AI正在成為企業(yè)助力決策、提升客戶體驗(yàn)、重塑商業(yè)模式與生態(tài)系統(tǒng)、乃至整個(gè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。

但在嶄新的AI時(shí)代，數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)性能也正在成為AI算力以及整個(gè)AI商用進(jìn)程發(fā)展的關(guān)鍵瓶頸，正面臨諸多挑戰(zhàn)。

為此，2019年1月9日，華為以“網(wǎng)絡(luò)新引擎 AI贏未來”為主題發(fā)布了業(yè)界首款面向AI時(shí)代數(shù)據(jù)中心交換機(jī)CloudEngine 16800，將人工智能技術(shù)創(chuàng)新性的應(yīng)用到數(shù)據(jù)中心交換機(jī)，引領(lǐng)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)邁入AI時(shí)代。

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AI時(shí)代數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)面臨三大挑戰(zhàn)

當(dāng)前，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的持續(xù)推進(jìn)，正在提速驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)量暴增；同時(shí)，語音/視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占比持續(xù)提高，龐大的數(shù)據(jù)量和處理難度已遠(yuǎn)超人類的處理能力，需要基于機(jī)器運(yùn)算深度學(xué)習(xí)的AI算法來完成海量無效數(shù)據(jù)的篩選和有用信息的自動(dòng)重組，從而獲得高效的決策建議和智慧化的行為指引。

根據(jù)華為GIV 2025（Global Industry Vision）的預(yù)測，企業(yè)對(duì)AI的采用率將從2015年的16%增加到2025年86%，越來越多的企業(yè)將利用AI助力決策、重塑商業(yè)模式與生態(tài)系統(tǒng)、重建客戶體驗(yàn)。

作為人工智能的“孵化工廠”，數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)正成為AI等新型基礎(chǔ)設(shè)施的核心。但與此同時(shí)，隨著AI時(shí)代的到來，AI人工智能的算力也受到數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)性能的影響，正在成為AI商用進(jìn)程的一大瓶頸。

華為網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品線總裁胡克文指出，AI時(shí)代的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)將面臨以下三大挑戰(zhàn)：

挑戰(zhàn)1.AI算力。高性能數(shù)據(jù)中心集群對(duì)網(wǎng)絡(luò)丟包異常敏感，未來的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該做到零丟包。但傳統(tǒng)的以太網(wǎng)即使千分之一的丟包率，都將導(dǎo)致數(shù)據(jù)中心的AI算力只能發(fā)揮50%。

挑戰(zhàn)2.大帶寬。未來5年，數(shù)字洪水猛增近20倍，現(xiàn)有100GE的網(wǎng)絡(luò)無法支撐。預(yù)計(jì)全球年新增數(shù)據(jù)量將從2018年的10ZB猛增到2025年180ZB（即1800億TB），現(xiàn)有100GE為主的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)已無法支撐數(shù)據(jù)洪水的挑戰(zhàn)。

挑戰(zhàn)3.要面向自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)的能力。隨著數(shù)據(jù)中心服務(wù)器規(guī)模的增加，以及計(jì)算網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)三網(wǎng)融合，傳統(tǒng)人工運(yùn)維手段已難以為繼，亟需引入創(chuàng)新的技術(shù)提升智能化運(yùn)維的能力，如何用新的技術(shù)去使能、把網(wǎng)絡(luò)問題排查出來成為業(yè)界都在思考的問題。

華為定義AI時(shí)代數(shù)據(jù)中心交換機(jī)三大特征

從行業(yè)大勢來看，隨著以人工智能為引擎的第四次技術(shù)革命正將我們帶入一個(gè)萬物感知、萬物互聯(lián)、萬物智能的智能世界，數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)也必須從云時(shí)代向AI時(shí)代演進(jìn)。在華為看來，數(shù)據(jù)中心需要一個(gè)自動(dòng)駕駛的高性能網(wǎng)絡(luò)來提升AI算力，幫助客戶加速AI業(yè)務(wù)的運(yùn)行。

那么，AI時(shí)代的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)究竟該如何建設(shè)呢？胡克文指出，“華為定義了AI時(shí)代數(shù)據(jù)中心交換機(jī)的三大特征：內(nèi)嵌AI芯片、單槽48 x 400GE高密端口、能夠向自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)的能力?！?/p>

