Rosamilia，IBM高級副總裁、系統(tǒng)部總經理，主管IBM中間件、服務器和存儲的全球業(yè)務以及全球業(yè)務合作伙伴部門。Tom Rosamilia ，1983年入職IBM藍色巨人高管，曾經帶領團隊剝離了x86服務器和半導體制造業(yè)務，一手將Open POWER帶入IBM新的轉型過程當中。
Tom Rosamilia頗具有傳奇性的背景經歷，備受新聞媒體的關注。12月7日，一個陽光明媚的冬日，在IBM中國公司辦公室，Tom Rosamilia接受了DOIT傳媒存儲在線總編宋家雨的獨家專訪。
OpenPower完勝x86 ?
認知計算需要有深度學習、機器學習的能力，還要有非常先進的分析能力，這需要很強大的基礎架構支持。即使在云計算業(yè)務應用領域，Power處理器+GPU+NVLink的整體能力完勝x86。騰訊奪得Sort Benchmark全球排序競賽冠軍，就是比較好的注解。
宋家雨：第一個問題，這也是一個比較老的問題，相信很多人都問過您了?，F(xiàn)在IBM將自己定位成一家云計算和認知商業(yè)公司，我想問您系統(tǒng)部在IBM認知和計算中扮演怎樣一個角色？
Tom Rosamilia：這是一個非常好的問題，IBM正在轉型，向一家搭建在云上的認知商業(yè)企業(yè)轉型，而且我們能夠根據(jù)不同行業(yè)的特定需求，提供特定的認知能力。在這樣一個大的轉型過程中，每一個業(yè)務部門都會起到非常重要的作用。
當IBM提出認知商業(yè)戰(zhàn)略的時候，其實談的是認知時代的到來，是對全行業(yè)而言，而不只是對IBM一家公司而言。認知計算需要很強大的基礎架構的支持，比如說需要有深度學習、機器學習的能力，還要有非常先進的分析能力等。
所以，我們必須要交付足夠的基礎設施、基礎架構，來支撐認知計算。舉個例子來說，IBM Power Systems不僅僅停留在處理器層面，而是交付一整套的系統(tǒng)，這一整套系統(tǒng)中的每一個組件都是為了服務認知計算。認知計算要求整個系統(tǒng)能夠進行深度學習。所以您可以看到，我們這個部門的整體戰(zhàn)略是，我們不止提供高級的I/O，我們還給系統(tǒng)配置了加速器，比如說GPU、FPGA/ASIC等，還在處理器與加速器之間實現(xiàn)高速互聯(lián)，這些能力都是要進行具備的。這一整套系統(tǒng)能夠滿足不管是AI，還是認知的需求。
我知道您在技術上非常擅長，所以我們不妨從技術的角度深入分析一下這個問題。當我們談機器學習的時候，機器學習通過處理器和GPU組合進行加速，我們和我們的合作伙伴NVIDIA，優(yōu)秀的GPU廠商進行合作，把他們的GPU和我們的Power8，通過NVIDIA的專利技術NVLink進行互通互聯(lián)，生成一套比較優(yōu)的系統(tǒng)進行機器學習。
但如果您已經獲得了大量的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在要把數(shù)據(jù)進行模式的匹配，在這個模式匹配階段，您不止是需要一個Power8，其實更多的是需要一套完整的系統(tǒng)，比如Power8和Xilinx FPGA結合在一起。IBM和NVIDIA一起合作，在全球簽下了很多大單，尤其是在高性能計算領域。
我看到行業(yè)有這樣一個融合趨勢，HPC、HPDA，以及AI都結合在一起。我們很多的客戶都是在超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心里邊加入了AI和認知的能力，他們做到了這點，從基礎設施層面把Power8和NVIDIA的GPU結合在一起，Google用的是Power9+NVIDIA GPU。
這里就談到您問題的第二個部分，我們企業(yè)通過云實現(xiàn)交付，隨著IDC被廣泛接受，我們也看到更多的機會，因為現(xiàn)在有44%的能力要通過IDC的提供商來提供，那這些提供商就包括IBM和您知道的BAT、Google、微軟、亞馬遜等等，您看到云上提供的已經不止是基礎性能力，還有很多很高級的能力，這就要基礎設施層面也要能夠實現(xiàn)這一點。那您看到我們的客戶可能需要交付私有云的客戶，可能需要混合云交付，有需要高性能計算能力的客戶，還是為有大規(guī)模數(shù)據(jù)中心提供公有云服務的客戶，他們都需要非常強大的基礎架構支持。而我們恰恰滿足了他們的需求。
希望我們用Power做例子已經向您證明了，在認知和云時代，Power支持的基礎架構起到什么樣的作用。
宋家雨：認知計算也好，云計算也好，用戶不只有Power Systems這樣的選擇，也有另外的選擇，比如基于x86這樣的選擇。我想問的問題是：跟x86相比，您覺得Power系統(tǒng)優(yōu)勢是什么?
