在Think 2019上，IBM提出了數字化重構2.0的觀點，企業80%的關鍵應用將在這一階段通過轉型完成上雲，而這一階段的商業數字平臺需要銜接從改變客戶體驗向內推的和從改造核心應用向外推的數字化轉型，人工智能將嵌入到這樣的數字平臺進而擴散到企業的方方面面，而這就需要Purpose-built計算架構，於2018年兩次奪得了全球超算冠軍的SUMMIT超級計算機就是典型代表。

今天，企業則面臨著10~20種公有雲以及公有雲與私有雲對接的混合雲資源，此外還需要為上千種關鍵應用對接數十種數據源，這就是當今企業走入數字化重構第二篇章的真實計算環境。在這種情況下，企業應該如何構建“Purpose-built（面向企業級計算任務）”的基礎架構呢？

在IBM Think 2019上亮相的基於全新POWER9芯片的Power服務器的新技術，能夠滿足多雲和混合雲環境中的企業關鍵應用上雲的多樣化需求。香港國際機場就采用了Power服務器和PowerAI Vision視頻分析以提高機場的運營效率和安全。浪潮商用機器公司作為在中國市場落地Power9平臺的領軍者，將結合本地數字化轉型需求，引領中國企業的數字化重構2.0之路。

全面的企業混合雲架構

在數字化重構2.0階段，企業面臨著復雜的多雲環境。據IBM商業價值研究院預估，到2021年，98%的受訪組織機構計劃采用混合架構，但僅有38%的組織機構將擁有運行混合環境所需的程序和工具。而IDC預測是90%的組織將采用集成的混合雲工具和策略，以在2024年之前支持多種應用和場景。此外，企業還要普遍面對上千種SaaS雲應用和20余種數據源。

為了助力客戶在混合的多雲環境中獲得成功，Power9平臺將進入IBM Cloud中，新的Power Systems Virtual Server on IBM Cloud將從2019年春季開始在部分IBM Cloud數據中心對外提供服務。現有的AIX和IBM i的用戶可以將該服務用於災難恢復、開發測試環境以及部分IT基礎設施遷移等任務。隨著AIX和IBM i上雲，運行內部部署AIX和IBM i系統的管理員如今可在雲中使用相同的工具、工作流和增強功能。AIX和IBM i進入雲，作為企業關鍵業務負載的重要組成部分，將有助於推進企業的數字化轉型之旅以及雲采用。加上已有的Power AI on IBM Cloud和SAP HANA on Power Systems on IBM Cloud等雲服務，中國企業將有機會獲得更多的數字化Power。

浪潮商用機器K1 Power系列縱向擴展服務器提供了7大雲化技術，包括Power Enterprise Pool、PowerVM虛擬化、KVM on Power、PowerVC高級虛擬化管理平臺、Docker on Power等，支持不同層次和規模的虛擬化及雲化。

浪潮商用機器有限公司總經理胡雷鈞表示：“我們越來越強烈地感受到科技正在深刻地改變著人類的生產生活。作為科技創新的主要驅動力之一，計算也步入了嶄新的階段，那就是圍繞AI、雲計算、大數據、區塊鏈、量子計算等新技術，不斷創造新的應用場景和業務模式。在這樣的背景下，我們將基於開放的Power技術，致力於通過自主研發，打造面向中國用戶的適合多業務場景的計算解決方案，賦能企業數字化轉型。”

完整的企業AI平臺

數字化重構2.0的人工智能戰略需要端到端的全方位人工智能，結合軟硬件緊密配合、相互優化，讓企業客戶在使用專為人工智能設計、優化和加速的基礎設施時，就能了解到性能提升的潛力，讓企業更快地獲得洞察價值，支持更大規模的企業級人工智能項目。

在IBM Think 2018時，運行在Power Systems 服務器上的SnapML機器學習庫，在以廣告為主的數據集上運行機器學習，就以超過谷歌雲（Google Cloud）TensorFlow的46倍速度創下了萬億級數據集的全新紀錄（從70分鐘降低到91.5秒）。SnapML具有三大差異化特點：基於並行數據框架，可針對大規模數據集迅速擴展計算規模，這對大型應用來說尤為重要；與GPU硬件集成，充分利用GPU的並行計算能力，以及Power服務器的NVLINK 2.0大通道GPU-CPU數據傳輸技術；優化的稀疏數據架構，可以更好處理機器學習。

