如果在人工智技术上落伍，那么就可能错过下一个时代。据埃森哲研究报告预测，到2035年，人工智能将为中国GDP提供1.6%的额外增幅，届时由人工智能衍生出的产业增加值有望超过万亿元规模。
云计算、大数据和 学习构成了智慧计算的三大支点，智慧计算也成为了数字经济的核心引擎。传统的计算技术如何与人工智能相匹配？智慧计算的设备该具有何种新特征？智慧计算的生态该如何构建？智慧计算会对商业重构造成怎样的影响？
7月12日，答案浮出水面，浪潮发布了面向智慧计算的M5新一代服务器，M5“极致、弹性、开放、智能”设计原则，让我们看到了智慧计算时代设备、生态以及社会的进化之路。
为什么浪潮M5代表着智慧计算的新趋势？
“未来云计算、大数据、 学习将不断聚合，我们将其称为智慧计算，智慧计算有可能改变人类历史的进程。站在智慧时代的潮头，浪潮服务器致力于做智能化转型的赋能者和推动者。”浪潮集团副总裁彭震在浪潮M5发布会，如此定义智慧计算的社会价值以及浪潮的历史使命。
智慧计算的提法，源自于浪潮对未来计算的前瞻和预判。按照浪潮的定义，智慧计算是以云计算为基础平台、大数据为认知方法， 学习为优化工具。智慧计算是云计算、大数据和 学习 融合的计算形态，浪潮认为智慧计算将是未来社会主要计算形式。
计算，已经逐渐成为数字经济中不可或缺的主引擎，尤其是在数据大爆炸的万物互联时代，计算更是让数据有效流转和利用的关键一环。而应用需求的变迁，计算类型的改变，也让人们对计算的需求发生着本质的变化，服务器作为计算的主力设备，自然也要应需而变。
在过去几年中，阿里云、腾讯云等国内云服务提供商，数次宣布旗下云服务产品大幅度降价，这背后其实是超大规模数据中心在规模效应、成本控制、智能运维的综合结果。根据Synergy ResearchGroup的最新数据，截止2016年12月，全球超大型数据中心（可部署10万个以上的标准机架）的数量已突破300大关，粗略估计，这些数据中心的服务器部署量超过2016年全球服务器总出货量。所以，数据中心的管理者对于服务器的性能有更极致的要求，而对成本控制则更为严苛。
全球范围内人工智能技术大火，带动了新一轮的IT基础架构军备竞赛，BAT在人工智能上纷纷投入重注，京东、今日头条、科大讯飞等新贵也将人工智能视为赢取未来的底牌，所以对用于 学习的异构计算设备需求暴增，这也对服务器厂商提出了全新的挑战。
浪潮M5新一代服务器，可以说是专门为智慧计算而生，它遵循“极致、弹性、开放、智能”4个设计原则，通过高度平台化的产品和丰富的扩展模块相互组合，为不同应用业务提供 定制化的承载平台，为云数据中心提供优化的整体成本以及便捷的部署和运维管理。计算性能峰值提升125%；多路服务器计算密度提升100%；存储服务器的存储密度是上一代的2.78倍；业界最全的AI的产品线，在部署密度、峰值性能、硬件解耦处于业界领先水平，相比上一代产品性能提升1.5倍。
浪潮集团副总裁彭震在接受采访表示，在服务器设计中采取追求极致的设计，本质上是为了满足客户新的需求变化。过去是一个服务器面向各种场景、各种应用，大家做设计都比较中庸也比较均衡。但现在随着超大规模数据中心陆续投入使用，在严格控制成本的前提下，用户开始对极致优化的需求越来越大，比如做视频存储的希望在4U里放100盘，做GPU加速的希望2U里边放8个GPU，用户希望服务器设计可以通过不断细化而更加极致，所以在全新一代的浪潮M5中， NF5280M5在2U空间内可扩展2个Skylake处理器，24个内存插槽和10个标准PCI-E接口，24块2.5寸硬盘，通过场景化配置，链路多模复用，可以实现30多种应用配置方案，覆盖通用计算、异构计算等5类应用场景。NF5288M5在2U空间内可支持8块GPU，平均每U空间可提供 480TFLOPs的张量计算能力。
现在一款流行的APP，从正式立项到上线运行，可能只有短短数周的时间，而且由于需求和市场反馈存在较大的波动，所以互联网公司对于服务器的弹性部署有越来越高的要求。据彭震介绍，M5在设计中为了业务满足高弹性的需求，在服务器中加入了很多弹性的设计，可以满足一对多的标准化场景。比如在2U标准的服务器，前面就有三种面板可供选择，可以分别做成大盘、小盘等，2U服务器可以根据需求不同选择4块GPU或者8块GPU，通过模块化设计，用户可以像搭积木一样自由组合。
当设备种类繁多、规模跃升之后，数据中心的可管理性就变得异常重要。浪潮M5新一代服务器配置多维合一的自动管理方案，支持OpenBMC和Redfish，可帮助用户构建一个涵盖服务器、存储、网络、制冷、安监等所有设备和设施的双向互动管理体系，并辅助管理的部署、配置等日常工作，不断降低数据中心管理员工作的复杂度。
