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从飞天到倚天,深耕自研技术!

2021-05-26

在今天的2021云栖大会上,我们发布了倚天、磐久、神龙4.0、龙蜥、灵杰等多款重磅产品。阿里云“做深基础”成果浮出水面,底层自研技术迎来大爆发。


阿里云智能总裁张建锋表示:过去十二年,阿里云打造出中国唯一自研的飞天云操作系统。今天阿里云坚持自研,从飞天到倚天,打造以云为基础的软硬件技术体系,继续“向下生长”。

“构建完整的技术体系,是我们在数字时代具备全球竞争力的决定性因素”。


 01倚天:为云而生的芯片


飞天云操作系统是阿里云的核心“引擎”。 为了提供更好的计算产品和服务,飞天向下延伸、定义硬件。


昨天,阿里巴巴发布首款通用芯片——倚天710,这是一款为云而生的芯片,性能超过业界标杆20%,能效比提升50%以上,针对云计算的特点做了大量优化。


架构层面。主频最高3.2GHz,可同时兼顾性能和功耗,多达128核,倚天710采用最新ARMv9架构。同时。能有效提升芯片的传输速率,并且可适配云的不同应用场景,集成了业界最领先的DDR5、PCIE5.0等技术。


 02 磐久:自研云原生服务器系列


面向下一代云原生架构,我们推出了磐久自研服务器系列。


磐久自研服务器系列采用了最新型的模块化设计。包括了高性能计算系列、大容量存储系列、高性能存储系列等,服务器交付效率提升50%,可实现计算存储分离,拥有风冷、液冷等不同散热模式。



针对云原生时代容器化、微服务、持续交付等特点,满足云原生的创新开发对性能和稳定性的机制要求,结合自研的MOC、FIC、AliFPGA、神盾卡等,磐久系列采用软硬件融合方式实现极致性能。


在多核技术加持下,磐久系列的计算性能、IO吞吐、能效比的表现都居于业界领先水平。


 03 神龙4.0:云计算进入5微秒时延时代


2017年。第一代神龙架构面世。让云服务器突破性能极限,解决困扰云计算行业多年的虚拟化性能损耗问题。


今天神龙架构演进到了第四代。首次搭载全球唯一的大规模RDMA加速网络。网络延迟整体降低80%以上,云计算首次进入5微秒时延时代。


神龙4.0可提升分布式NLP和视觉计算30%的训练性能、Spark 大数据30%的计算性能、MySQL 60%的性能、Redis 130%的混合读写吞吐量。


神龙4.0将弹性RMDA的加速能力融入公共云,Service Mesh等云原生技术大爆发提供技术支撑,为Microservice,走向支持通用类计算场景,Serverless,让RDMA从HPC类应用。


 04 龙蜥:服务器操作系统开源


为给服务器提供更好的性能,我们在今天发布了全新龙蜥操作系统,并且完全开源。


龙蜥已在阿里巴巴内部打磨十年。并提供全栈国密能力,支持X86、ARM等主流芯片架构,可兼容CentOS生态,历经“双11”大规模验证,性能和稳定性更优,给云上典型用户场景带来40%综合性能提升。


未来,阿里云计划为龙蜥投入20亿专项资金,并联合100家生态合作伙伴推动龙蜥生态建设,提供至少十年技术支持。


 05 PolarDB自研数据库重磅升级


作为阿里云自研数据库的明星产品,PolarDB迎来重大突破——首次实现了内存与计算、存储的解耦,内存进一步池化,形成三层池化,使得弹性能力有数量级的提升。


同时PolarDB还首次实现了多主架构。进一步提升可用性、并发处理、弹性能力,高效应对“双11”般的流量洪峰。

 06 阿里灵杰:让大数据+AI“开箱即用”


大数据+AI一体化平台“阿里灵杰”也将对外开放,可帮助企业和开发者实现“开箱即用”。

“阿里灵杰”包含机器学习平台PAI、云原生大数据计算服务MaxCompute、实时计算Flink版、大数据开发治理平台DataWorks、实时数仓 Hologres等产品。可调动规模高达10万台以上计算集群,拥有云边端一体的高性能训练和推理引擎,是中国最大的人工智能平台,能提供毫秒级延迟的实时数据分析能力等。


“阿里灵杰”还首次提出了大数据+AI一体化平台的4S标准,即大模型(Scale)、高效率(Speed)、易用性(Simplicity)、场景化(Scenario),为人工智能行业发展提供借鉴。

 07 全球最大规模多模态预训练模型M6


基于“阿里灵杰”,达摩院开发了超大规模多模态预训练模型M6,主打多模态、多任务能力,其目标是打造全球领先的具有通用性的人工智能大模型。


目前,M6的参数已从万亿升级至10万亿,成为全球最大的预训练模型,规模超越此前谷歌发布的1.6万亿Switch Transformer模型。


芯片、服务器操作系统、数据库

再到大数据+AI一体化平台、M6大模型


我们围绕核心自研技术飞天

坚持做深基础的战略,向下生长

把软硬一体做到极致

为下一个十年建立了代际竞争力💪



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