Tom Rosamilia：Power Systems在認知負載領域具有很強的競爭優(yōu)勢，因為它集成了強大的加速功能。它每一個核能夠處理的線程數(shù)量是非常強大的，無論是NVLink 還是CAPI架構，我們都是把GPU和Power結合在一起，所以你可以看到Power的處理器+加速器+NVLink的整體能力都完勝x86。
單從處理器的表現(xiàn)來看，我舉一個例子，騰訊公司近期奪得Sort Benchmark全球排序競賽的冠軍，在比賽中騰訊云完成100TB的數(shù)據(jù)排序的速度是很快的，用時不到99秒（98.8秒），將去年的好成績紀錄329秒提升3.3倍，而這就是在Power8的架構上來進行運行的。更有趣的一點，Open Power架構服務器是根據(jù)騰訊的需求定制，所以在整個過程中，OpenPOWER起到了非常重要的作用。
宋家雨：既然說到騰訊的排序大賽，我想問您，這次獲勝意味著什么，您覺得會意味著Open Power將來在云計算領域里更多替代以以往x86服務器的應用嗎？
Tom Rosamilia：總體來說，不管是云還是本地交付上，Power都有很強的優(yōu)勢，比如I/O、線程處理能力很強大，以及純粹性能上都很強大。Power分析能力非常強，不管是傳統(tǒng)的關系性數(shù)據(jù)庫，還是現(xiàn)在的一些新型數(shù)據(jù)庫，像MariaDB、MongoDB之類的，Power的處理能力都要遠遠強大于x86。
而下一代數(shù)據(jù)庫，就把GPU或者加速器就加進去了，比如說Kinetica數(shù)據(jù)庫，他的這個數(shù)據(jù)庫，里邊除了有處理器之外，還加了GPU，所以比x86的表現(xiàn)要好很多。即使其實沒有加速器，Power8的表現(xiàn)也是很強大，比如說Power8支持的SAP HANA在運行的時候的虛擬化能力，以及內存的存儲量，還有性能都遠遠強于x86。
在這些所有的例子中，您可以看到,其實Power對于環(huán)境沒有要求，不管是在專屬環(huán)境還是在云上，Power都能夠交付更高的性能給用戶。騰訊此次排序大賽贏得很大的勝利，表明我們在OpenPOWER開源社區(qū)的發(fā)展已經有了新的進步。還有其他的一些客戶也給我們做了一些佐證，比如說谷歌把Power9用到了他的X-base項目當中，還有，在歐美的高性能計算的領域很多企業(yè)也選擇來使用我們的Power，所以，現(xiàn)在不管是超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心，還是高性能計算，已經有越來越多的企業(yè)加入到OpenPOWER的環(huán)境當中，而且我們現(xiàn)在提到OpenPOWER越來越強大不單是他的會員數(shù)量越來越多,還有很重要的一點，他的銷售量還在大幅度的增加，所以不管是和騰訊進行合作，還是和其他的高性能計算、大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的企業(yè)進行合作，我們還要重視實實在在的銷售。
那些選擇了x86的用戶，他們錯了嗎？
客戶從惠普、聯(lián)想、華為、思科、戴爾等品牌中進行選擇，其實質其實是從一家企業(yè)購買，那就是從英特爾購買x86，基于此，IBM需要給用戶提供更多的選擇。在自主創(chuàng)新戰(zhàn)略的指導下，中國企業(yè)需要更多的技術創(chuàng)新和本土設計的能力，而這些都需要有更多的選擇。
