Google遇到人工智难题 中科院教授有绝招

包云岗老师,CCF理事,2016 CNCC大会的特邀嘉宾,于2003年获南京大学理学学士,2008年获中科院计算所博士学位,2010-2012年普林斯顿大学计算机系博士后,现为中科院计算所研究员,博士生导师,先进计算机系统研究中心副主任。研究方向主要是计算机系统结构。包老师在国际一流计算机系统会议期刊发表了10余篇论文,曾两次获计算所优秀论文一等奖,获2013年CCF-Intel青年学者奖。同时担任CCF普及工作委员会主任,《中国计算机学会通讯》编委。

当前云计算面临着一个世界级难题:资源利用率与用户体验之间的矛盾。那么问题来了,鱼与熊掌是否可以兼得,答案好像并不是那么简单,就连Google、百度、阿里这样的科技巨头也都为之头疼。我们有幸采访到CCF理事、中科院计算所研究员包云岗老师,包老师在2016 CNCC大会上的报告:云计算与标签化冯诺依曼体系结构,中提出的标签化冯诺依曼体系结构(LvNA)将有希望解决这个难题,成为计算机科学领域的一个新突破。

1.在提高用户体验这个问题上,业界很多人重视高质量大数据的获取与利用,却不过多提及云计算当前遇到的难题,是缺乏认知还是刻意回避,或是由于大数据的寡头现象?

包老师:其实,云计算背后的英雄是数据中心(data center)。国内常将数据中心理解为存放数据的地方,这是对数据中心的错误认知。在国际上,数据中心是指一种超级计算机,例如Google称数据中心为“Datacenter as a computer”,最终目的是使用户或开发者像利用一台计算机那样便利地使用数据中心。要做到这一点,背后需要非常多的技术,Google在这一块儿已经用了10年的朝这个方向努力,究其目的是希望使数据中心的运用变得更为便利,运行成本更低。所以,我们不能简单地将数据中心看做存放大数据的地方。

在英特尔看来,未来将进入数据中心时代,更具体地讲,未来会呈现两种模式,计算一部分放在手机移动终端或物联网的物端,另外一部分将放在后方的数据中心里。在数据中心上面将运行各种各样的应用,如可以在数据中心运行云计算,大数据分析,高性能计算如HPC,各种网络功能如NFV。在未来,数据中心将变成一种最基础的基础设施,很多后端的应用都可以在数据中心上实现。

现在,大家对数据中心的理解有些片面,所以数据中心所遇到的挑战就被大家忽视了。事实上,互联网用户体验与数据中心的技术与性能是密切相关的。 例如,我们在手机上按一个按钮,微信上点一个帖子,大概有一半的时间都耗费在数据中心里面。然而,我们现在的数据中心尚存在这样一个难题:没有办法同时保证用户体验与资源利用率(具体来讲为CPU利用率)。如果提高资源利用率,用户的体验(响应时间)就会下降。就像马路的交通一样,如果使很多车辆同时在路上行驶,马路的利用率被提高了,但是人们的出行体验就会降低了。

2.是不是大家都意识到了云计算目前所遇到的难题呢?

包老师:我认为,认识到这样一个难题有一个传递的过程,这个问题最早是在Google遇到的,当云计算或数据中心的发展达到一定规模时,这个问题才会体现出来,很多企业现在其实还没有达到这个阶段。这是一个需求传递的过程,Google很早就发现这样的问题,已在着手处理这个问题,并呼吁需要体系结构创新与硬件支持。国内百度、阿里,华为这些领先型企业已经开始投入大量的技术试图解决这个难题,再过几年,会有更多的企业关注这个难题。目前,这个问题还是比较前沿的。

3.标签化冯诺依曼体系结构(LvNA)将如何提高平板电脑、手机登移动设备的CPU利用率?

(注:在采访过程中,包老师将这个问题调整为:标签化冯诺依曼体系结构(LvNA)是如何提高数据中心服务器的CPU利用率的?)

包老师:其实这个问题不太恰当,因为普通用户很多时候不会去关注手中的手机,笔记本电脑CPU的利用率有多高。但是,像微软,Google这些大公司会非常关注CPU的利用率。CPU利用率低这个问题更多是从数据中心的角度出发的。