隨著大數(shù)據(jù)、人工智能和高性能計算的迅猛發(fā)展，在大數(shù)據(jù)分析、基因測序、芯片設(shè)計、數(shù)據(jù)庫和AI訓(xùn)練等“大計算”應(yīng)用場景中，計算資源需求呈現(xiàn)爆發(fā)式增長態(tài)勢，而傳統(tǒng)的計算架構(gòu)在資源利用率、擴展性、IO性能等方面存在諸多挑戰(zhàn)。

為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，天翼云提出全新的云計算基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品理念——聚合計算，旨在突破物理限制，資源池化分離，聚合異構(gòu)算力。天翼云聚合計算是由天翼云自主研發(fā)的下一代云計算算力基礎(chǔ)設(shè)施，面向數(shù)據(jù)庫、芯片設(shè)計、大數(shù)據(jù)、AI訓(xùn)練等場景，提供超聚合主機、超大內(nèi)存主機、內(nèi)存即服務(wù)、池化計算加速四種產(chǎn)品和服務(wù)。通過高速總線互聯(lián)技術(shù)，聚合計算不僅繼承了傳統(tǒng)云主機彈性、高可靠等優(yōu)勢，同時具備內(nèi)存跨機共享、vCPU“無限”擴展和內(nèi)存空間熱變配等特性，為復(fù)雜業(yè)務(wù)場景提供源源不斷的算力。

依托領(lǐng)先的高速總線互聯(lián)技術(shù)，天翼云聚合計算平臺通過“分離”與“聚合”兩大創(chuàng)新理念，實現(xiàn)了計算資源的高效利用和靈活擴展。其中，在分離方面，傳統(tǒng)計算架構(gòu)中的CPU、內(nèi)存和存儲資源通常緊密耦合在一起，限制了資源的靈活調(diào)度和高效利用，并且傳統(tǒng)的存算分離只是將磁盤存儲從計算節(jié)點放到遠端，形成存儲池，內(nèi)存仍舊在本地計算節(jié)點中。天翼云聚合計算平臺在此基礎(chǔ)上，將內(nèi)存也抽離出來，形成獨立內(nèi)存池資源，具有獨立的高可用和彈性優(yōu)勢，從而實現(xiàn)了存算分離架構(gòu)的“最后五公里”。聚合是指天翼云聚合計算平臺在資源分離基礎(chǔ)上實現(xiàn)了資源的按需組合，用戶可以根據(jù)具體需求，將CPU、內(nèi)存和存儲資源靈活組合，形成適合特定任務(wù)的計算實例。

基于分布式虛擬化、零數(shù)據(jù)拷貝總線網(wǎng)絡(luò)、內(nèi)存池化與共享等創(chuàng)新技術(shù)，天翼云聚合計算平臺在通算、智算、超算、數(shù)據(jù)庫等多個“大計算”應(yīng)用場景中展現(xiàn)出強大的優(yōu)勢。

在通算的量化交易場景中，量化交易需要對交易所每支股票的數(shù)據(jù)進行獨立分析、計算、預(yù)測，從而生成不同的交易策略。這類計算為非矩陣運算，只能在CPU中進行計算，所以CPU的核數(shù)越多，并行處理的股票就越多，隨之收益就越高。針對股票不同的投資策略，用戶可以通過天翼云超聚合主機自動擴容，充分利用多核算力進行業(yè)務(wù)加速。

在智算場景中，天翼云超聚合主機可以實現(xiàn)大模型分布式訓(xùn)練業(yè)務(wù)統(tǒng)一內(nèi)存視圖，以及基于共享內(nèi)存語義的跨物理主機數(shù)據(jù)共享。同時，彈性共享內(nèi)存池可充當(dāng)存儲集群的緩存，減少大量基于網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)搬運開銷。

在超算場景中，基因測序業(yè)務(wù)對內(nèi)存資源的需求量非常大，但是對內(nèi)存讀寫時延及帶寬資源不敏感?；诖祟愋枨罂梢岳锰煲碓瞥髢?nèi)存主機帶來的大內(nèi)存、內(nèi)存池化共享的特性實現(xiàn)業(yè)務(wù)加速。

在數(shù)據(jù)庫場景中，通過高速總線互聯(lián)，天翼云超聚合主機可將多臺物理機聚合為一個主機實例，特別是針對集中式數(shù)據(jù)庫，可顯著降低應(yīng)用程序在不同物理機節(jié)點之間及不同SQL節(jié)點間通信的開銷，有效提升數(shù)據(jù)庫處理效率，從而滿足各種高性能和復(fù)雜數(shù)據(jù)庫部署場景需求。

作為云服務(wù)國家隊，天翼云提出聚合計算理念并推進落地應(yīng)用，賦能云計算基礎(chǔ)設(shè)施全面升級。未來，天翼云將以聚合計算為抓手，繼續(xù)引領(lǐng)云計算產(chǎn)業(yè)變革，為客戶提供更加高效、靈活的計算服務(wù)，使能行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級。