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从中国第一到全球前三:浪潮换下联想仅用三年,凭什么?

来源:时间:2020-07-24 07:02:31 阅读:-

作者:李云杰

“从中国第一到全球前三”,这是浪潮在2015年提出来的,当时设定的是2020年实现。而这个目标,浪潮提前到2017年实现了。据Gartner报告显示,2017年第3季度,全球服务器市场份额最大的3个厂商分别是戴尔EMC、惠普和浪潮。浪潮服务器仍然保持中国第一,总出货量已上升至全球第三。

从中国第一到全球前三:浪潮换下联想仅用三年,凭什么?

2017Q3全球x86服务器市场厂商排名

从中国第一到全球前三:浪潮换下联想仅用三年,凭什么?

2014年9月,联想通过收购IBM x86服务器业务,成为当时全球前三、中国最大的x86服务器厂商。如今,“全球前三、中国最大”的位置换成了浪潮。凭什么?

如果仔细研究浪潮近几年的战略路线,你会发现,浪潮仅用两三年时间,实现了服务器市场份额从中国第一到全球前三的跃升,离不开“互联网”和“AI”的助推。在全球市值最高的10家互联网科技企业中,有5家选择浪潮作为战略供应商。浪潮AI解决方案在中国占有率达60%,而在BAT等互联网巨头企业的占有率高达90%。

如果说过去几年浪潮的快速发展得益于快速增长了互联网和云计算市场,而在2017年内,浪潮从全球前四冲进前三,则主要归功于在AI上的抢位。

踩中了AI风口,领跑AI计算

2017年,是AI最火的一年,被称为是“AI发展元年”。媒体热炒AI、资本热捧AI、产业追逐AI,大量的资金、人才涌入AI领域。BAT等很多企业都提出了各种AI口号、理念,如百度的“AII in AI”、腾讯的“AI in ALL”、阿里云的“产业AI”,联想、小米等设备厂商也高举AI大旗,大谈AI。相比之下,较早就看准AI方向的老牌IT企业浪潮,保持一贯的务实风格,没有高唱口号,却从战略上高度重视,从执行上快速抢位。

2017年初,浪潮就成立人工智能部门,全力推动AI产品的开发,并着力打造多样化的硬件平台、管理调度与分析平台和深度学习框架的“平台组合”。随后确立了符合自身定位的“智慧计算”战略。

“智慧计算”战略是浪潮在2015年提出的“计算+”战略基础上,以云计算为基础平台、大数据为认知方法、深度学习为优化工具,简称CBD(Cloud computing,Bigdata,Deep learning),全面发展新一代云计算、人工智能和大数据方案,构筑全球化的智慧计算生态。

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可以说,“智慧计算”保证了浪潮在AI领域的领先。浪潮发布了一系列AI计算平台创新产品,包括性能密度比最高的AGX-2、为百度开发的SR-AI整机柜方案和GX4三款面向不同AI应用的创新计算平台等,涵盖GPU/MIC/FPGA等所有计算技术,覆盖了从小规模的样本训练到千亿样本、万亿参数级别的超大规模模型训练需求。

据IDC分析,2017年AI市场的火热推动了以GPU和FPGA加速计算为主的异构计算取得了爆发式增长,而浪潮已成为业界拥有AI服务器产品线最丰富的厂商,同时也成为AI领域份额最高的厂商。

仅在2017一年的时间里,浪潮就在AI领域取得了令全行业瞩目的成绩。在很多AI企业处在投资烧钱的阶段,为这些发展AI的企业提供“AI装备”的浪潮,却赚到了真金白银——销售额大幅提升。

就像在互联网“淘金热”时期,思科因为抓住了互联网先机,给互联网“淘金者”提供装备而快速崛起一样,在人工智能投入时期,浪潮因为抢先为“人工智能淘金者”提供先进的计算装备,而领跑AI计算、成为AI领域的一匹黑马。

搭建AI平台,浪潮有独门“秘笈”

虽然服务器是浪潮的当家产品,但浪潮不仅卖硬件,还有软件、方案、卖服务。如果你了解浪潮面向用户构建的四层结构的Stack方案,你就知道浪潮是如何玩转AI计算的了。

这是一个包含平台、管理、框架及应用四个层次的解决方案。其中,

平台层提供面向人工智能应用定制优化的系统设计,采用GPU、FPGA提供快速训练与推理计算平台;

管理层针对复杂的计算环境采用浪潮深度学习管理平台AIStation对计算资源进行管理、调度与监控,实现系统的最大化利用;

框架层针对不同的需求以及使用习惯,部署优化不同的深度学习框架,如Caffe、Caffe-MPI、TensorFlow、CNTK、MXNet等,实现对图像、视频、语音和自然语言的处理;

