【我们这十年@坐标中国】云网融合织就算力高速,“算”出数字生活潮******
中新网北京10月11日电题:云网融合织就算力高速,“算”出数字生活潮
作者 左雨晴
从“要想富,先修路”到“想发展,投算力”,算力基础设施等“新基建”正在国内掀起“落地潮”。
我们为什么需要算力?现在算力速度有多快?它又给我们带来了什么?
算力改变生活
什么是算力?算力是指对数据的处理能力。
在生活中,手机、电脑、超级计算机等诸多硬件设备都离不开算力,可以说算力是数字经济的底层逻辑,数字经济的任何发展都建立在优化的算法和强大的计算速度上,这让算力成为关键的核心生产力。
近年来,随着5G、人工智能、物联网、区块链等领域的快速发展,算力已悄悄改变我们的生活和命运。
在机场高速路口,汽车以80公里时速,“无感”通过收费站,仅收费环节每天就能节约2.75小时,大大改善了市民的出行体验。
广州机场高速,汽车以80公里时速,“无感”通过收费站。 中国电信供图在生产线上,一款新车上线前需要经历上千次的碰撞测试,而超级算力能模拟出整个碰撞过程,300次的仿真碰撞试验,在一分钟内成功模拟完成。更长远来看,“智能汽车”是离人工智能最近的应用场景之一,若能更快普及,将再次重塑人们的出行生活方式。
在偏远山区,大量人工智能深度学习算法和算力支撑下的智能教育,让远程人工智能可以辅助教师“因材施教”,推动教育资源均衡化,帮助深山里的孩子实现“走出大山”的梦想。
据工信部数据,中国算力产业规模快速增长,近五年平均增速超过30%。截至2022年6月底,我国在用数据中心机架总规模超过590万标准机架,服务器规模约2000万台,算力总规模超过150EFlops(每秒15000京次浮点运算次数),排名全球第二。
在数字化时代,数据中心、智算中心等算力基础设施正成为加速数字经济发展和产业转型升级的主要动力。在算力需求日益复杂,应用场景不断涌现的当下,中国东部地区算力资源吃紧,西部算力赋闲,如何让用户更好地像用电一样使用算力服务?
云网融合织就算力“高速路网”
数字时代正在召唤一张高效率的“算力网”。
2012年,中国电信宣布启动天翼云计算战略,正式进军云计算领域,成为国内首家涉足云计算服务的运营商。
以“算”为中心,“网”为根基,算力网络可驱动数据的跨域流动、实现算力的跨域调配。而作为一个复杂的、融合创新的系统性工程,算力网络如何像水和电一样成为“一点接入、即取即用”的社会级服务,孵化灵活多样的商业应用,需要统一的科学规划与评估。
2022年2月,中国“东数西算”工程正式全面启动。8个国家算力枢纽节点,10个国家数据中心集群,将打通中国“数”动脉,把东部算力需求有序引导到西部的数据中心处理、计算、存储,为可再生能源丰富的西部开辟出一条发展新路,成为一条打通东西部经济社会发展的“数动脉”。
作为算力基础设施和骨干传输网络的建设者,电信运营商已经成为打造算力网络的主力军。覆盖全国千城万池的“云网融合”,不仅构建端到端的安全能力和绿色低碳的基础设施,也让实体经济和人们的生活乘“云”而上。
通过内蒙古、贵州两个服务全球的中央数据中心,京津冀、长三角、粤港澳、陕川渝四个重点区域节点,31个省份均有布局的数据中心,再加上广泛分布的边缘节点,中国电信形成了2+4+31+X的全国算力布局。
中国电信京津冀大数据产业园。 中国电信供图如今,中国电信已拥有700多个数据中心,48.7万架互联网数据中心机架,机架利用率达到72%,IDC资源在国内数量最多、分布最广,“一城一池”累计覆盖超过160个地市。
“计算+连接”的深度融合,组成了算力传输的“高速路网”。在这个“高速路网”中,中国电信的算力规模可达每秒310亿亿次浮点运算,这意味着每一秒都有海量的算力正在调度。
从中国电信贵州数据中心到北京大约2200公里,动车需要10个小时左右,而算力传输时延只需要不到20毫秒。算力与网络充分融合,正以难以想象的速度,从看不见的地方延伸到看得见的远方,为人们的生活提供普惠便捷的智能服务。
“算网大脑”让算力调度智能化
随着东部算力需求有序引导到西部,一个逐步完善的数网协同、数云协同、云边协同、绿色智能的多层次算力设施体系必将加快形成。在此过程中,“十四五”规划提出的“强化算力统筹智能调度”成为构建算力网络的重要工作。
“算力调度作为‘东数西算’的重要环节,就如同‘西气东输’的管道,‘西电东送’的高压线路。但算力调度在实施过程却又复杂很多,分布式的算力决定了算力是多样的,例如计算任务的大小、时延要求、成本等多个因素。”中国电信天翼云首席技术官广小明表示。
以算力为核心进行信息处理,以网络为核心进行信息交换,算力“高速路网”需要一颗独特的智能“大脑”。
2022年5月17日,在天翼云诞生的第十年,中国电信推出了天翼云4.0算力分发网络平台——“息壤”,使得调度千城万池的算力不再是梦。