但SnapML的意義並不是為了比拼谷歌的TensorFlow，而是為了解決企業級計算的特殊需求，特別是實時調整模型和進行實時預測等情景，例如對於能源網絡的持續***就需要實時訓練或實時增量訓練模型以識別全新的***模式。SnapML在2018年又進行了大量改進，包括集成新的自動化功能，讓企業用戶可以更容易完成模型選擇和超參數調整等機器學習任務。新的SnapML自動學習架構，並在5個數據集上運行企業應用案例，如預測旅客錯過航班的可能性、有人點擊在線廣告的可能性、求職者的最優薪酬等，Power服務器上所達到的精度高達競爭架構的10倍及以上水平。

IBM Think 2019期間，宣布一步把PowerAI Enterprise與Watson結合起來，推出了全新的Watson Machine Learning Accelerator。PowerAI Enterprise是基於Power系統的軟硬優化結合的人工智能全生命周期管理平臺軟件，包括SnapML以及從安裝、配置、模型訓練一直到移入生產環境等全過程。而WatsonML Accelerator又進一步與WatsonML相結合，這樣就讓Power系統可以支持從開源機器學習框架一直到Watson機器學習在內的各種機器學習框架，滿足企業應用的多種需求。

2019年，在中國市場，浪潮商用機器將旗下Power全新服務器產品將為企業數字化轉型和數字化重構帶來完整的企業AI解決方案的計算平臺，助力中國企業構築面向未來的IT新架構。浪潮商用機器全線產品均采用了POWER9處理器，每核性能較POWER8可提升40%，具備NVLink2.0、CAPI 2.0及New CAPI三位一體的領先硬件加速優勢，深度學習框架性能超x86近4倍。加上SnapML、PowerAI Enterprise、WatsonML以及浪潮商用機器的國產人工智能解決方案，可幫助中國企業面向未來業務發展突破計算瓶頸，多層次推進移動互聯時代的數字化轉型，同時銜接未來的數字化重構。

多層次推動數字化轉型和重構

在IBM Think 2019上，可以清晰地看出Power Systems的產品策略：自下而上的企業混合雲計算架構和自上而下的企業AI計算架構，中間就是通過Kubernetes平臺對接，以及通過Kubernetes形成跨公有雲、私有雲和混合雲的計算與部署能力，從而多層次、多方位、多模式地滿足企業用戶數字化轉型與數字化重構的需求。

中國企業的信息化和數字化進程與西方企業的歷程不盡相同。中國企業利用IT技術分成幾個階段：第一個階段是1990年代到2000初的企業信息化；第二個階段是在2000年中下旬開始的數字化，數字化是因為移動技術和智能手機的出現，企業開始利用移動終端把部分信息化的功能延伸到前端；第三階段則需要把數字化場景引入到整個企業，這就是數字化轉型階段，通過一個大數據平臺把整個企業業務連起來；數字化轉型之後，還需要數字化重構，也就是在企業大數據平臺之上，利用人工智能、機器學習等重新優化流程、刷新客戶體驗、創新商業模式。

當前中國的企業處於從信息化到數字化到數字化轉型和數字化重構的各個階段，不同行業和不同企業的進程非常不一樣，即使是同一家企業內部的不同部分和分公司也處於不同的階段，對於這樣復雜的局面就更需要可以漸進和可持續的企業信息基礎設施。而Power服務器技術則可滿足從人工智能到SAP HANA內存計算甚至到全球第一高性能計算的頂級需求，結合公有雲及雲集成技術，可無縫滿足企業對於私有、公有和混合雲環境中的各類需求。

實際上，IBM宣布IBM i、AIX及Linux等操作系統也將作為IBM公有雲服務架構的一部分對外提供服務後，浪潮商用機器Power將為用戶提供支持多種計算模式的混合雲平臺，並且更為靈活。不僅如此，還兼容傳統企業IT資產以及新興計算應用。再加上浪潮商用的國產化產品與解決方案，以及集成的浪潮雲軟件，將成為中國企業面向未來數字化重構的重要技術方案選型。

IBM Think 2019歸來再看國內企業的AI與混合雲架構，將不再是宏觀的戰略藍圖和布局，而是十分細致的技術產品和方案。如果說宏觀的戰略往往讓企業掉到坑兒裏，那麽細致的技術產品與方案才是真正通往未來的堅實路面。2019年，面向企業IT體系重構，浪潮商用機器有限公司副總經理傅斌表示：“在企業IT架構升級中，浪潮商用機器不僅僅要幫助企業客戶將傳統應用與最新的POWER技術結合實現業務升級，還要攜手客戶，通過混合雲、人工智能的方式，實現整個IT基礎架構的質變和飛躍。”（文/寧川）

數字化重構2.0，企業如何搭建AI與混合雲架構？