“箭在弦上”的边缘计算,更需要冷静和智慧

AI大模型、云游戏、自动驾驶、工业互联网等新一代数字技术,会给各行各业和社会经济生活带来巨大改善,这是大家都知道的。

要实现我们所期待的产业变化,一个完整的AI计算架构应该是:云侧+端侧+边缘侧,进行高效有序的协同。

比如一辆拥有自动驾驶能力的智能汽车,安全顺畅地行驶,需要车和路都配备大量的边缘智能设备,再结合云端不断计算分析的交通大脑,实现云边端一体的完整智能。

其中,边缘计算坐落于云边之间,弥合了远程数据中心和移动设备之间的差距,可以解决数据量和时延的问题。

而随着边缘设备越来越多、数据量不断激增、算力应用场景日趋复杂化,催生了庞大的边缘算力需求,算力饥渴,成为边缘智能化最严重的枷锁之一。

这一背景下,边缘服务器的创新迭代变得紧迫,也吸引了众多服务器厂商各展其能。

本届云栖大会上,国内领先的集研发、生产、部署、运维一体的服务器厂商宁畅,带来了边缘服务器新品E420 G50。作为首款基于第四代英特尔®至强®可扩展处理器平台的边缘计算服务器,搭配英特尔锐炫™显卡,澎湃算力+小巧机身,能有效降低边缘侧的延迟,适合在狭小空间部署,在数据中心、电力能源、智能交通、云游戏等多个业务领域,都有较强的应用前景。

边缘计算,正在走向注定会来到的黎明。产业破晓之际,我们不妨以宁畅E420 G50为例,看看新锐服务器厂商如何为AI架桥铺路,让智能在边缘醒来。

边缘计算,如箭在弦

边缘计算,并不是一个新鲜事物。大数据量、低时延要求的应用,都是边缘计算的应用领域。例如工业互联网里面的机器人及园区监控,云游戏玩家的智能手机、自动驾驶汽车等,它们的流畅稳定可靠运行,都离不开边缘计算的支撑。

有研究机构测算,未来的计算中40%由边缘计算来完成,有60%由云计算来完成。

看起来,边缘计算的形势一片大好。但这个市场,也在发生很多新的变化:

变化一,场景多元化。

边缘场景的特殊性,工作环境复杂多样,也对边缘产品的稳定、高效、小型化、节能等,提出了更加全面苛刻的要求,比如能够在严酷环境下长期稳定运行,以减少前中后期的运维难度。

变化二,技术更新快。

新一代信息技术的快速迭代,让边缘计算要承载的任务也在快速变化。今年以来,AI以及大模型的应用,带来了大量异构计算和AI任务的处理需求,亟需更适配AI的边缘产品。

变化三:产业广泛性。

今年以来,产业更迫切地希望从智能化、数字化中受益,纷纷开始转型。各行各业不同的智能化方向,对边缘计算的关注点也各不相同。

比如云游戏的画面清晰度高、实时信息量传输大,需要低时延来保障玩家体验。安全监控的边缘设备,工况比较恶劣,应对变幻莫测的天气,又要支持超长时间的影像回溯,所以非常看重边缘计算硬件的高可靠性。此外,发电站、码头、光伏电厂等场所的智能化,依赖于大量边缘设备的协同工作,希望控制成本、提高效益回报。

广泛而多元的应用场景,需要不同的边缘计算的产品形态与解决方案来满足,这就对厂商的定制化能力,提出了非常大的考验。

总结一下,产业呼唤着边缘智能的觉醒,边缘服务器的创新突破,可谓是箭在弦上,不得不发。锁定了边缘场景的目的地,宁畅以E420 G50边缘服务器,构筑了一条新的路径。

架桥铺路

智能觉醒在宁畅边缘服务器

坚持为"计算两难提供算力最优解"的宁畅,这次带来了省时、省钱、省心的独特答案,作为边缘智能化的算力基石------E420 G50边缘服务器。

在实际应用中,E420 G50在边缘侧能释放这些价值:

首先是基础的性能保障。

E420 G50边缘服务器基于第四代英特尔®至强®可扩展处理器平台,搭配英特尔锐炫™显卡,可以为多种业务提供强劲性能,满足高算力应用场景的边缘计算需求,支撑AI在边缘落地应用。

以车联网应用为例,瞬间的时延可能造成的后果就是车辆制动不及时,多开几米,就可能发生事故。充沛的边缘算力供给,可以支撑大数据量的吞吐,有效降低时延,从而承载实时复杂业务。

其次是高效节能。

为满足各行业减碳、降本的迫切需求,E420 G50边缘服务器采用全新的结构设计,散热性能提升20%。专属定制风扇,风量提升30%,功耗降低15%。同时,通过BMC定制调速,进行负载动态调节,进一步节约能耗。

最后是成本优化。

边缘服务器的一个隐性难题,是部署之后日复一日的长期维护,缺乏适应性的产品,很可能在恶劣的工况环境下频繁报错,造成运维人员的工作负担。E420 G50边缘服务器的机箱硬件解耦,适配各种机柜,可以按需随时进行灵活扩展,实现计算、网络、存储的随心配置,并且在0-45°C的严酷环境下,也可长期稳定工作。极大地适应性与可靠性,也就减少了后期运维的成本。

