ODCC副主席、中国电信研究院专家委员会副主任杨明川：数字化、智能和数据中心的成长

很兴奋本日有这个机遇给各人分享一下我们在智能数据与数据中心方面的一些实践与试探，我也算是ODCC的每年每次会都可以或许有一些分享，这次还挺有压力的，由于也认为数据中心的成长这么快，那么我们每个团队都在这方面有一些新的领会吧。

这一次我重点聚焦在智能和数据中心方面，首要分成三个部门，一个是数字化，简朴谈一下数字化转型，然后是数据中心与AI的相关，最后是我们在AI方面的一些试探。

起首，创新。那么各人也知道整个期间的成长，是从我们的驱动力，我们此刻也是不绝的在进动作力的转换，此刻我们正处在一个数字化和创新的年月，那么在这样一个数字化与创新的年月内里，各类百般新的技能层出不穷，不绝的各个规模的创新。我这里想表达的意思是我们的数据中心着实是各类百般创新的一个基本，这内里假如我们去回首整个信息化成长的过程，我们会发明从最早软件化阶段，各类百般的体系，经验了从硬件向软件的变革，各类百般的体系都通过软件界说来举办了重构，然后就是互联网化，把各类百般的体系通过在线毗连连在一路，出格是包罗咱们的移动互联网对整个行业带来了很大的改变。

那么软件化与互联网化，它们配合协同，着实我们就从早期的信息化阶段，我小我私人的概念，我们此刻演进到了数字化这样一个期间。那么数字化的期间，我认为着实是有三个很重要的阶段，虽然这三个阶段不见得是一个按需，有也许是重叠阶段，刚开始是一个云化的阶段，各类百般的体系开始从企业内部向云上迁徙，那么把软件与互联网转酿成一个云化承载的方法。在这个进程傍边数据越来越重要，以是云化进程傍边，我们发生了大量数据，着实组成了整个此刻数字化转型的一个基本。那么将来呢，也许我们从云、从数据，会不绝地向智能演进，整个过程傍边数据中心从刚开始的较量健全的数据中心，到后边越来越伟大的各类百般的数据中心，它在整个过程傍边都饰演了一个跟进的浸染。着实任何一个阶段，都有一个根本，好比说在云这个阶段，它的根本就是数据中心，互联网阶段也许就是宽带收集、移动通讯收集，将来智能期间数据中心将进一步的施展越来越重要的浸染。

因此，全部的我们整个数字化转型前边给各人接头的这样的几个阶段，它都是以我们最最基本的办法为焦点的。那么这内里我们会涌现出各类百般的数据中心，包罗云的，包罗边沿，包罗5G、算力的。数据中心内在也在不绝扩大，从简朴的机房到云的生长，到5G的融合，到新型的资源，出格是数据资源和算力资源，我认为在将来的数据中心内里，会施展越来越多的浸染。

那么在整个数据中心成长进程傍边，我们认为AI与数据中心相关是越来越亲近的。详细来讲我认为分成两个层面，一个是数据中心为AI提供更强算力。这对各行各业来讲都是云云，对中国电信来讲也是云云，我们此刻不绝的去但愿通过AI，晋升我们内部不管是产物，照旧营业，照旧流程，照旧处事。那么各个环节我们也许都用AI的手段晋升我们的服从，为我们现有的各个环节赋能。那么整个赋能进程傍边，我们就必要构建面向AI的数据中心。这是一方面。第二方面，从数据中心自身运营来讲，AI技能也逐渐施展越来越多的浸染，尤其是我后边还会讲到此刻对付运营商来讲5G的建树，包罗5G的焦点网、5G边沿建树，是在快速成长傍边。那么这些尤其是云化的5G的建树进程傍边，数据中心出格是数据中心的节能，会成为越来越一个重要的身分。这内里AI也有许多的应用的场景。

详细来讲分成两个方面，起首适才我们说了，我们此刻中国电信也在构建AI手段平台，为数据中心打造我们的算力支撑。这内里个中一个很要害的一环，就是我们针对算力在数据中心内里的承载，提供更高的服从。虽然我们整个算力平台，除了我们整个的AI平台，除了算力之外，还包罗数据、框架、算法与我们的应用，整个是一个别系化的场景化的一个体系。

那么详细来讲，在整个算力赋能层面，我们也做了一些试探。包罗我们怎么样把GPU资源通过越发有用的资源举办编排，来晋升算力的服从。这在我们的GPU算力中心内里，着实是具有很是重要的浸染。出格是通过我们这种对付算力资源的进一步的细颗粒度切分与殽杂编排调治，使得一台处事器可以处事于多个用户，可以或许处事多个使命，从而使它的服从可以或许有了数倍晋升。

同时呢，各人知道AI它是算力与数据是要害，那么我们之前也许是算力与数据是支解的方法。由于这内里也许也存在很大都据安详、数据隐私掩护的题目，以是我们第一阶段的数据管理、数据说明和后期的数据实习是分隔的，中间是断绝的方法。但这种方法对付AI使命来讲它的服从是较量低的，也是在我们的平台内里通过试探，我们逐渐逐渐要转换到一体化的方法，使得我们的数据实习整个流程，要可以或许实现无缝跟尾。同时，通过无缝跟尾，把我们的数据资源和算力资源，可以或许更好的协同应用。现实上在我们大数据中心与算力中心内里，我们有大量的数据资源，后边也许还会提到我们有大量的AI应用场景，必要用到这些资源。那么怎么样可以或许进一步使数据与算力更好的协同，是AI数据中心必要不绝的试探、不绝的优化这样一个进程。

那么详细来讲颠末我们这样一些试探，我们AI数据中心也在许多方面做了一些应用层面的试探，这内里包罗适才我说的重点的好比说节能，包罗机房节能、基站节能，跟着5G建树的推进，基站节能的重要性与急切性越来越明明。尚有一些内部大网运维傍边呈现了许多许多妨碍和题目，那么必要通过越发智能化的方法可以或许更快的办理。以是这内里我们也开展了大量的工单智能化，以及伶俐家庭方面的事变。也就是说我们通过AI数据中心和AI赋能平台，在我们内部许多出格是收集方面有了许多详细的应用。

再详细睁开一点，好比说我们在节能方面的应用，着实节能有两个层面、两个场景，一个层面是动环，一个是处事器，前者首要是指各类百般的装备，包罗空调等等智能装备，通过更好的大局限的数据收罗和数据通过算法举办优化，我们已经现着实多个省开展了相干的试点与应用，最高能到达27%节能服从。这内里着实存在着大量的挑衅，也许这个工作道理并不伟大，真正伟大的就是怎么样把整个别系在我们现场数据中心内里真正可以或许陈设与实验，尤其是我们线网各类百般的数据中心内里，它的装备形态，差异厂家的装备，差异范例的装备，以及差异年月的装备，它们的数据收罗、数据说明和整个形成一个节制闭环，在实验的进程傍边，现实上有大量的挑衅的。

（编辑：湖南网）

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