宋家雨：在HANA這樣的應用里，很多人會選用x86這樣的一個環(huán)境，很重要的一個原因是，大家認為x86在價格上會比較便宜。在這個方面，您怎么看？
Tom Rosamilia：我非常理解，我也是非?？粗行詢r比的。如果僅僅是性能好，那么不可能贏得市場，一定是性價比高才能贏得市場。現(xiàn)在我們在全球已經贏得了300多SAP HANA的大單，這些大單就說明，因為我們能交付更好的性價比，所以他們會選擇我們。
如果我們再往前看一下的話，其實從SAP開始在Power上運行的時候，到現(xiàn)在我們已經贏得了6000多個客戶。這6000多個客戶之所以選擇在Power上運行SAP，就是因為和x86比起來，他們看到了更高的性價比。所以總結來說，客戶的選擇很多，如果我們不能夠提供高的性價比的話，那么我們不可能獲得勝利。
宋家雨：對于那些選擇了x86的用戶，您想跟他們說一句話嗎？比如說：他們的選擇錯誤了？
Tom Rosamilia：我想告訴他們，要根據(jù)他們的工作負載來選擇合適的配置，舉一個例子，上周我拜訪了一家服務器的提供商，這家廠商在中國做的非常成功，有提供20多款不同配置的服務器，其中大部分是x86的，也有一些是基于Power的。他們的成功，是因為他其實是根據(jù)不同的工作負載來對服務器進行配置，有的就是密度很高的服務器，有的就是小型服務器，但是I/O特別強大，還有的是里面配置了GPU。其實他會去考慮，對他的用戶來說，完成特定的工作負載如何對服務器的配置進行優(yōu)化，如果這個優(yōu)化對他來說性價比是非常合適的，那么用戶是會被打動的。
我想要強調一點，在當今世界，競爭對于技術的發(fā)展是非常有好處的?？蛻羧绻皇菑幕萜铡⒙?lián)想、華為、思科、戴爾等品牌中進行選擇的話，其實他們只是從一家企業(yè)在進行購買，那就是從英特爾購買x86。所以，如果想打破英特爾公司的壟斷的話，我們需要給用戶提供更多的選擇。如果真正實現(xiàn)在中國，為中國，由中國企業(yè)來生產自己的服務器產品的話，那么OpenPOWER是非常開放的，它是提供授權的。而英特爾公司是不提供授權的。
全球之所以都歡迎其他的選擇，是因為歡迎競爭。在自主創(chuàng)新戰(zhàn)略的指導下，中國企業(yè)需要更多的技術創(chuàng)新和本土設計的能力，而這些都需要有更多的選擇。
宋家雨：IBM系統(tǒng)部排前三位的業(yè)務是哪些？
Tom Rosamilia：IBM系統(tǒng)部里面有三大品牌，存儲、主機、Power服務器，每個都很重要，我都很愛。先從主機說起，主機是IBM對我們的客戶、合作伙伴來說，是未來發(fā)展戰(zhàn)略所在，所以具有很重要的意義和地位；Power服務器為我們在全球對抗x86的壟斷提供了一個非常好的機會?，F(xiàn)在OpenPOWER的生態(tài)系統(tǒng)已經建立起來，并日益壯大。對存儲來說有兩大戰(zhàn)略重點，一個叫做軟件定義存儲，一個叫做閃存，所以你要問我具體的排序的話，我會說主機、OpenPOWER、軟件定義的存儲和閃存。
剝離了System X，絕對不后悔
賣掉System X的業(yè)務對我們來說一點遺憾都沒有，事實上還是一個非常愉快的選擇。在超融合方面，我們在和思科進行合作。
宋家雨：現(xiàn)在我們回頭看，IBM以前剝離了System X的業(yè)務，這樣的選擇是不是一個不太明智的選擇?
