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算力调度和云计算有何区别
发布时间:1970-01-01

  Canalys发布的研究报告显示,2023年第二季度,全球云基础设施服务支出增长16%,达到724亿美元。


  此前云厂商们的高速增长,主要归功于大规模的企业数字化转型和上云。当前市场的增速放缓,除了上云普及带来的市场增量见顶,也与全球宏观经济的不确定性紧密相关,降本增效成为主流,企业倾向于保守的IT策略,支出明显下降。在市场竞争激烈、价格战的当下,云厂商需要新的市场增长方向,ChatGPT带来的大模型爆发,可以说正得其时。


  而AI大模型热潮以及人工智能应用普及,引爆了算力缺口,同时对提供模型开发训练等平台的人工智能计算中心也有了更高的要求。我们看到云厂商们都加入战局,开始布局算力调度,除了阿里、腾讯等大厂,UCloud优刻得、青云等科创上市企业也在此布局。那么,算力调度与云计算的差异体现在哪里呢?


  一、在定义与核心功能方面


  算力调度是一种基于云、边、端之间按需分配和灵活调度计算资源、存储资源及网络资源的新型信息基础设施。它涵盖了从通用计算到高性能计算(HPC)的广泛领域。


  与此相对,云计算则是一种基于互联网的计算方式,通过共享软硬件资源和信息,按需求提供给计算机各种终端和其他设备。青云相关业务负责人认为,算力服务的内涵更为宽泛,既有通用算力,也有智算、超算等算力形式,也是随着数字经济、算力经济等概念才变成更受关注的“名词”。云计算的弹性扩展、运营运维等技术能力与实践经验也能为整体的算力服务提供借鉴,为实现算力普惠提供支持。


  二、技术场景和实现场景


  针对算力调度,算力调度更侧重于高性能计算任务的执行,适用于科学计算、工程计算和智能计算等领域。


  而云计算则更侧重于提供易扩展和经常是虚拟化的资源,使得企业能够快速部署应用程序,降低管理复杂度和维护成本。


  UCloud优刻得相关业务负责人认为,在技术方面的差异化是:


  1,算力服务更加注重计算资源的提供和管理,包括高性能计算、大规模数据处理等,而云服务更加综合,包括计算、存储、网络等多个方面。


  2、算力服务通常需要提供更高性能的硬件设备和优化的计算环境,以满足大规模计算的需求。


  在服务的差异化是:


  1, 算力服务更加专注于提供计算资源,提供更灵活的计算规模和计费模式,以满足用户对于高性能计算的需求。


  2、云服务更加全面,提供了更多的服务组件,如存储、数据库、人工智能等,以满足用户的多样化需求。


  三、未来发展趋势


  随着数据经济的发展,2030年全球数据每年新增1YB的预测显示了对算力的巨大需求。


  而云计算依赖资源的共享以达成规模经济,服务提供者集成大量的资源供多用户使用,用户可以根据需求轻易请求更多资源。


  四、中国市场的特色


  在中国,数字基础设施的快速发展正推动算力和云计算的融合。政府和企业正积极布局算力网络,以支持数字化转型。例如,华为发布的《计算2030》预测,人工智能算力将增长500倍超过100ZFLOPS,这一数据体现了中国在全球算力网络构建中的重要地位。


  除此之外,云厂商做算力调度也是有自身的优劣势。


  青云认为,云厂商此前主要是做通用算力的,智算就是新的一轮投入,对与资金、技术等都有了新的要求。这也是从现实出发,青云选择从已经有技术积累、成功落地经验的算力调度,参与到 AI 算力大潮中。


  UCloud优刻得也做出自己的思考总结,首先,智算中心需要投入大量的资金和资源来建设高性能的硬件设备和优化的计算环境,包括服务器、网络设备、存储设备等。同时,需要保证设备的可靠性和稳定性,以满足用户对于高性能计算的需求。


  其次,智算中心需要具备先进的计算技术和算法,以提供高性能的计算服务。云厂商需要不断进行技术研发和创新,以应对不断变化的计算需求和算法发展。


  第三,智算中心处理的数据和计算任务往往涉及用户的隐私和敏感信息,云厂商需要采取严格的安全措施,保护用户的数据和计算任务的安全性。同时,需要遵守相关的法律法规,确保数据的合规性。自建数据中心提供高安全、高可靠的基础设施环境,保证数据安全。


  第四,智算中心的建设和运营需要大量的投入,云厂商需要控制成本,提高资源利用率,以实现经济效益。同时,需要制定合理的计费模式,满足用户的需求,同时保证自身的盈利能力。


  此外,智算中心市场竞争激烈,云厂商需要不断提升自身的竞争力,满足不断变化的市场需求。同时,需要与其他云厂商进行差异化竞争,提供独特的价值和解决方案。


  通过上述分析,我们可以看出,算力调度和云计算在技术和应用上有所差异,云计算正在成为IT策略的核心,而算力调度则更加专注于高性能计算任务的执行。但它们共同构成了数字经济的基础,这种差异化的融合为数字化转型提供了强大的支撑,两者共同构成了数字化经济的基石,预示着更加智能化和高效的未来。


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