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迅雷CEO陈磊:去中心化的共享计算是未来方向
2017-11-21 16:07:00  牛华网    我要评论()
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“科技将向去中心化的发展,现有的计算模式将被重构。”

这是2017年11月17日,迅雷CEO、网心科技CEO陈磊在中国国际高新技术论坛上的观点。他认为,随着商业社会对计算能力的旺盛需求,与计算成本高企之间的矛盾越来越激烈,技术自己会产生进化,而进化的方向就是去中心化。

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迅雷CEO、网心科技CEO陈磊

摩尔定律逐渐失效,计算成本居高不下

11月13日-21日,中国高新技术成果交易会在深圳举行,陈磊作为作为特邀嘉宾出席17日的论坛,并应邀作了演讲。在演讲中陈磊指出,目前全社会对计算能力的需求日益旺盛,全社会数据生产量空前高涨,对计算处理能力的要求也相应水涨船高。特别是当前最具代表性的几个研究方向,如基因测序、AI、4K高清内容等,无一不是计算能力的消耗大户。

但当前的技术水平,尚不足以完全满足这些产业的需求。最典型的就是4K产业,虽然4K电视已经普及,但真正的4K内容却难得一见,原因是4K高清内容需要50M的码率,而目前内容传输的码率一般只有8M,差着几个数量级。归根结底,还因为是计算成本太高所致。

陈磊解释说,这是由于近年来摩尔定律的逐渐失效导致的。事实上,自摩尔定律提出以来,就一直在不断走向失效。特别是最近十年来,这一势头表现得尤为明显。芯片的性能提升越来越慢,迭代产品的开发周期则越来越长。而摩尔定律的失效则意味着,想通过硬件升级来降低计算成本的做法已经行不通了。

面对这一现实背景,陈磊抛出一个迫在眉睫的问题:未来的计算需求,该如何才能得到有效解决?

破局之道:共享计算

对于这一问题,陈磊给出的回答是共享计算。

陈磊先是阐释了计算方式必然走向去中心化、分布式计算的道理。他以谷歌的自动驾驶汽车为例,现行的自动驾驶方式严重依赖高清地图,过程中会有大量的数据处理,路况、车速、实时交通情况等信息,都会以数据的方式来加以呈现并进行处理。按现有的传统计算方式,这些数据会先从汽车上传到数据中心的云服务器上,由服务器处理完成后,再传回汽车上,汽车再按照这个处理结果来决定进行哪些操作。

这样会带来大量的计算成本,陈磊称有人计算过,按这种方式,自动驾驶每秒所需流量高达1 G,这很明显无法实现真正的商用。而且这种方法在用户的个人信息保护、隐私安全上,也存在严重隐患。

更好的做法是,把所有的交通信号全都换成数字化,车与车之间也进行数字化的传输,这样汽车可以就近接受各种设备传来的信号,并在本地进行计算,就能完成对路况的识别。这样不仅计算成本变小,而且更加可靠,用户也不用担心行动路线等个人信息被暴露。

这种方式就是分布式计算,其特点就是去中心化,陈磊认为,技术一定会往这个方向发展进化,“去中心化的解决方案反而更简单。”

迅雷把这种去中心化的云计算和能够大幅度降低成本的云计算模式,称之为共享计算。而共享计算则是由迅雷开创的去中心化的云计算。它不但是去中心化、分布式的计算节点结构,而且它所需要的各种计算资源,都是由用户共享闲置资源而来。这一模式的优点是,计算规模越大,参与人数越多,所能提供的计算能力就越强,而计算成本却越低,与传统云计算模式规模越大、成本越高的特性恰恰相反。

因此陈磊坚信,共享计算是破解计算成本困局的有效办法,未来一定会大行其道,因为“这是一个极大降低社会计算成本和提升效率的方式。”

迅雷已提前布局共享计算

陈磊进一步透露说,迅雷从2015年开始已经落地了共享计算的应用,最早实现的领域是CDN,现在迅雷已经在开始尝试把共享计算推广到更多的应用领域。

陈磊认为,今天互联网用户手中的所有计算资源,在数量上和在能力上已经超过了企业所拥有的计算资源。而共享计算开拓了一种把这些计算资源很好地应用的方式,陈磊希望未来共享计算能够成为计算机工业的一个主力的贡献者。。

他特别提到了区块链技术对共享计算的意义。迅雷目前已经在共享计算中引入了区块链技术。区块链的智能合约技术,正好为共享计算打造了一个快速智能和信用体系,保证了共享机制的形成。而区块链公开透明的特性,使得共享计算中的各种交互更容易加以监管,也有利于版权追溯,解决了可信度的问题。此外,区块链技术还能为共享计算提供有偿服务的交换媒介,提供了小额、快速、高效的补偿机制。

迅雷推出的新一代共享计算智能硬件玩客云,就是基于区块链技术开发。陈磊透露,目前玩客云在售卖平台的预约人数已超过1800万。

陈磊介绍说,共享计算的优势在实践中已得到验证,迅雷以共享计算模式打造的星域CDN已获得市场和客户的认同,成为迅雷营收持续增长的推动引擎。同时还有良好的社会效益,仅在2016年,共享计算就累计回收再利用了价值8亿元的闲置带宽,为全社会节约3200万度电,减少碳排放26800吨。

新闻热线:010-68947455

关键词: 迅雷 云计算

责任编辑:新闻中心

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