Appscout インテルのデータウェアハウスの将来に関するNavin Shenoy

インテルのデータウェアハウスの将来に関するNavin Shenoy

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Anonim

IntelをPC企業として考えている場合は、もう一度考えてください。 同社のデータウェアハウスビジネスは、昨年、収益が170億ドルを超えましたが、今年はさらに良くなります。

先週、IntelはブルックリンのNew Labで最新かつ最も強力なCPUを発表しました。 Xeonスケーラブルプロセッサプラットフォームと呼ばれるこの新しいCPUは、自動運転、人工知能、および5Gネットワ​​ークへのグローバルな移行からすべてを可能にします。

発表後、私はインテルの新しいEVPであり、データセンターグループのゼネラルマネージャーであるNavin Shenoyに話を聞きました。

ダンコスタ:本日発表したテクノロジー自体についてお話しましょう。 Xeonスケーラブルプロセッサプラットフォーム。 これがスケーラブルなプラットフォームである理由は何ですか?

ナヴィン・シェノイ:もちろん。 この製品について考えていたときに、ところで、私たちはこれに5年間取り組んでいます。 これは長期的な開発製品です。今日のことを見て、データセンターのワークロードのニーズを考えました。 あなたはそれらのいくつか、自動運転について話しました…今日はたまたまプライムデーであるため、今日私たちの周りで起こっているワークロードは、定義上、スケーラビリティを必要とします。 昨年起こったことは、桁違いに、今年より早く起こるかもしれません。 予測不能です。

また、データセンターのインフラストラクチャは、そのスケーラビリティを処理できる必要があります。 スケールアップできる必要があります。 ワークロードの状況に応じて、スケールダウンできる必要があります。 それで、ダイナミズム、今日のテクノロジーの世界の動作の動的な性質、ワークロードが私たちを考えるために開発している方法、大丈夫、まず第一に、スケーラビリティのためにこのことをどのように設計しますか? そして、それが私たちがそれを命名することについて考えていたことです。 なぜそれを名前に使用して、ここに何か新しいものがあることを示すのではないかと考えました。

このXeonスケーラブルプロセッサは、10年でデータセンターで行った最大の進歩です。 私たちはそれを軽視しません。 運がよければ、このような製品はあなたのキャリアの中でおそらく1、2回登場します。 本日ローンチできたのは幸運であり、十分な特権があります。

そのため、スケーラブルにすることについて話をすると、真にデータセンター専用に設計されたシステムになります。 また、PCやワークステーションで使用するシステムとは少し異なる方法で設計します。 データセンター固有のプロセッサに必要なものについて少し話していただけますか?

三つのこと。 まず、それを定義し、究極のパフォーマンスを実現するように設計する必要があります。これは、クライアントデバイスよりもはるかに高いパフォーマンスです。 第二に、データセンターで重要なワークロードに組み込まれているセキュリティ。 暗号化、データの管理、保存中のデータの飛行中の保護。 3番目に、たとえば、プライベートクラウドからパブリッククラウドにワークロードを移動する俊敏性と能力を確保します。 これらはすべて、製品の設計方法に変換されます。 これは -

ええ、あなたはショーを持ってきて教えてください。 私たちは通常、ポッドキャストでのショーやテルはありません。

さて、私はあなたのルールに違反するつもりです、私は推測します。 これは早送りです。 これが、ここにあるFast Forwardのすべてです。 これは、新しいスケーラブルなXeonプロセッサのウェーハです。 そして、これらすべてが何らかの形で機能することは私にとって驚くべきことです。 これらの製品にはそれぞれ数十億個のトランジスタがあります。 しかし、これはPC、ラップトップ、または電話では決して見られない規模で行われます。28コア、PCIeおよびメモリ帯域幅が50%増加します。 すべてのコア間でデータをシームレスに移動できるようにする最新のメッシュアーキテクチャ。

メッシュアーキテクチャは非常に直感的で、チップを改善する素晴らしい方法です。

マンハッタンの交通状況に応じて、マンハッタンの交通網に応じて、南北と東西に物事があり、行き来することができます。あらゆる方向に。 プロセッサの歴史的な設計方法。 ダイの左下の1つのプロセッサからダイの右上の部分にデータを移動する必要がある場合、すべての場所を移動し、バッファなどの速度が遅くなるものを通過する必要がありました。待ち時間を短縮します。

これで、データをコアからコアへシームレスに移動できるようになり、リングを一周する必要がなくなりました。 そして、それがメッシュの設計目的です。 とてもユニークです。 これは、過去10年間で最大のgen-on-genパフォーマンスの改善を実現するのに役立つと考えています。 幅広いワークロードで、世代ごとに約65%の改善が見込まれます。 人工知能のワークロードでは、ハードウェアに基づいて最大2倍の改善、そのハードウェアにソフトウェア最適化を追加すると最大100倍の改善。 だから、私は製品に非常に興奮しており、ここから何が起こるか見ていきます。

そして、あなたはすでにフィールドにユニットを持っています。 あなたは今日ローンチしていますが、あなたはこのシステムを数ヶ月間使用している多くのパートナーがいます。

ええ、あなたはそれを手に入れました、それは素晴らしいことです。 これは一般提供開始ですが、今回は別のことを行いました。 この製品を最も要求の厳しい顧客に提供するために、昨年の11月に開始した早期出荷プログラムを実施しました。 約30人の顧客が製品を手にしています。 すでに出荷した約500, 000ユニット。 また、今日、これらの顧客の多くがステージに登場し、パフォーマンス、セキュリティ、当社が提供する敏benefits性から得られる利点について話を聞いた。 AT&Tのような会社、Googleのような会社、Amazon Web Servicesのような会社。 Monte Fioreのようなヘルスケア企業。

