面向智能时代,数据是新的生产资料,华为主张围绕数据构建端到端的能力,包括算的能力,存的能力,用的能力以及AI能力,满足各行各业日益增长的数据需求,让数据在全生命周期内每比特价值最大,每比特成本最优。
打造产业技术生态,尤其是在基础技术领域的突破,需要各个方面的共同参与,来推进整个产业的发展。针对数据领域两大业界难题,华为于2019年设置“奥林帕斯奖”(OlympusMons)悬红,希望与全球学术界在跨地域分布式操作系统、万节点人工智能治理、千核级异构算力、新型存储介质、类脑智能数据缩减等基础技术方向共同攻坚,构筑更好的数据基础设施。
旨在通过跨数据源存储处理引擎、多中心协同和算法级可信智能数据全生命周期治理,如万级节点的高效数据分析调度、分布式跨AZ容灾下的高可靠高可用、异构系统联邦协同、分布式智能数据索引和查找、智能副本管理等技术,帮助企业用户发现数据和理解数据,并跨数据源、跨引擎、跨地域融合处理数据,实现“自动驾驶”的数据全生命周期治理。
旨在基于不断革新的硬件体系,如单机千核、异构算力、智能网络、存算一体、PIM/PNM、高性能和大容量存储新介质等,构建新型的数据存储系统,打破计算/内存墙,实现具备内存级性能、HDD成本的主存系统和具备热存储性能、磁带级成本的二级存储系统,实现每比特极致性价比。
在HUAWEI CONNECT 2020期间,2020奥林帕斯颁奖典礼上,奥林帕斯获奖名单正式揭晓。来自清华大学的舒继武老师团队获得“奥林帕斯奖”和百万悬红,来自上海交通大学的陈榕老师团队和华中科技大学的冯丹老师团队分获“奥林帕斯先锋奖”。
围绕“创新性、先进性、通用性、可行性”这几个评选准则,评审委员会对来自5个国家共25份申报课题进行了科学严谨的分析与评估,最终得出整体排名。排名第一的舒继武老师团队申报课题“持久性内存存储系统构建与关键技术”从四个准则维度都符合难题二(构建每比特极致性价比的数据存储)的获奖要求,从而获得难题二的百万悬红大奖;难题一(实现“自动驾驶”的数据全生命周期治理)因暂无突出的申报课题,难题一的悬红奖空缺。
“自动驾驶”的数据全生命周期智力
构建每比特极致性价比的数据存储
奖励在创新性和先进性方面
有突出表现的申报成果
人类迈向智能时代,必须翻越数据这座高峰。奥林帕斯代表着华为存储在攀登数
据高峰路上不懈的追求和探索,产学研融合,为数据基础设施开启了创新的大门。