为了解决标准林立的问题，M5服务器同时涵盖了ODCC、OCP白金会员以及Open19三大开放标准，新一代M5服务器包括了天蝎整机柜、4U多子星、OCP整机柜、OCS整机柜、Open19整机柜等5大方案平台以及17款扩展节点，这也让用户在选择时不会受到开放标准的制约。
用极致设计，来满足效率要求；用弹性设计，来满足业务多样化和灵活性要求；用智能设计，来满足成本控制要求；用开放设计，来保持兼容性和生态活力。浪潮M5“极致、弹性、开放、智能”这四大特性，也将是智慧计算设备未来的流行趋势。
智慧计算，是基于应用场景创新的必然结果
“现在来找浪潮来一同探索 学习应用落地的客户太多了，我们预计今年基于 学习的服务器产品增幅可能会达到去年的两到三倍。”彭震在接受采访时表示，中国服务器市场基于人工智能、 学习的产品线已经处于即将爆发式增长的阶段。
当面对《老尚看科技》现场提问，像Alpha Go这类 学习应用，初期做 学习算法训练时对GPU的性能要求非常高，但当算法不断成熟后，后期应用时对GPU性能要求会有所下降，那么如果购置了大批量GPU 加速服务器来 学习，是否会在后期造成一定的性能冗余？彭震坦率的表示，这种现象在某种程度上是存在的，在初期做 学习训练的时候，实际上对GPU的性能要求是非常高的，当 学习的算法成熟后，对GPU的性能要求会降低一些，甚至用一些FPGA卡就能满足，浪潮M5具备高弹性的模块化设计，可以根据用户在 学习不同阶段的需求，来动态调整资源配置、保护用户的投资。
彭震指出，如果从另一个维度来看， 学习需要不断优化，比如人脸识别，在大规模部署之后，当有海量数据汇入，其实还需要后台的GPU具有强大的性能，来不断进行 学习的算法优化，训练优化取决于数据量的多少， 学习之所以越来越聪明，需要后端不断的通过训练。比如人脸识别，百度人脸识别的正确率，经过几年的不断改进才达到了97%，而且这还是在正常照明情况下、正脸识别的结果，如果在低照明环境或者是侧脸状态，目前的识别率还有继续提升的空间，实际上后台训练对于GPU的性能需求也有在不断增加的情况。所以，用于 学习的GPU服务器采购并不是说完成了算法训练就万事大吉了，它好像软件产业一样，在软件开发完，还需要不断运维和优化。
彭震表示，智慧计算，并不是浪潮凭空想象出来的理念，它是为了满足应用创新自然生长的产物。就比如在数据中心智能管理上，如果采用 学习来不断优化管理方案，差不多可以把PUE降低20%。从实际情况来说，数据中心主要的热源就是服务器，服务器产生了热量，为了把这个热量散发掉，数据中心可能还要再耗费同等的能耗成本，这些热量把它弄到室外去、把冷风送进来。
浪潮M5服务器中设计了很多传感器，可以监测CPU功耗、出风口温度、进风口温度，用智能调度的方式来动态调整服务器功率、空调功率，当功耗上来的时候，就把供电调上来，如果现在服务器都进入休眠了，供电能力就可以降下来，比如发现进风的风口温度太高了，导致整个机器过热了，就可以通知精密空调多送点冷风，如果冷风送多了，服务器发现负载下来了，不需要这么多热量产生了，然后就可以通过控制系统少送些风，这样就形成了一套互相的联动和控制。
过去做服务器，大家更关心这台服务器可管理性如何，后来做整机柜，大家会关心整机柜服务器可管理性好不好，当数据中心的服务器规模越来越大，我们对能耗的管理已经不再是管理它本身，而是管理整个数据中心，这时 学习算法可以降功耗、省成本的优势就可以充分体现出来。
构建智慧计算生态，加速智慧社会重构
构建健康、可良性循环的智慧计算生态体系，就成为了非常紧迫的时代命题。彭震在接受采访时表示，浪潮对自己在智慧计算生态中扮演的角色定义非常清晰，那就是搭好平台、做好服务，浪潮提供硬件平台+软件平台，硬件平台包括我们说的服务器、存储，包括还有和思科合资的产品，软件平台包括AI 云的管理软件、优化软件、各种各样的 学习框架工具，浪潮希望为智慧计算的生态伙伴提供创新的武器和工具，会把大量垂直行业应用创新的机会留给智慧计算生态合作伙伴。
在智慧计算时代，满足用户的个性化定制需求，将成为服务器厂商必备技能，不管用户提出60天后要上线一款线上对战手游，还是50天后要上线一个短视频的应用，或者三个月后上线一款采用AR技术的线上家居体验店，数据中心主管们不会再说这么短时间部署是不可能的，因为像浪潮M5这类具有弹性的新一代服务器，已经可以根据业务的需求来灵活调配IT资源。
即将到来的智慧互联时代，智慧计算将通过基础架构的新老交替，加速智慧社会的重构。比如在传统商业中，是厂商生产什么，消费者就只能被动买什么，消费者选择的权利仅限于具体选择哪个品牌或者哪件商品，但在未来，消费者的需求和喜好等大数据，在经过 学习算法的分析后，将有可能变成指导厂商设计和生产的指挥棒，智慧计算将带来更为彻底的商业重构。
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