中国电信天翼云数据中心。 中国电信供图。广小明介绍,无论业务对算力的需求是多少,“息壤”都能够规划出满足需求的算力和网络资源,以“随愿算网”的方式,对边缘云、中心云、第三方资源等全网算力进行统一管理和调度,实现业务性能和成本的最优。
“由算力调度引擎、算力资源管理平台、算力资源共同构成的‘息壤’就像一个算力传输的枢纽,在全国范围内,实现每分钟数万次、每天上千万次的算力统筹和调度,满足各种领域对算力的极致需求。”
把东部需要进行的机器学习、数据推理、智能计算等AI训练和大数据推理的工作放到西部,自动配置和调度相应算力;把东部对时延不敏感的、不活跃的、需存档的海量数据,例如医院影像数据、视频监控数据等,放在西部存储……通过“息壤”,“东数西训”、“东数西备”、“东算西也算”、“东部企业,西部上云”成为现实,云渲染、跨云调度、性能压测、混合云AI计算等多种应用场景,也都有着“息壤”的身影。
时代浪潮下,算力正加速筑牢数字经济的底座,成为经济社会发展迈向更远未来的基石。(完)
“万亿之城”晒GDP目标,释放啥信息?****** 中新网1月6日电(记者 李金磊)中国有24座万亿GDP城市,这些万亿之城2022年经济发展如何?2023年经济增长目标又是多少? 近日来,已有武汉、济南、青岛、长沙、合肥、郑州、福州等万亿之城晒出了2022年经济发展“成绩单”,也亮出了2023年经济发展“计划书”。 中新财经注意到,这些万亿之城设定的2023年GDP增长预期目标普遍高于2022年实际GDP增速。
万亿之城2022年表现如何? 24个万亿之城分别为上海、北京、深圳、广州、重庆、天津、苏州、武汉、成都、杭州、南京、青岛、无锡、长沙、宁波、郑州、佛山、福州、泉州、南通、合肥、西安、济南、东莞。 截至1月5日,已有武汉、济南、青岛、长沙、合肥、郑州、福州、东莞等万亿之城披露了2022年GDP增长数据(预计值)。 武汉在2023年政府工作报告中指出,预计2022年武汉地区生产总值增长4.5%左右,总量达到1.9万亿元左右。 合肥在2023年政府工作报告指出,预计地区生产总值增长3.6%左右,经济总量再跨千亿台阶、突破1.2万亿。 当地2023年政府工作报告显示,初步测算,郑州2022年生产总值增长2%左右。福州市预计2022年地区生产总值增长5.2%以上。长沙预计2022年地区生产总值增长4.8%。济南预计全市地区生产总值超过1.2万亿元。 2021年成功实现“GDP超万亿、人口超千万”的东莞,近日披露的数据显示,预计2022年全年GDP超1.1万亿元。 今年GDP目标普遍高于去年增速 武汉、济南、青岛、长沙、合肥、郑州、福州等在政府工作报告中提出了2023年预期增长目标,普遍高于2022年实际GDP增速。 其中,郑州2023年主要预期目标是生产总值增长7%。长沙2023年主要预期目标是地区生产总值增长7%左右。 武汉市2023年主要预期目标是地区生产总值增长6.5%以上。合肥2023年经济社会发展主要目标建议为生产总值增长6.5%以上。福州市主要预期目标是地区生产总值增长6.5%左右。 济南主要预期目标是地区生产总值增5.5%以上。青岛主要预期目标是全市生产总值增长5.5%左右。 上述万亿之城的2023年GDP增速目标均未低于5.5%,集中在5.5%-7%区间。 2023年GDP增长目标普遍高于2022年实际增速,背后是2023年中国经济运行有望总体回升的预期。 目前,市场普遍预期2023年中国经济增速高于5%。近期,摩根士丹利预测中国经济2023年将增长5.4%。高盛集团将2023年中国经济增速的预测从4.5%上调至5.2%,认为消费板块有望成为2023年中国经济增长的亮点。 长沙街头资料图。中新网记者 李金磊 摄促进消费恢复扩大成重要任务 中央经济工作会议强调,要把恢复和扩大消费摆在优先位置。 郑州将2023年社会消费品零售总额增长目标设为12%,福州为10%,合肥为9%左右,长沙为7%,济南为5.5%左右,青岛为5%以上。 郑州要求,加快释放消费潜力,适度调整限购区域、支持团购在售商品住房、确保新市民都市圈居民购房同等待遇、推进租购并举、降低购房信贷负担、落实认房不认贷等措施,开展人才八折购房、新市民购房等活动,解决好青年人才、新市民等群体住房问题,稳定促进住房消费。 合肥提出,促进消费加快恢复。把恢复和扩大消费摆在优先位置,全面提升消费能级,争创国际消费中心城市。 青岛将扩内需列为2023年重点工作之首,要求出台实施提振接触性消费的政策措施,推动文化旅游、住宿餐饮、批发零售等行业加快恢复,着力促进新能源汽车和智能家电等消费。 “随着疫情防控措施的不断优化,消费将迎来强劲的恢复性增长,消费在稳增长中的基础性作用将进一步增强。”中国民生银行首席经济学家温彬对中新财经表示,展望2023年,中国经济将呈现稳固恢复态势,增长动能将更加均衡,预计全年增速达到5.5%左右,回升到潜在增长水平。(完)
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