特征1.業(yè)界首款內(nèi)嵌AI芯片數(shù)據(jù)中心交換機(jī)，100%發(fā)揮AI算力

從應(yīng)用側(cè)來看，刷臉支付的背后是上億次圖像信息的智能識(shí)別，深度健康診斷需要基于數(shù)千個(gè)算法模型進(jìn)行分析，快捷網(wǎng)購體驗(yàn)離不開數(shù)百臺(tái)服務(wù)器的智能計(jì)算。也就是說，新商業(yè)物種的誕生，產(chǎn)業(yè)的跨越式發(fā)展以及用戶體驗(yàn)得以改變，強(qiáng)烈地依賴于人臉識(shí)別、輔助診斷、智能推薦等AI應(yīng)用的發(fā)展。

但由于AI算力受到數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)性能的影響，正在成為AI商用進(jìn)程的關(guān)鍵瓶頸。為了最大化AI算力，存儲(chǔ)介質(zhì)演進(jìn)到閃存盤，時(shí)延降低了不止100倍，計(jì)算領(lǐng)域通過采用GPU甚至專用的AI芯片將處理數(shù)據(jù)的能力提升了100倍以上。

CloudEngine 16800是業(yè)界首款搭載高性能AI芯片的數(shù)據(jù)中心交換機(jī)，承載獨(dú)創(chuàng)的iLossLess智能無損交換算法，實(shí)現(xiàn)流量模型自適應(yīng)自優(yōu)化，從而在零丟包基礎(chǔ)上獲得更低時(shí)延和更高吞吐的網(wǎng)絡(luò)性能，克服傳統(tǒng)以太網(wǎng)丟包導(dǎo)致的算力損失，將AI算力從50%提升到100%，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)IOPS（Input/Output Operations Per Second）性能提升30%。

特征2.業(yè)界最高密度單槽位48 x 400GE，滿足AI時(shí)代5倍流量增長需求

數(shù)據(jù)中心是互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)流量匯聚點(diǎn)，企業(yè)AI等新型業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)了數(shù)據(jù)中服務(wù)器從10G到25G甚至100G的切換，這就必然要求交換機(jī)支持400G接口，400GE接口標(biāo)準(zhǔn)化工作已經(jīng)于2015年啟動(dòng)，目前針對(duì)數(shù)據(jù)中心應(yīng)用已經(jīng)完成標(biāo)準(zhǔn)化，400G時(shí)代已經(jīng)來臨。

集群的規(guī)模是數(shù)據(jù)中心架構(gòu)演進(jìn)的動(dòng)力，經(jīng)典的無阻塞CLOS理論支撐了數(shù)據(jù)中心服務(wù)器規(guī)模從千臺(tái)、萬臺(tái)到今天10萬臺(tái)規(guī)模的發(fā)展，增大核心交換機(jī)容量是數(shù)據(jù)中心規(guī)模擴(kuò)大的最常見手段。以一個(gè)1000T流量規(guī)模的數(shù)據(jù)中心組網(wǎng)為例，采用400GE技術(shù)，核心匯聚交換機(jī)需要5K個(gè)接口，相對(duì)100GE技術(shù)減少75%。

為此，CloudEngine 16800全面升級(jí)了硬件交換平臺(tái)，在正交架構(gòu)基礎(chǔ)上，突破超高速信號(hào)傳輸、超強(qiáng)散熱、高效供電等多項(xiàng)技術(shù)難題，不僅支持10G→40G→100G→400G端口平滑演進(jìn)能力，還使得單槽位可提供業(yè)界最高密度48端口400GE線卡，單機(jī)提供業(yè)界最大的768端口400GE交換容量，交換能力高達(dá)業(yè)界平均的5倍，滿足AI時(shí)代流量倍增需求。同時(shí)，CloudEngine 16800在PCB板材、工藝、散熱，供電等多方面都進(jìn)行了革命性的技術(shù)改進(jìn)和創(chuàng)新，使得單比特功耗下降50%。

特征3.使能自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)，秒級(jí)故障識(shí)別、分鐘級(jí)故障自動(dòng)定位

