镁客网让专业的人干专业的事，对话北京超级云计算中心：用AI智算云计算替换传统自建随着AI模型的不断演进

随着AI模型的不断演进，算力需求6年增长30万倍，增长速度从两年翻一番提升到3、4个月翻一番，这是OpenAI以及斯坦福报告《AIINDEX2019》对于在2012年-2019年内算力需求的变化。
时至今日， AI产业规模正保持着高增长的趋势。有关数据显示，预计2020年，我国AI核心产业规模将超过1500亿元，增长率达到26.2% ，至2030年，我国AI核心产业规模将超过10000亿元。而在规模增长的背后，产业内技术/应用开发和落地等对于算力的需求也正在不断刷新纪录，对于云计算而言，是一个不小的挑战。
为了进一步了解当下的云计算，围绕这一领域，镁客网对北京超级云计算中心产品总监AI智算云产品负责人赵鸿冰博士进行了采访。

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图|北京超级云计算中心产品总监AI智算云产品负责人赵鸿冰博士
可以注意到，在整个采访过程中，有一个观点是赵鸿冰从始至终都在表达的，也是希望能够被更多算力需求者所明白的——与其自建算力平台，不如拥抱AI智算云计算这一先进形态。
“云计算虽然已经发展的颇有一些年了，大家对于这个词也已经可以说是耳熟能详，甚至似乎有给人一种过气的感觉，但实际上，整个传统IT支撑形态向云计算的转化还没有达到一个很好的高度。 ”赵鸿冰表示，从一些统计数据来看看，所呈现的结果或许是传统IT与云计算各分半壁江山等，但在现实的市场中，前者依旧是许多客户群体的固有形态。
目前，在算力支撑这一基础设施建设问题上，主要有两种形态，一种是传统自建，另一种则是云计算，简单而言，前者为自给自足，后者则是借助第三方服务达到事倍功半的目的。
在采访中，赵鸿冰也向镁客网解释了“传统自建”模式所带来的问题，主要体现在精力的无谓消耗，以及高闲置率带来的低性价比问题。
“尤其在一些科研高校，因为本身的规模量不是特别大，他们就会容易形成这样一个思维，认为自己买两台计算机回来改造一下，就构成计算平台了。 ”赵鸿冰表示。

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图|AI智算云操作平台
其实不然，计算机仅仅是算力平台搭建过程中的很小的一部分，另外还需要覆盖IDC、UPS、操作系统、平台框架等等，而它的搭建也是有一个周期过程的，少则三个月至半年，多则需要两至三年，期间的工作包括调研、选型、采购、招投标、实施等。也因此“在这种传统形态下，导致科研工作者的一些时间精力被无谓的花费在这些底层基础设施的搭建上，而一定程度上耽误了本身在应用领域的研究。 ”
与此同时，或许会有人觉得租用算力的费用可能会有会偏贵，但是综合考虑自建所需要的资源购买、基础支撑开销、运维开销以及利用率等， “较之租用第三方云计算服务，自建形态中平摊到每个月的消费甚至会高出一倍。 ”
为了佐证这一观点，赵鸿冰也拿出案例表示，依据他们在2019年拿到的一个数据，一年的1至12月份，传统自建算力平台的使用率约达到30% ，因此他们的资源在约三分之二的时间内是被闲置的，从而导致投入产出比特别低，而这一点是租用第三方云计算服务所能够避免的。
“我们想表达的核心观点是，让专业的人干专业的事，由我们去把整个算力平台下方的基础设施保障提供到位，让优秀的科研工作者能够去专心做上层面的、更有价值的科研工作。这一观点是我们过去一点时间，以及接下来一段时间，所要持续表达的。 ”
众所周知， “新基建”的提出为下一步基础设施建设指明了目标和方向，所涉及领域也是众多复杂。而在这其中，云计算承担的责任不可谓不大。

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