 多样性算开云上术设计力基座助力数据云发展
返回列表2023年数字中国建设“2522”框架指出，要求夯实数字基础设施和数据资源体系两大基础，数据已成为重要的战略资源，打通数字基础设施大动脉，畅通数据资源大循环开云上术设计，释放数据价值成为各国发展共识。由于数据要素是连接产业数字化、数字产业化的重要桥梁，基于数据的数字化转型已经成为提升国家竞争力、创新力和生产力的重要策略开云上术设计。同时，算力代表了对数据的处理能力，是数字化技术持续发展的衡量标准，也是数字经济时代的核心生产力，算力云和数据云融合发展将成为驱动数字经济增长的两大核心力量。
由浪潮云主办的【数据云说】第九场直播特别邀请浪潮算力云平台ICP计算产品架构师宋伟，与我们分享算力云平台如何支撑数据云灵活使用异构资源，剖析数算融合场景下对算力、数据云业务带来的发展机遇和挑战，展望智能算力赋能数据业务创新发展。
宋伟：我国数字经济蓬勃发展，算力作为一种关键技术进步力量，结合数据要素将带来巨大的技术变革与赋能效应;各行业数字化转型升级进度逐步加快，全社会数据总量爆发式增长，进而激发了超大规模数据资源计算、存储和应用需求的大幅提升，两者相互促进共同增长。
预计2025年，各国数字经济在GDP中的占比，将达到41.5%。分布在各地区、业务场景中的计算资源，通过“云网边端”+数的融合，会打造出经济高效的数算网络，助力数据业务快速发展。
《2021-2022全球计算力指数评估报告》对多个重点国家的评估结果显示，国家计算力指数与GDP的走势呈现出了显著的正相关性，计算力指数平均每提高1点，数字经济和GDP将分别增长3.5‰和1.8‰，且预计该趋势在2021-2025年间将继续保持。
其中，当一个国家的计算力指数达到40分以上时，指数每提升1点，对于GDP增长的拉动将提高到1.5倍;当计算力指数达到60分以上时，指数每提升1点，其对GDP的拉动将进一步提升至3.0倍。
宋伟：浪潮云以“十字融合”为指导方针，践行新一代行业云MEP战略，为客户提供云网边端融合、云数智融合、建管运融合的全栈算力云能力。浪潮云打造的算力云，是软硬一体化交付的算力服务连续体平台，作为浪潮分布式云底座，通过中心云、本地云、边缘云、智能端延伸到多业务场景，提供稳定可靠、安全可信、行业原生、统一运管的全栈云产品服务。通过算力云，以数据为资源，以智能算力驱动多行业模型对数据的深度加工，助力智算服务、数据服务创新发展。
智能算力：算力云平台具备一云多芯异构资源的统一管理调度能力、全域互通网络加速能力、多类型大吞吐低时延存储能力，构筑起全栈高性能算力，激活数据价值。
高弹性调度：算力云平台通过资源池化技术、云原生容器技术，可实现灵活的算力调度，满足分布式训练、作业调度、模型推理等弹性算力需求。
一站式服务：算力云平台支持运营级服务，提供基于多样性算力的模型开发全栈工具，轻松构建面向场景的数据模型算法服务。
经济高效、灵活可靠：算力云平台基于分布式算力调度、云边端算力灵活搭配，可实现近数计算、峰谷互补算力使用等灵活算力资源分发能力，提高算力资源利用率。
数算深度融合发展是一种将数据和计算进行紧密融合的模式，通过数据驱动的计算、强大的计算能力支持、交叉学科的融合和创新驱动的发展，可推动政企业务升级、科学研究、技术创新和产业发展的进步。这种发展模式将数据和计算作为关键要素，为助力数字经济发展提供了更广阔的思路和方法。
数据驱动的计算：数据在数算深度融合中起到了关键的作用。大数据的出现使得我们可以收集、存储和处理海量的数据，通过对数据的分析和挖掘，可以发现隐藏在数据中的规律和价值。基于数据驱动的计算模式，我们可以利用强大的计算能力来处理和分析数据，从而优化算法、提高模型准确性，并为决策和创新提供科学依据。
强大的计算能力支持：数算深度融合依赖于强大的计算能力。随着技术的发展，计算能力不断提升，高性能计算平台和云计算等技术的应用使得计算资源更加丰富和可扩展。这种强大的计算能力为数据处理、模型训练和推理等任务提供了强有力的支持开云上术设计，使得数算深度融合得以实现和发展。
创新驱动的发展：数算深度融合模式下，创新被视为推动发展的关键驱动力。利用数据和计算的深度融合，我们可以发现新的问题、提供新的解决方案，推动科学研究和技术创新。数据驱动的计算和模型优化可以提高效率、降低成本、改善用户体验，为产业升级和社会进步带来更多机会和价值。
宋伟：随着云数智深度融合成为一种新的技术趋势，数据平台智能化升级成为必然。通过多样性异构算力云底层资源支撑，助力数据云平台向智能化平台升级;算力云底座通过聚焦高性能、高弹性、一站式服务能力，提供智能算力、高速网络和高效存储等服务，用户可以根据需要快速获取和使用算力资源，提高算力效率，降低成本，更好的服务于数据云支撑数据业务在多场景中的广泛应用。
算力云在助力数据云平台能力升级方面，具备全方位的能力支撑，具体表现为，在基础设施建设上具备多样性异构算力：CPU、GPU、NPU、FPGA等多类型算力供给，满足科学计算、机器学习、深度学习等领域大数据量、高性能计算需求;在算力资源建设方面，打造了统一云架构下的分布式算力调度，使得云边端算力灵活分发，支撑数据业务下沉，满足存算一体、近场计算等需求;在算力服务建设方面，以业务场景多维度的算力评估、需求归类，使算力得以均衡分配，裸机/虚拟机/容器/函数计算、高性能网络、高效存储、云原生管理调度等技术深度融合，真正提供以用户资源视角的性能出色、好用、易用的算力服务。
宋伟：算力云助力数据云业务创新新场景包括：助力数据业务规模发展、助力科研、助力行业模型落地等方面。
助力数据业务规模发展：借助统一的分布式算力云基础设施，打造数算一体的底层统一技术栈，通过算力云智算资源供给，结合数据云的数据中台与业务中台能力，可实现数据的快速流通和数据产品快速部署使用。
助力科研：算力云可提供高校科研项目所需的大规模智算资源，为高校科研提供强大的算力支持和助力;打造科研创新高地，促进校企联合创新，铸造灵活可靠的科研数据服务平台。
助力行业模型落地：无论是通用模型还是行业模型，都将在各行各业助推业务数字化升级发挥更大的作用。算力云为上层智能平台提供专业、专注的算力基础设施能力，消除机器学习、深度学习、大模型训练推理过程中每个步骤的繁重工作，让开发高质量模型变得轻松，真正实现从数据到智能的转化。
未来，浪潮云将继续践行数据云业务战略，携手用户，积极推动政务、企业信息化发展，不断探索技术创新和服务迭代，赋能数据经济可持续、高质量发展。
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