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2025年1月
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發布時間: 2021-09-30
科學技術是第一生產力，在數字化的今天，這種生產力更多表現為計算力。
9月26日，備受關注的2021世界互聯網大會烏鎮峰會在浙江嘉興的烏鎮開幕。與以往歷屆大會不同的是，本次大會特別強調圍繞“助力抗疫，復蘇經濟”“創新驅動經濟高質量發展”等內容設置議題，尤其是在大會期間同時舉辦互聯網之光博覽會、世界互聯網領先科技成果發布等系列活動，特別突出的科學技術應用的重大價值。
在本次發布的《2021世界互聯網領先科技成果手冊》中，搜集了眾多引領互聯網發展、推動數字時代變革的先進技術，這其中由中科曙光提供的“曙光計算服務”排在醒目位置。說起中科曙光，許多了解IT發展的朋友一定不陌生，它一直引領著中國高端計算應用的發展，也成為了中國計算市場的佼佼者。而這一次展示的“曙光計算服務”則是中科曙光結合多年應用實踐經驗，為客戶提供的一種開放式、商用化的服務模式，也更符合當下云計算、大數據、人工智能等應用的市場需求。
具體說來，曙光計算服務通過深度融合“高密計算+大數據+深度學習”等技術，構建了基于科技創新算力的基礎設施和公共計算服務平臺，其應用范圍也覆蓋了面向科研應用的地球科學、類腦智能、生物基因等尖端課題及面向智能制造相關的新能源、新材料、高端裝備仿真設計、先進制造等領域的交叉融合應用創新。從這一點來說，曙光計算服務是數字化轉型、邁向智能化業務的關鍵應用平臺。
當下，能夠提供計算服務的企業有許多，包括阿里、百度等許多互聯網大廠都提供了強大的公有云與混合云平臺，也占據了廣大的應用市場，培養了眾多的用戶。但是相對于來說，這些應用更多專注于普惠化，提供的也都是基于標準算力的服務，難以應用高端業務、集中計算等專業需求，比如在要求精密與極致的科研領域，算力需求就有些薄弱。相反，這一領域一直以來都是中科曙光的特長，而曙光計算服務也恰恰提供了“新定位、新架構、新技術、新模式”等四大特性，為高端算力需求提供了差異化的解決方案。
隨心用，解決算力不足的“老大難”
我曾聽過許多高校老師談及算力緊張的問題，很多時候，采購的設備不僅僅需要提供強大的算力，更重要的是滿足學校教學的應用需求。舉個例子，如果學校開設的某門計算機課程需要大量的算力支撐，就勢必對原有的算力進行大幅度削減，造成科研應用的緊張。同時這些課程往往是常年設置的，所謂“鐵打的設備，流水的學生”，造成了計算資源分配的極度不均。
“優先保證教學”，這是許多老師都熟悉的一句話，也正因為如此造成了設備能力無法進行最大限度的發揮，也使得老師們的科研項目束手束腳，捉襟見肘的算力配置也難以滿足需求。正是考慮到這樣的情況，曙光計算服務在設計之初就定位于“促進科技創新和產業向中高端轉型升級”，因此完全區別于傳統算力中心大多以科教為主，相對忽視產業經濟的角色定位。
這也意味著，曙光計算服務平臺不僅是重大科技基礎設施，也是創新公共服務平臺。有了這一平臺老師們再也不必擔心算力不足的問題——借助于云服務的模式，高校或科研機構可以調動的算力近乎于無限，可謂是“有求必應”。這也就彌補了現有算力普惠服務能力有限、與產業經濟結合不夠緊密的不足，成為中國國家計算服務環境的新力量，更解決了科研算力不足的“老大難”問題。
多融合，解決復雜算力適配難題
如果說10年前，大家在談論算力的時候或許單指的底層架構，但是在如今這個多元化的時代，很顯然大家對于算力的需求也是多元的。比如在采購系統的時候，我們一方面需要它具備強大的整數算力，但同時也希望它能夠在人工智能、大數據分析等關鍵應用中發揮作用，這就需要系統自身具備多重算力的整合能力，這也就要求算力的提供者具備相關能力。
考慮到客戶應用的多樣性，曙光計算服務就通過融合架構設計，以模塊化的方式提供了對于多種應用場景的支持——既支持通用計算，也支持專用計算，既支持傳統的科學工程模擬計算，更要支持大數據計算、機器學習等多種新型科學研究應用。通過“高密計算+大數據+深度學習”等多種應用相結合，曙光計算服務解決了傳統算力中心面對大數據分析問題“心有余而力不足”的現實困境，同時通過云計算來解決軟件服務生態環境問題。
