數字時代，算力開始取代電力，“計算能力”成為新的發展動力。

近年來，數字化轉型多次在中國政府工作報告中被提及，無論是國家經濟發展還是企業數字化轉型需求，提高生產作業中所需的運算性能及質量要求成為各行業關注的重點，“算力”逐漸成為數字化轉型“引擎”。

順勢“出道”

隨著云計算、大數據、物聯網、人工智能等信息技術的快速發展和傳統產業數字化的轉型，數據量呈現幾何級增長。

據IDC預測，全球數據總量預計2020年達到47個ZB，2025年達到163個ZB，其中預計2020年我國數據量將達到8060個EB，占全球數據總量的18%。據智研咨詢統計，2015年全球物聯網連接數約60億個，預計2025年全球物聯網連接數將增長至270億個，物聯網設備數量將達到1000億臺。連接數的急速增長，一方面意味著海量數據的產生，另一方面，連接設備往往還需要進行智能計算，即產生相應的算力需求。

全球數據量及預測

算力的“出道”，似乎并不讓人意外。

談及算力需求，工業設計算是典型的例子。作為制造業發展的基礎環節，傳統的圖形工作站對于設計進展起著主導作用，無論是2D圖紙設計、3D模型，還是重度圖形、圖像渲染，對GPU算力、設計成果展示以及數據的安全性要求很高，尤其是建模、仿真需求日趨復雜化后，產品設計周期變長，工業發展腳步放緩。

直到“云”化的出現，打破了傳統IT架構下圖形處理自動化程度低，資源彈性缺乏的標簽，工業設計產業出現了新的產業結構，開始了數字化、智能化的轉型。

在工業產品設計初期階段，設計人員對GPU算力、設計成果流轉以及數據的安全性要求很高。如果統一采用算力單元，會最大程度避免因為后臺數據無法共享而影響工作效率的情況，通過管理員磁盤掛載權限，數據和資源分級審批，同時在處理大型建模和圖形渲染時，聚合帶寬的同時IO并發吞吐，可以讓效率提升3-5倍。

算力，滿足了工業制造生產方式變革的需要，背后的邏輯離不開基礎架構的創新。算力的增加，其實是將GPU重負載的使用場景放在云端，有效避免在傳統IT架構下工業設計作業方式受到“算力”的結構性瓶頸限制。

同樣的還有GIS行業，隨著空間數據獲取能力的快速提高和GIS技術的普及應用，采集效率成幾何倍數上漲，相對重載的場景以及海量時空數據的分析計算，再加上云計算、大數據、人工智能等新技術與行業的深度融合，計算復雜度也日趨提高。如果缺少了足夠的算力支撐，僅在傾斜攝影建模的場景中，對CPU的核數將有非常高的要求，如果在建模階段GPU算力單元的批量應用形成一個超級計算集群，提升了空三的一次成型的準確率，也將原有的數據處理能力提升3-4倍。

沿循這樣的邏輯，算力的“出道“注定是不可逆的大趨勢。

就像在地質勘探行業，應用最多是在于地下三維工具、數據導入、地表成圖、地表數據和鉆孔數據的集成等場景。算力的提高，可以更好地讓GIS系統具有更強大的空間數據處理能力和成圖功能。利用云端共享數據可視化分析結果，實時動態的監控地質地表變化，提升礦產資源勘查能力，有效提前預警地質災害的發生，提前做好預案準備。

簡單來說，“算力”將是未來所有涉及圖形精度處理的行業的進化條件，通過提升算力實現生產工作數據高效管理，提高工作效率，實現數字轉型。

行業“定位”

算力的出道，有效提升了圖形、圖像設計渲染和人工智能場景的應用價值，各行業開始將自身目光聚焦在數據中心GPU云的部署。雖然陸續有人高喊“GPU云”的口號，但如何分配、調度算力資源，降低延時，讓GPU虛擬化應用到桌面仍然面臨很多困難。

還是以GIS行業為例，目前地理信息數據采集方式多樣（衛星、無人機、道路信息采集車），數據量爆炸增長，信息數據計算要求精確，加劇算力不夠，如果再加上缺乏統一的數據管理、數據處理效率低下、數據流轉緩慢、存儲急待優化等問題，快速有效交付資源將成為空談，應用數量也會越來越少，全應用上云、云端立測等智慧生態更無從談起。

迫切的算力的需求，吸引了澤塔云的目光。

早在2016年，澤塔云便推出GPU行業云解決方案，秉承“云端的圖形工作站，本地一致的使用體驗”理念，以超融合架構為基礎，將云端渲染的畫面實時傳送到客戶端進行顯示，實現了圖形圖像數據的高效流通，助力企業應對高實時、高并發的海量計算場景，并滿足重度圖形渲染和數值計算需求，并且支持“多用多取，少用少取”的靈活資源分配方式。

有別于傳統的云桌面，作為新一代私有云平臺，澤塔云將所有的計算、存儲、分析的數據都集中在云端，工作人員可利用瘦終端連接到云端，實現更高效的生產力，同時設計部門資源統一管理、彈性配置、數據安全不落地、業務可靠運行、遠程敏捷辦公等效果，擺脫了過去分散布置管理低效的弱點。

澤塔云通過“GPU算力”，樹立了自己在行業的人設，改變了數據流傳和生產管理方式。

持續“走紅”

如今，我國提升生產力的需求，無論是基礎的教育科研，還是大國重器的核心技術，生產方式的創新，都需要數據中心算力架構的支撐。作為算力的重要組成部分，數據中心網絡貫穿數據存儲、計算與應用的全流程。據《超融合數據中心網絡白皮書》內容顯示，在云化升級、存儲全閃存化等變革之下，數據中心網絡正在向全以太化的超融合架構邁進。

當“GPU算力”成為一種通用需求，“CPU+GPU雙算力”便應運而生。

澤塔云在超融合架構的基礎上，再一次豐富產品屬性，打造“CPU+GPU”雙算力架構，滿足從輕量級普通辦公到專業級圖形工作站的所有業務場景，將IT架構徹底帶入“全虛擬化時代”，完美替代了傳統圖形工作站的使用場景，數據的存儲、生產、流轉全部在云端處理完成，終端可進行觀看和操控，重塑了用戶單位的業務流程。

“CPU+GPU”雙算力架構，滿足“高性能計算+實時交互+海量存儲”

數字化的最終目的是解放生產力，算力的提升可以為數字化轉型提供強勁動力。在當前算力需求持續走紅的形勢下，有肉眼可見的困難，也有新發展的曙光，澤塔云將繼續探索在超融合數據中心的創新中探索，賦能重度圖形渲染實踐。