将澎湃算力输送到边缘侧,宁畅E420 G50边缘服务器就如同一条宽阔、绿色、可靠、低成本的"高速路",是边缘智能觉醒的最短路线。

通往智能世界

算力筑基正当时

沿着边缘服务器的创新,我们会发现,计算产业正在走向一个全新的世界。

未来,AI必然要走出信息世界,走进物理世界,智能化与自动化、工业化、信息化叠加,带来第四次工业革命。

边缘服务器的创新,让我们看到了这个AI无处不在的未来,具有极高的确定性和可实现性。从产业逻辑上推断,计算产业正在迎来一个新的高峰,算力基础设施就如同昔日的"信息高速公路",是智能世界的基座。

边缘服务器以外,宁畅还在2023云栖大会带来了整机柜服务器、人工智能服务器、液冷服务器等产品及解决方案。为算力时代筑基,宁畅在这一轮产业浪潮中,肩负了三个关键角色:

**一是"铺路人"。**得益于较强的研发和工程化能力,宁畅手中握有坚实的计算产品,满足各行业的定制化算力需求,帮助客户抓住转型窗口期。

比如针对传统数据中心机房改造难度大、费时费力等问题,宁畅推出的B8000整机柜服务器,采用全液冷整机柜设计,集高密算力、轻松部署、绿色节能、快速交付、智能运维等众多优势于一体。其中,"水+电+网" 三总线全盲插架构的高可靠设计,部署便捷,比传统部署周期提升 30倍。冷板式液冷散热,核心器件温度降低,可以发挥高效性能,释放更强算力。同时,状态二重调速机制,根据环境温度以及负载真实状况进行动态调节,解决整机柜的散热问题,带来了极致效能,PUE可达1.09,5年成本节省13%(百万级),从而让数据中心建设"更快、更好、更省"。

可以看到,坚实的技术能力,是支撑宁畅产品创新的先决条件。

**二是"探路人"。**不仅边缘计算市场的需求在快速变化,双碳政策、AI技术革新等,也催生了许多新的需求,驱动着计算厂商去探索技术的"无人区"和"深水区",比如节能减排的"绿线"就让液冷技术的规模化低成本应用,变得格外迫切。作为新锐服务器厂商的宁畅,也极具探索精神,在液冷、AI等领域发挥出领先实力。

面向大模型集群训练场景,宁畅专门研发了旗舰级、支柱级等系列大模型计算平台,改变各种AI工作负载单节点数据孤岛的工作模式,适用于庞大数据集、复杂模型等AI场景。

帮助数据中心降PUE,宁畅基于多年液冷技术研发与实践经验,打造的单相浸没式液冷服务器B7000,在高性能的前提下降低了散热功耗,整体PUE小于1.05,整机可支持高环境温度35C可靠运行,功耗降低30%,助力数据中心达到政策要求的"绿线"标准。

另一个宁畅所担负的角色,也是一个独特的角色,是"军师"。

算力热潮来袭,面对激烈的竞争与外部的不确定性,企业在算力部署上格外需要冷静与智慧。不能一味依靠算力堆叠,而要兼顾成本、业务、实用性等多种指标,综合考量。

今年,宁畅提出了"冷静计算"战略,如同一位出谋划策的"军师",以理性的算力洞察,务实的计算方案,包容的计算生态,算力性能、效率、成本、应用等难题中,找到平衡发展的最优解,打消智能算力的后顾之忧。

正如宁畅总裁秦晓宁所说,越是火热躁动的行业环境,越需要纵观全局洞悉趋势的静心思考。

如果我们将宁畅E420 G50边缘服务器,作为一个线索,放到整个产业轨迹中看,会发现,边缘计算乃至整个中国计算产业,正在迎来市场进一步扩大的黎明。

宁畅适时的产品迭代与供给,及时填补算力紧缺,成为一支有力支撑需求、夯实产业价值的重要力量。

相关推荐
yusaisai大鱼20 分钟前
TensorFlow如何调用GPU?
人工智能·tensorflow
珠海新立电子科技有限公司3 小时前
FPC柔性线路板与智能生活的融合
人工智能·生活·制造
IT古董3 小时前
【机器学习】机器学习中用到的高等数学知识-8. 图论 (Graph Theory)
人工智能·机器学习·图论
曼城周杰伦3 小时前
自然语言处理:第六十三章 阿里Qwen2 & 2.5系列
人工智能·阿里云·语言模型·自然语言处理·chatgpt·nlp·gpt-3
余炜yw4 小时前
【LSTM实战】跨越千年,赋诗成文:用LSTM重现唐诗的韵律与情感
人工智能·rnn·深度学习
莫叫石榴姐4 小时前
数据科学与SQL:组距分组分析 | 区间分布问题
大数据·人工智能·sql·深度学习·算法·机器学习·数据挖掘
如若1234 小时前
利用 `OpenCV` 和 `Matplotlib` 库进行图像读取、颜色空间转换、掩膜创建、颜色替换
人工智能·opencv·matplotlib
YRr YRr5 小时前
深度学习:神经网络中的损失函数的使用
人工智能·深度学习·神经网络
ChaseDreamRunner5 小时前
迁移学习理论与应用
人工智能·机器学习·迁移学习
Guofu_Liao5 小时前
大语言模型---梯度的简单介绍;梯度的定义;梯度计算的方法
人工智能·语言模型·矩阵·llama