如此一來，客戶再也不必擔心多重算力帶來的困擾了，并可以根據自身的實際場景選擇對應的算力支撐。
更環保，降低的并不只是電力成本
數據中心最大的問題是什么？耗電。一直以來，為了降低數據中心的能耗，最大限度的將電力用在計算上，整個行業可謂是“操碎了心”，也提供了不同的解決方案。這其中，具備節能、靜音的液冷技術最終獲得了整個行業的認可，但受限于液體相變技術應用難度，許多企業都沒有拿出可以大規模商業化的解決方案。
最終這個難題被中科曙光攻克。為了解決相變技術帶來的難題，曙光的科研團隊日以繼夜的努力，終于推出了世界互聯網領先科技成果——硅立方浸沒式液體相變冷卻技術來提升單位空間的計算力。從環保的角度來說，該技術采用的浸沒式液冷已經是當下業界的頂尖水平；從維護的角度來說，模塊化的設計使得客戶的擴容和運維都變得更加簡單、快捷；從管理的角度來看，遠程集中運維服務可以實現數字化、自動化運維，降低科研人員使用算力的難度，加速科技創新。
可以說，硅立方立體機柜帶來的是整個數據中心應用形態的改變，同時這種改變反應到曙光計算服務商就是更靈活的擴展性、更強大的算力支撐、更低的運維成本和更少的碳排放，不僅符合當下政府所倡導的“碳達峰”要求，同時也引領了整個行業應用，降低算力成本，加速算力普惠。
新突破，打造算力共享新未來
如果要評選一個能代表數字時代的名詞，“共享經濟”一定是榜上有名。在我們身邊，共享單車、共享充電寶等設備隨處可見，而事實上在算力服務行業，“共享”的價值也同樣存在，甚至在很大程度上已經成為了行業發展的必然趨勢。
比如以往，我們在需求高端算力的時候只能選擇自建的模式，這樣在初期就要投入巨大的人力、物力、財力成本，而往往按照摩爾定律這些投入在未來5年最多8年就會快速貶值。但是大家都知道，科研應用是可以漫長的過程，即便可以使用計算機進行模擬，但是在地球科學、類腦智能、生物基因等許多我們上述提到的應用領域，每一次科研驗證都需要大量的時間，甚至許多專家窮極一生的時間去進行某項研究，由此帶來的成本更是無法估量的。
這也就造成了資源應用的重復建設和浪費，這也是傳統算力中心一直面對卻無法解決的問題。而如今，曙光計算服務的出現則通過“共享算力”的方式解決了這個問題——在需求強大算力的時候，平臺可以調動多個節點的算力保證供應，單個用戶可以使用到數倍數十倍于自身系統規模的計算資源；而在不需要算力的時候，系統將自動停止運行，不會產生額外的費用，真正實現了“按需計費，快速響應”。
這樣一來，無論從資源的利用率還是從應用效率上都比以往有了明顯的提升，通過集約化建設、共享化服務和市場化運作，在體制機制上將比傳統的算力中心更加靈活、更具競爭力，也可以引導更多用戶來分享、共享軟硬件計算資源和數據資源，促進交叉研究水平的提升，促進在系統有限的生命周期內盡可能產生更大收益，為用戶創造更大的價值。
如今，曙光計算服務已經廣泛應用于多個領域，并獲得了客戶的一致認可——
在生物領域，得益于曙光計算服務提供的算力支撐，基因組學中心團隊利用分子動力學模擬分析預測新冠病毒不同株系對不同人類群體的感染能力，為研究病毒和宿主之間的協同演化、探索病毒的潛在中間宿主提供了一條可行的途徑；
在金融領域。中國科學院科研團隊借助于曙光計算服務平臺展開了針對金融時間序列數據非線性、非平穩以及序列相關等復雜特征的研究，結合實際業務場景需求探索其在計算平臺的科學性和可行性；
在氣象領域，安徽省氣象臺憑借曙光計算服務提供支持、依托當地智算中心提供的AI智能算力，實時跟蹤臺風“煙花”路徑及強度，為分析臺風影響和發布臺風實時預報提供了有力支撐；
……
更多的案例已經不勝枚舉。如今，憑借著高效、多元、綠色、共享等特性，曙光計算服務解決了行業一直以來存在的高端算力缺口，為更多的高校與科研院所提供了全新的、數字化的選擇，并通過資源集約共享、計算數據服務、科技成果轉化和產業創新孵化等舉措，帶動中國各區域全產業鏈經濟效益百億級產值增長。
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