云原生是打造現代化人工智能基礎設施的基石，被認為是加速企業數字化、智能化轉型的最佳路徑。12月28日，百度Create AI 開發者大會“云原生基礎設施論壇”舉辦，多位云原生技術專家分享如何打造智能云時代的現代化基礎設施，最大化釋放人工智能+云計算的紅利。百度ARM云基礎產品矩陣的最新產品——“磐玉”蜂巢服務器也正式亮相。

云原生促進基礎設施變革，實現極致彈性和資源效能

近年來，隨著云計算的飛速發展，云原生技術迅速崛起，越來越多的企業認識到云原生是加速企業IT基礎設施和業務變革的最佳路徑。百度云原生杰出研發架構師鄭然在演講中表示，2021年，百度業務全面實現了全棧云原生基礎設施架構的進階。百度以彈性為基礎設施變革的核心要素，底層是高速可編程網絡，配合深度定制的百度太行服務器、AI服務器，以及以高密存儲、高性能存儲為核心的分布式存儲系統，通過統一的虛擬化網絡、虛擬計算、服務器構建統一的資源池，結合云原生技術建立了一套高效混合云產品技術形態。

云原生帶給業務應用的最直觀感受就是高彈性，而如何把彈性能力發揮到極致，讓資源利用率提升和IT成本降低也一直是這里的重要課題。論壇上，百度基礎架構部資深工程師張慕華和百度基礎架構部資深系統工程師李志就介紹了百度的混部調度和潮汐算力兩大核心技術。

混部調度的核心，是通過將在線、離線等不同類型的業務混合調度在同一臺機器上，在保障業務質量的前提下，讓資源利用率達到最優，降低業務成本。目前，百度在離線混部服務器規模超過30萬臺，是在國內率先實現大數據整體云原生化的容器批量計算平臺。

在混部技術應用之后，就需要構建極致的離線填谷能力，讓資源利用更極致。百度通過潮汐算力方案，將整體夜間閑時的資源利用率提高了1.5倍，并同時自主滿足部分業務場景30%的新增資源需求。

鄭然表示，2021年，百度業務就通過全棧云原生基礎設施架構的進階，使得資源利用率提升超過45%，單位IT成本下降超過30%。

積極布局算力基礎設施 創新優勢不斷增強

云計算時代，數據量的暴增與更細粒度算力的需求，給數據中心帶來了新的挑戰。百度基礎架構部主任架構師王雁鵬認為，未來的數據中心將由三部分構成：負責邏輯控制、系統管理、生態兼容的CPU;實現科學計算、矩陣計算、AI計算、數據并行計算的GPU，以及解決所有數據中心基礎設施和數據相關計算問題的DPU。

在DPU的定位下，百度推出了“太行”系列產品。太行DPU 1.0解決了虛擬化功能卸載的問題，明年即將上線的2.0版本將實現數據路徑硬件加速。王雁鵬表示，希望下一代DPU能夠真正成為數據中心的大腦，支持海量細粒度的計算實例、硬件全面解耦池化、各個層次的通信接口，實現“Cloud Native IO Engine”的愿景。

AI技術的飛速發展，對異構算力的需求越來越多。百度從2012年開始，基于業務場景，軟硬結合開始構建AI計算平臺的核心技術，完成了從AI服務器、AI虛擬化、AI云原生的三大核心能力的架構升級。百度基礎架構部異構計算負責人黎世勇表示，基于云原生技術，百度構建了業界領先的推理集群和訓練集群，使得整個異構算力規模達到了近10億EFlops，基于完全虛擬化技術，整體集群的效率也達到了非常高的水平。在泛AI化戰略下，異構計算從傳統的賦能AI服務發展到賦能推薦系統、大數據，在各個業務場景獲得了成倍的性能提升。

經過多年積累，百度超大規模的異構集群主要具備了三大能力：在硬件層，AI超級計算機X-Man持續優化，實現單機最強算力供給;在系統軟件層，多芯編譯器構建高效的并行計算，通信庫ECCL將通信瓶頸最小化，高性能AI并行文件系統BPFS讓數據吞吐最大化，最后通過與PaddlePaddle相結合，將底層算力充分發揮出來;在集群層，孔明調度器給各種訓練任務、特別是超大規模的預訓練任務分配最合適的算力。

首創仿生學蜂巢式ARM架構云，“磐玉”蜂巢服務器全新發布

隨著中心云向分布式云的發展，企業正在把越來越多的算力往邊緣遷移，使用就近算力，以獲得更敏捷的響應和更優的用戶體驗。ARM算力和ARM云，正是順應了這一發展趨勢。百度也在本次分論壇上重磅發布“磐玉”蜂巢服務器。

據百度ARM云業務負責人陶孝禹介紹，“磐玉”蜂巢服務器基于ARM架構打造，是業界首創的基于仿生學的蜂巢式ARM架構云，擁有仿生算力、高能效比、高性價比、高密設計等四大核心優勢，可以應用在智慧城市、智慧醫療、智慧教育、智慧金融、智慧文娛等行業的數字化轉型過程中。

如今，云原生作為行業智能化升級下一代基礎設施的重要價值正愈發突顯。百度將結合自身多年沉淀的技術能力，全面融入百度云產品，賦能客戶伙伴，一起加速實現企業IT基礎設施和業務架構的現代化變革。