當(dāng)數(shù)據(jù)中心為人工智能提供了充分的技術(shù)支撐去創(chuàng)新時(shí)，人工智能也給數(shù)據(jù)中心帶來巨大利益，如借助telemetry等技術(shù)將異常信息送到集中的智能運(yùn)維平臺(tái)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，這極大提升了網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行和運(yùn)維效率，降低運(yùn)維難度和人力成本。但是當(dāng)前計(jì)算和存儲(chǔ)正在融合，數(shù)據(jù)中心服務(wù)器集群規(guī)模越來越大，分析的流量成千倍的增長，信息上報(bào)或者獲取頻度從分鐘級(jí)到毫秒級(jí)，再加上信息的冗余，這些都使得智能運(yùn)維平臺(tái)的規(guī)模劇增，智能運(yùn)維平臺(tái)對(duì)性能壓力不堪重負(fù)降低了處理的效率。如何減輕智能運(yùn)維平臺(tái)的壓力，在最靠近服務(wù)器，最靠近數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備具有智能分析和決策功能，成為提升運(yùn)維效率的關(guān)鍵。

CloudEngine 16800基于內(nèi)置的AI芯片，可大幅度提升“網(wǎng)絡(luò)邊緣”即設(shè)備級(jí)的智能化水平，使得交換機(jī)具備本地推理和實(shí)時(shí)快速?zèng)Q策的能力；通過本地智能結(jié)合集中的FabricInsight網(wǎng)絡(luò)分析器，構(gòu)建分布式AI運(yùn)維架構(gòu)，可實(shí)現(xiàn)秒級(jí)故障識(shí)別和分鐘級(jí)故障自動(dòng)定位，使能“自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)”加速到來。該架構(gòu)還可大幅提升運(yùn)維系統(tǒng)的靈活性和可部署性。

引領(lǐng)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)從云時(shí)代邁入AI時(shí)代

自2012年進(jìn)入數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)市場以來，目前華為已服務(wù)于全球6400+個(gè)用戶，廣泛部署在中國、歐洲、亞太、中東、非洲、拉美等全球各地，幫助互聯(lián)網(wǎng)、金融、政府、制造、能源、大企業(yè)等多個(gè)行業(yè)的客戶實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

2017年華為進(jìn)入Gartner數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)者象限；2018年進(jìn)入Forrester數(shù)據(jù)中心SDN網(wǎng)絡(luò)硬件平臺(tái)領(lǐng)導(dǎo)者；2013-2018年，全球數(shù)據(jù)中心交換機(jī)廠商中，華為連續(xù)六年復(fù)合增長率第一，發(fā)展勢頭強(qiáng)勁。

早在2012年，華為就以“云引擎，承未來”為主題，發(fā)布了CloudEngine 12800數(shù)據(jù)中心核心交換機(jī)，七年以來這款面向云時(shí)代的交換機(jī)很好的支撐了數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)彈性伸縮、自動(dòng)化部署等核心訴求。

而隨著本次華為率先將AI技術(shù)引入數(shù)據(jù)中心交換機(jī)、并推出面向AI時(shí)代的數(shù)據(jù)中心交換機(jī)CloudEngine 16800，華為也在引領(lǐng)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)從云時(shí)代邁入AI時(shí)代。

2018年，華為輪值董事長徐直軍宣布：將人工智能定位為新的通用技術(shù)，并發(fā)布了人工智能發(fā)展戰(zhàn)略，全面將人工智能技術(shù)引入到智能終端、云和網(wǎng)絡(luò)等各個(gè)領(lǐng)域。而本次華為發(fā)布的業(yè)界首款面向AI時(shí)代數(shù)據(jù)中心交換機(jī)CloudEngine 16800，也是華為在網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域持續(xù)踐行AI戰(zhàn)略的集中體現(xiàn)。

而作為華為AI發(fā)展戰(zhàn)略以及全棧全場景AI解決方案的一個(gè)重要組成部分，CloudEngine 16800不僅是業(yè)界首款面向AI時(shí)代的數(shù)據(jù)中心交換機(jī)，還將重新定義數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的代際切換，助力客戶使能和加速AI商用進(jìn)程，引領(lǐng)數(shù)據(jù)中心真正進(jìn)入AI時(shí)代。