ええ、彼らの例は魅力的でした。 医療に対するまったく異なるアプローチ。

ええ、ゲノムデータを見たり、健康のパターンを見たり、医師の診察のパターンを見たり、健康の歴史を見たり、家族の歴史を見たりすることで、誰かに何が起こるかを予測する能力です。 データ分析を使用して、これらすべてを組み合わせて、「聞いて、5年後、そういうものになる確率はXです。したがって、次のライフスタイルの変更を検討することをお勧めします。」 それが本当にヘルスケアの未来です。

とにかく、これらの企業にこれを使用してもらうのは素晴らしいことです…私はあなたに伝えなければなりません、これらの製品をより早くより早く顧客の手に渡すための飽くなき欲求があります。 そしてそれには、製品の開発と発売の方法に関する新しい考え方が必要です。

ええ、どうやらそうですし、計算についての無限の欲求があるので、私はこれを説明し続けています。 上限はありません。上限はありません。 もっと必要なだけです。 そして、これらの最先端のアプリケーションにはさらに多くのものが必要です。 そして、それは複数の産業にまたがっています。

今日私が話したことの1つは、業界の多くの専門家が、そこにあるすべてのセンサーによって生成される大量のデータ、ビデオへの移行、高解像度ビデオ、仮想現実…そのすべてが大量のデータを生成しています。 しかし、もっと興味深いのは、そのすべてのデータで実際に何かをするという点で文字通りどこにもいないということです。 それを処理し、分析します。 私たちの推定では、毎日、毎週、毎月、毎年ベースで生成されたデータの1パーセント未満が実際に使用されています。 そのため、そのデータが分析されて使用されるようになると、それだけで処理能力の向上が求められ、そのため飽くことのない食欲があります。 なぜなら、私たちはそのすべてのデータで何ができるのか、ほんの一面に過ぎないからです。

それが次の大きな課題のようです。データをキャプチャし、データを保存できるということです。 しかし、そのデータを理解できるようになりました。 しかし、ここでこの無限の計算スタックが必要になります。

そのとおり。 だから、それは私たちにとって良いことです。 それはお客様にとって良いことです。 業界の他の多くの人にとっては良いことです。 だから、私たちは未来が何を保持しているかに興奮しています。

とてもかっこいい。 すべてのゲストに質問する標準的な質問がいくつかあります。 今後最も関心がある技術トレンドは何ですか? あなたが心配している夜にあなたを維持する何かがありますか?

人工知能の社会的影響について考える必要があります。 考えると、それは仕事にとって何を意味するのでしょうか? 再トレーニングにとってどういう意味ですか? 人々が雇用され続けることができるようにスキルを身に付けるための再訓練。 私はそれを心配していますが、私たちは社会として、以前の技術の偏向と同じように、それらのものを見つけ出すと楽観的です。

人工知能についても楽観的です。 ヘルスケアについて話しました。 農業について、そして地球上の人口を養うために、農家は食料の生産をさらに50パーセント増やす必要があることを話しました。 農地はもうありません。 実際、時間の経過とともに、おそらくより少ない農地があります。 それでは、少ない農地でどのように農場の生産を50%増やすのでしょうか? これらの問題は、テクノロジーを適用することによってのみ解決されます。

今日私たちが対処しなければならない多くの問題があるようです。 私たちは常に、これらの問題を解決する方法、またはその方法を革新することができました。 AIは、それを実現するための基本的なテクノロジーのようです。 楽観的には、AIについて楽観的であると述べました。 テクノロジー部門であなたにもっと希望を与えてくれる楽観的なことはありますか?

私たちは人類史上最大の問題のいくつかを解決しようとしています。 そして、それらのすべては、テクノロジーを応用することで解決されます。 それが医療関連の問題であるかどうか、癌の治療法を見つけること…それは起こります。 うまくいけば、私たちの生涯で。 そして、それはテクノロジーの応用を通して起こります。

自動運転。 私にとって、車のインフラがどれだけ配備され、どれだけ利用されていないかは驚くべきことです。 世界の自動車の4パーセントが実際に利用されています。 そして、自動車の観点から導入された数兆ドルの資本とその利用率を見ると、これは正気ではありません。 たとえば、従来の工場では決してそうしません。 そのため、その技術の利用率を高め、安全性を向上させる当社の能力。 安全性を劇的に改善します…私は楽観的だと思います。

私は楽観主義の側に傾いています。 技術は川のように流れると信じています。 止まることはありません。 そして、それをどのように活用するかを理解するのは、業界の私たち次第です。

身に着ける、持ち歩く、毎日使うデバイス、またはあなたの人生を本当に変えたアプリはありますか?

電話は言わないよ 私の家には30人の家族がいましたが、すべて別の部屋に滞在していましたが、私たちにとって救いの恵みだったのは、私が家に持っているソノスシステムでした何か違うもので、 ハミルトン が何度も何度も演奏するのを聞くのにうんざりしていました。 だから、私は自分の部屋でさまざまな音楽を演奏することができ、私の家族は他の部屋で他のことを演奏することができました。 だから、ソノスは私を救った、と言うでしょう。 それが頭に浮かぶものです。

うん。 それは素晴らしい。 また、ライブラリ全体にアクセスできます。 私の生涯で、私たちは音楽の希少性から、それを求めるだけでこれまでに録音された曲を聴くことができるようになりました。

私のnieは何度も何度も「ファイアボール」を聞きたかったので、購入を拒否しましたが、無料でオンラインで見つけることができたので、とても良かったです。

インテルのデータウェアハウスの将来に関するNavin Shenoy