林渊笑了笑,意料之中,体制内的钱不是那么好拿的,不开会、不走流程、不在饭局上探探底,直接把钱打给你?那你纯粹是做梦,省一都不敢这么玩。
“那是自然,只要领导能在政策上支持我就可以了。”林渊从容地说道。
大秘点点头:“这点你放心,李市长跟我特别交代过。第二点,我要跟你对一下资金的拨付节点。这5个亿会分三批发放:第一批启动资金是一个亿,随着项目节点验收,第二批是两个亿,第三批最后尾款也是两个亿。”
顿了顿,大秘补充道:“这只是前期的投资。如果林总你到时候真的能够把这个云计算项目落地,做出来,达到我们的预期条件之后……市里和省领导,肯定还会再拿更大的力度支持你的。”
林渊点点头,之前已经无息贷款 3 个亿了,相当于就拨了 4 个亿的前期投资,够给面子了,自己既没背景。又没有什么通天的人脉,能做到这一步,真的是绝对的到位了。
而且真的如果到时候云计算能完全落地,那他妈就不是政府支不支持的问题了,那是各大资本和各个地市抢着给你送钱、求着你落户!
大秘继续看着文件说道:“目前我们调研过全国相关的试点项目,基本上我们定的量化考核指标有三个。第一个,是PUE值。”
所谓的PUE,就是数据中心电能使用效率的指标。打个最简单的比方,如果PUE是2.0,就意味着“每给服务器供1度电,就要额外浪费1度电在空调散热、供电损耗等辅助设施上,总共用了2度电”。
云计算和存储是非常耗电的,这玩意儿就是个吃电的超级怪兽。到了后世搞AI大模型算力的时候,一个满载的机柜一个月电费就能高达几十万!
能量不会凭空消失,它只会转移,你在计算机里高频运算,散发出的恐怖热量就需要庞大的冷却系统去压制。
所以,做云计算拼到最后,拼的就是谁能把这个电力损耗降到最低。
不是没有人能搞出算力集群,而是你要考虑实际的商业成本。如果成本过高,连电费都赚不回来,那就得不偿失了。
大秘看了看资料,念道:“目前国内包括阿里在内的大厂,普遍的PUE指标都在2.0到2.5左右。稍微好一点的能做到2.1。我们经过专家评估,给你定的第一阶段考核指标是:PUE必须控制在1.8以内。”
林渊点了点头。
这个要求说实话很宽松了,绝对不算过分。在2010年,这已经是国内非常优秀的水平。但在林渊眼里,这还远远不够。
因为他知道,国外走在世界前列的谷歌数据中心,常年把PUE控制在1.1到1.2之间!从这个数据就能看出来,目前国内和国际顶尖水平的差距到底有多大。
所以李定远给他提出来的要求绝对不过分,甚至都可以说有点宽松。因为市场在变化,在进步。
就如同英伟达的 GPU,他也在不停的迭代。那么如果再过几年,自己连 1.8 的 PUE 都搞不出来,可以回家洗洗睡了。
大秘见林渊没有任何异议,便继续说道:“第二个核心指标,是上架率,也就是并发集群的调度能力。”
通俗点讲,上架率是什么意思,比如LY科技现在投资的一期数据中心有3000个机柜,二期建完总共是15000个。
你把这上万台服务器全塞进去,不代表它们就能同时协同工作。
这就是云计算真正最难的地方——算力集群调度。
如果你只有一两台、甚至一百台服务器,随便找个高级程序员都能搞定。但当数量上升到5000台、10000台时,这几万台机器之间要互相通信、分配任务。
如果没有一套牛逼的底层架构,这几万台机器光是互相“打招呼”确认状态的网络风暴,就能把整个系统的带宽彻底锁死!最后计算能力没提升,全内耗死机了。
这就好比让一百个人一起干活很容易,但你要让十万个人没有任何层级、同时完美协同去盖一栋楼,没有一个逆天的“总指挥系统”,瞬间就会变成炸营的灾难。
阿里现在的“飞天”系统,正卡在这个瓶颈上欲仙欲死。
而之前林渊给阿里王坚团队提供的那个“高并发处理架构”,其实就是一剂饮鸩止渴的毒药。那套架构用的是“强一致性的中心化锁机制”。
在5000台机器以下时,跑得飞快;可一旦节点突破10000台,中心调度节点就会因为承受不住海量的锁请求而瞬间瘫痪。这是一条彻底的死胡同。
林渊现在的系统,其实也只能稳定跑到1000台。1000台在业内顶多算个“村标”;5000台并发勉强能算“市标”;到了10000台才是“省标”。
这个不能偷懒。如果想要所谓的弯道超车,不静下心来搞研发,从最底层的数据算力开始下功夫,为了追求纸面数据,那么一定最后会完蛋。
这也是为什么国内永远不如国
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