应用层针对用户实际应用需求,端到端设计深度学习模型与算法,实现GPU、FPGA平台的应用迁移与优化。

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面向AI计算的Stack方案

AI Stack是一个面向AI的端到端解决方案,可以说,这是浪潮基于对AI需求的理解和实践,总结的一套独到AI“方法论”。在浪潮人工智能和高性能服务器产品部总经理刘军看来,这是浪潮区别于其他服务器厂商的一个重要价值点,也是获得客户认可的关键所在。

大家知道,芯片是驱动计算力的核心。当前AI计算主要采用GPU芯片,还有FPGA。此外还有有Google的TPU、Intel的Nervana等深度学习芯片。AI发展对计算力提出更高的要求,为AI专有芯片提供了发展空间,催生了很多专有AI芯片创业公司。同时,在算法框架方面也出现了多种,如伯克利的Caffe、谷歌的Tensorflow、百度PaddlePaddle等。面对芯片和算法架构的层出不穷,浪潮力求提高整合各种处理器芯片和计算框架,提供一个先进的计算平台和更易用的应用开发平台。

由于专门为深度学习定制的专用芯片还远没有形成规模,经典计算瓶颈尚未被打破,作为计算平台厂商的浪潮,在整合使用各种主流芯片的同时,也在自己开发在算法和集成层面的K1高速交换芯片、算法NC、FPGA等嵌入式芯片类产品,把软件硬件化,形成自己的核心竞争力。

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对于未来计算的发展脉络,浪潮也进行了思考和判断。浪潮集团副总裁彭震认为,未来计算将呈现多元化趋势,不仅是处理器的多元化,还有计算方向和架构的变化,比如人工智能不太关注浮点运算,更在意单晶计算能力。彭震认为,基于软件定义硬件、软件定义网络、AI的云化和业务加速等等领域,都是很新的方向,浪潮会持续跟进。

去泡沫化,推动AI在更多行业落地

进入2018年,AI仍是热点,资金、人才仍然在向AI领域聚集,但是有关AI泡沫论的声音并没有停止。毕竟AI在很多领域都还没有实现大规模的商业应用,更不要说大家所热切投入和期待的AI医疗、无人驾驶领域了。

2018年,AI仍然是浪潮的三大关键词(AI、欧美、JDM互联网)之一。那么,2018年浪潮的AI之路怎么走?

在刘军看来,人工智能不能仅仅停留在刷榜、跑分、下棋阶段,当所有的市场泡沫褪去以后,能否留下落地的应用是浪潮一直以来关注的重点。2018年,浪潮将推动AI在更多行业落地,让更多的用户接受AI、使用AI。

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浪潮把AI用户群分成三类,根据每一类用户的特点提供不同机制的产品和应用。

第一类是像是Google、微软、苹果和BAT等技术实力和应用场景实现都强大的企业用户。浪潮主要提供的是一个AI基础设施的计算平台。

第二类是像科大讯飞、旷视、商汤等一些AI细分领域的领导者,它们在细分的专业领域很强。对于这类用户,浪潮提供的会比第一类用户更多一些,除了底层硬件之外,还有一些框架,包括管理平台和一些性能的调优。

第三类则是成千上万的行业用户,这类用户将浪潮2018年关注的重点。对于这类数量众多的行业类客户,浪潮会提供一个端到端的解决方案。因为很多行业用户可能还不知道AI是什么?或者听说AI是好东西,但具体怎么实现还不清楚。

浪潮知道,推动推动AI到传统行业落地会更加困难,需要做更多工作。好在,浪潮面向很多不同行业,拥有专门的应用专家团队,可以跟行业客户一起合作推动AI落地。比如,AI跟医疗结合时,专门做基因或生命科学的专家会出动。

刘军认为,针对这类行业用户,如果缺乏对行业背景的理解,而提供一个很通用化的工具,肯定推广效果不好。一定要有专人帮助个性化设计和实施,告诉他们AI到底是怎么玩、怎么做。

在彭震看来,传统用户市场的增长虽然没有互联网增长的快,但非常稳定。实际上传统的行业也在朝着云化、智能化的方向发展。可以看到云、人工智能、大数据技术的推动力是非常之大的。

浪潮把传统行业用户作为2018年关注的重点,这也符合市场分析机构对AI发展趋势的判断。据IDC分析认为,未来AI生态将更加成熟和繁荣,除了互联网行业,金融、制造、医疗、零售等传统行业的数字化转型中,AI有望成为推动这些行业商业模式创新的新引擎。

根据刘军的判断,未来的服务器可能都是AI服务器,没有AI,服务器将没有竞争力。

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