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[生产关系]一幅漫画引发的思考：打破算力瓶颈的钥匙终于找到了( 二 )


是的，这个神兽就是鲲鹏。2019年，华为宣布打造“一云、两翼、双引擎”的产业布局，构建开放的鲲鹏计算生态，就是要打破算力的瓶颈。
为什么破局的时候到了？因为旧架构已经跟不上新变化。一方面，服务器领域长期使用的x86架构已经无法适应算力急剧增长的需求，因为摩尔定律几近失效，通用CPU性能提升受制，单核性能平均每年提升不到10%，算力无法实现普惠；另一方面，5G技术加速了移动化进程，具有深厚PC基因的x86架构无法适应移动时代。
“鲲鹏+昇腾”的双引擎，成为破局的关键。鲲鹏兼容ARM架构，在多核、低功耗等方面具有独特优势，尤其是在移动时代，ARM架构在端和边缘计算全面实现领先，成为端边云协同时代的首选。以鲲鹏920为例，它相比业界主流处理器性能提升25%，内存带宽提升46%；昇腾则是为AI而生，2019年华为全联接大会上发布的华为AI集群Atlas900就将AI暴力计算发挥到了极致，华为上部署的一个由1024颗昇腾910组成的Atlas900集群，只需59.8秒就可以完成典型网络的训练。
鲲鹏这个神兽的到来，终于让我们看到了破解算力瓶颈的曙光：
A市的交警支队将集成指挥平台业务成功迁移至由华为FusionInsight和基于鲲鹏芯片的TaiShan服务器打造的大数据平台上，系统平稳运行，在稽查布控、过车数据处理任务上，效率预计提升25%；
[生产关系]一幅漫画引发的思考：打破算力瓶颈的钥匙终于找到了
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C电力集团迁移到鲲鹏计算生态后，资源管理系统性能提升68%，成本降低20-30%；
在金融领域，基于鲲鹏的多核计算能力将时延从10秒降低到30毫秒，实时风控终于梦想成真；
在应用了包括华为TaiShan HPC和华为Atlas 900 AI集群在内的解决方案后，SKA先导望远镜MWA产生的海量连续谱数据成像方面比传统平台性能提升了2.23倍，原来耗时169天的特征星体检索任务缩短到10秒级别；
依托华为云鲲鹏云服务以及大数据技术，仅需2分20秒，即可完成全国流域未来3天670万个河道断面的洪水预报计算……
事实上，在大数据、分布式存储、数据库、原生应用和云服务等场景下，鲲鹏这个神兽都在大展身手，打破算力瓶颈。
例如，在大数据场景，鲲鹏处理器性能平均比通用CPU高30%以上，这意味着可以用更少的设备提供同等大数据处理能力，降低总体拥有成本；在分布式存储场景，鲲鹏处理器可以将压缩时间减少66%，提升IOPS性能20%以上；在数据库场景，鲲鹏平台的性能高出x86平台20%以上，帮助运营商、金融行业客户承载企业关键应用；在原生应用场景，ARM架构原生同构无性能损耗，相比之下，x86架构却要损失30%性能……
后记：一场新生产力风暴
唯物史观如此定义生产力和生产关系：生产力决定生产关系，生产关系要适应生产力的发展，生产关系是生产力发展的形式，生产关系会反作用于生产力。
现在业界已经形成了这样的共识：在数字经济的新时代，算力是新生产力，数据是新生产关系。换句话说，只有算力这个瓶颈被打破，才能让数据在数字经济时代发挥出最大的价值。
打破算力瓶颈，鲲鹏+昇腾的双引擎正在发挥越来越大的作用，它让我们看到普惠的超高算力成为可能。可以说，伴随鲲鹏计算生态的发展和应用，算力这个制约万物互联、万物智能发展的问题正在得到解决。
[生产关系]一幅漫画引发的思考：打破算力瓶颈的钥匙终于找到了
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例如，正是因为鲲鹏计算产业的布局，华为正在革新数据的能力，构建起融合、智能、开放的数据基础设施。华为云与计算BG总裁侯金龙曾在2019年11月举行的全球数据基础设施论坛上就表示，过去主要依靠人来完成设备配置和运维，运维人员经验和能力的高低决定了管理效率的优劣。
华为基于AI芯片、存储和云的三层架构，通过云上训练和云下推理，让系统越用越快、越用越省。具体来说，依托昇腾处理器的AI能力，自动学习和识别IO流，提升Cache预取命中率，系统整体性能提升20%；依托鲲鹏处理器的多核算力，根据不同的数据类型，实时优化数据缩减算法，TCO降低25%。


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