AI這個詞，許多人都不會陌生。
從計算到存儲，似乎AI已經掌控了IT領域的方方面面……等等，似乎在網絡層面上，AI部分始終是一個空白。當然，這並非意味著網絡不需要AI。恰恰相反，無論是數據中心還是物聯網亦或是現在流行的邊緣計算，網絡都是重中之重的核心，相應的也更需要AI的支持。
來自權威分析機構IDC的數據顯示，“到2020年，行業前15%的企業都將採用機器學習;到2023年，人工智能將取代50%的IT業務工作量”。另一份來自於華為自家的預測顯示，到2025年，新增數據量將達到180ZB，95%的非結構化數據（語音/視頻等）依賴AI處理，企業對AI的採用率將達到86%。
那麼按照這些預測，未來AI將在各個領域全面開花，各大廠商也在加緊AI領域的佈局。不久前，我們曾介紹過華為在去年年底宣佈成立了全新的“智能計算業務部”，最近華為更是推出了業內首款搭載高性能AI芯片的數據中心交換機——CloudEngine 16800。
要說華為最近一段時間，在AI領域的動作真不小。且不說剛剛提到的“智能計算業務部”，其實在去年10月的HC全聯接大會上，華為就推出過自己的AI芯片，當時這款名為“昇騰”的芯片著實吸引了不少行業目光。而如今，這款面向AI時代的數據中心交換機CloudEngine 16800，再一次創造了業界的新紀錄；更重要的是對於客戶來說，也剛好解決了業務的痛點。
“傳統以太網千分之一的丟包率，將導致數據中心的AI算力只能發揮50%；同時，隨著數據量的激增，現有100GE為主的數據中心網絡已無法支撐數據洪水的挑戰；另外，隨著數據中心服務器規模的增加，以及計算網絡、存儲網絡和數據網絡三網融合，傳統人工運維手段已難以為繼，亟需引入創新的技術提升智能化運維的能力。”在談到客戶痛點的時候，華為交換機與企業網關產品線總裁鍾開生如是說。
說到底，如今數據中心的網絡交換機已經難以應對大數據環境下AI的需求，無論是丟包率導致的AI性能降低，還是100GE網絡的帶寬，甚至包括在數據中心管理和運維方面的諸多人為因素，都在為AI時代“拖後腿”。技術不行、帶寬太低、運維壓力大……這三點，成為了數據中心交換機迭代的重要因素。
一方面是因為丟包導致對AI的支持不夠，另一方面是沒有AI導致人工運維的難度大大提升，似乎看起來，這是一對悖論。如何能夠在保證AI支持的同時，儘可能提升AI的能力呢？對於這個問題，華為CloudEngine 16800找到了解決的辦法。
“CloudEngine 16800具備三大優勢“，鍾開生在採訪中表示，“業界首款內嵌AI芯片數據中心交換機，100%發揮AI算力; 業界最高密度單槽位48 x400GE，滿足AI時代5倍流量增長需求; 使能自動駕駛網絡，秒級故障識別、分鐘級故障自動定位”。正是得益於這三大特性，使得CloudEngine 16800成為了華為、也是業界第一款面向AI的數據中心交換機。
首先，對於AI的支撐技術上，CloudEngine16800具備了華為獨創的iLossLess智能無損交換算法，實現流量模型自適應自優化，從而在零丟包基礎上獲得更低時延和更高吞吐的網絡性能，克服傳統以太網丟包導致的算力損失，將AI數據算力從50%提升到100%，數據存儲IOPS（Input/Output Operations Per Second）性能提升30%。
而針對帶寬問題，華為CloudEngine 16800更是提出了48 x 400GE的解決方案，這也是目前業內領先的交換機規格。為此，華為全面升級了硬件交換平臺，在正交架構基礎上，突破超高速信號傳輸、超強散熱、高效供電等多項技術難題，使得單槽位可提供業界最高密度48端口400GE線卡，單機提供業界最大的768端口400GE交換容量，交換能力高達業界平均的5倍，滿足AI時代流量倍增需求。
最後，在人工運維與AI運維的選擇上，華為自然是站在了AI運維一邊。在最新推出的CloudEngine 16800交換機中，內置了強大的AI芯片，可大幅度提升“網絡邊緣”即設備級的智能化水平，交換機具備本地推理和實時快速決策的能力，結合集中的FabricInsight網絡分析器，可實現秒級故障識別和分鐘級故障自動定位，使能自動駕駛網絡加速到來；同時，基於分佈式的AI運維架構，可大幅提升運維繫統的靈活性和可部署性。
上述三點理由，成為了華為CloudEngine 16800交換機區別於傳統交換機存在的最大特性，也是華為為什麼將其稱之為AI交換機的原因。當然，在這些行業性的突破背後，是華為多年來在技術領域的深耕，是華為對於客戶需求和痛點的深入分析，也是華為“以客戶為中心”理念的最佳體現。
“2017年華為研發費用高達897億元，佔全年銷售收入的14.9%。我們持續堅持每年將收入的10%以上用於研發投入。持續的研發投入也得到市場的認可，在企業業務領域，全球財富500強中已經有211家企業選擇華為作為數字化轉型的合作伙伴，在運營商業務領域，全球Top50的運營商中有45家都與華為建立合作關係。而在數據中心領域，”在提到這些數字的時候，鍾開生可謂是如數家珍，臉上也洋溢著對於華為品牌的深度認同和技術的極度自信。
其實，以網絡起家的華為在交換機領域的成就遠不止如此。從2013年到2018年，全球數據中心交換機廠商中，華為以82%的複合增長率連續六年增速全球第一，5年間全球市場份額排名從第9躍升至第3。而在過去3年中，華為在國內數據中心交換機市場收入一直居於首位，市場份額達到了39%，目前已有6000+企業客戶。
鍾開生更是從交換機產業十餘年的技術變化來看待AI的發展問題。“企業數據中心網絡走過虛擬化時代，雲時代，正在邁入AI時代。在虛擬化時代，通過虛擬化技術來實現資源池化共享，提升資源利用率，比如服務器利用率由20%提升到60%。這個階段的交換機需要支持網絡虛擬化技術，比如TRILL等。雲時代，通過SDN實現雲化服務，優化了發放效率，可以實現業務分鐘級部署，業務智能運維。這個階段的交換機需要支持VxLAN 、Telemetry等技術”，鍾開生分析道。
當然在能源日益被大眾所關注的今天，未來AI時代不僅僅需要智能的設備，也更需要節能的設備。鍾開生在分析中特別提到了能耗的問題——我們今天發佈的的CloudEngine 16800，突破了高效供電、超強散熱等多項技術難題，實現平均每bit數據的功耗降低50%，達到0.13W/G，1臺CloudEngine 16800每年可以節省32萬度電，減少碳排放259餘噸，幫助客戶大幅降低成本。
正如華為網絡產品線總裁胡克文在主題演講中所提到的那樣：“萬物互聯的智能世界正加速到來，數據中心正成為5G、人工智能等新型基礎設施的核心。華為率先將AI技術引入數據中心交換機，引領數據中心網絡從雲時代邁入AI時代。”
從計算到網絡，華為AI一直走在行業前列。
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