Tom Rosamilia：賣掉System X的業(yè)務對我們來說一點遺憾都沒有，事實上卻還是一個非常愉快的選擇。因為像交付這種超級規(guī)模和完全商品化的產品，并不是IBM所擅長的。像聯(lián)想這樣的企業(yè)會更擅長一些。
令人高興的是，在超融合方面，我們在和思科進行合作。思科把我們的存儲加上他們的一些基于x86的服務器結合在了一起，推出了UCS的服務器。所以，IBM的存儲在實現(xiàn)超級融合的過程中起到了非常大的作用。這個合作伙伴項目也是由我主導的。
宋家雨：如果沒有x86服務器的話，是不是會削弱你們在軟件定義這方面的優(yōu)勢？
Tom Rosamilia：我倒真不這么看，因為我們覺得對于軟件定義環(huán)境來說，重要的是軟件，他是我們的秘密武器，而不是下層的那些通用的商用化的影片設備。所以我們的軟件定義存儲是可以在任何硬件上運行的。
宋家雨：從Power到OpenPOWER，是否像Soaris走向OpenSolaris一樣，走向開放的時間是不是過于晚了？會不會重蹈Solaris到OpenSolaris的覆轍？
Tom Rosamilia：OpenPOWER現(xiàn)在已經走過了三年，相比之下，OpenSolaris從來沒有獲得過太大的成功。我個人非常喜歡Solaris，我覺得他是一個特別好的操作系統(tǒng)，而且對大部分人來說，他們之所以使用SUN的硬件，很大原因是因為他們喜歡用Solaris操作系統(tǒng)。IBM和SUN的理念和做法很不相同。SUN并未對OpenSolaris開源項目里的成員投入，但是對于IBM來說，是不一樣的，我們的OpenPOWER現(xiàn)在已經有270多個會員，而且這些會員在硬件、軟件，尤其是硬件層面，對于OpenPOWER進行了大量的新的能力的注入。
OpenPOWER現(xiàn)在已經有了270多位成員，而且我們現(xiàn)在提供的是在Power上運行Linux。對于x86的架構，我們也提供兼容支持。同時我們還在開源社區(qū)了提供了大量的知識庫，這樣的話，使得OpenPOWER的平臺變的更加豐富，同時我們還提供了加速計算的能力。SUN沒有做這些投入。而且在Power的硬件這個層面，我們還愿意進行公開的授權，這個也是SUN從來沒有做過的。
宋家雨：我想請Tom分析一下，未來Power和OpenPOWER的市場定位和格局。
Tom Rosamilia：我們致力于提供優(yōu)質的服務，為認知、人工智能、機器學習、加速計算提供支持。我們把我們自己定義成“認知的引擎”。
Watson如何加速落地
Watson和谷歌AlphaGo不太一樣，AlphaGo雖然也是具有很強大能力，但它其實針對特定的場景推演，與之相比，Watson面對是更加無法預知的計算，這兩者之間有很大差別。問答只是Watson具備的眾多能力之一。Watson也在進一步的發(fā)展，他的眾多能力已經被轉化成API，可以被重新包裝成為一種服務，應用到行業(yè)實踐場景當中去。
宋家雨：在認知計算這方面，很多人覺得Watson和谷歌的AlphaGo享有一樣的美譽，但是就像AlphaGo一樣，我們不知道谷歌AlphaGo未來會在我們的實際應用中，在哪些地方事先取得突破。那么，關于Watson，其實我們有同樣的問題，Watson和你們在醫(yī)療行業(yè)有這樣的一個合作，除了醫(yī)療行業(yè)以外，會不會選擇一些其他的行業(yè)，把Watson這樣的一個技術，跟實際應用盡快的落地？
Tom Rosamilia：我們現(xiàn)在不妨從Watson的歷史來看，我們開始研發(fā)Watson的時候，是開發(fā)了一個大塊頭的應用，這個應用就是為了能夠回答問題，并在2011年參加“Jeopardy!”電視問答挑戰(zhàn)賽。而且在進行這個應用設計的時候，因為問題是完全開放式的，我們完全沒有辦法確定到底哪些問題會被問出來。這就和谷歌的AlphaGo不太一樣，AlphaGo雖然也是具有很強大的能力，但是他其實針對的其實就是游戲或者是下棋的步驟，這些棋的每一步都是基本能夠進行預設。所以如果說AlphaGo進行的計算都是有限的話，Watson的計算是無限的，這是兩者之間很大的差別。
問答只是Watson具備的眾多能力之一。Watson也在進一步的發(fā)展，他的眾多能力已經被轉化成API，轉化為一套服務，這套服務能夠提供情景分析，自然語言處理，以及轉化成各種服務的能力，所以對Watson來說，他可以被重新包裝成為一種服務用到客戶的特定的場景當中去。
確實，在醫(yī)療方面，Watson已經有很多的用戶案例。另外一個例子就是沃森現(xiàn)在被用于用戶呼叫中心，有的是叫Watson單獨來回答用戶的問題，有的是要呼叫中心的工作人員和Watson在一起，讓Watson來幫助工作人員回答一些很難回答的問題。
在零售行業(yè)，Watson也在發(fā)力，現(xiàn)在Watson能夠幫助商戶來進行更好的用戶圖形描繪，這樣就能更好的引導用戶，讓一些只是從網(wǎng)上的瀏覽潛在的買家，，變成真正下單交易的買家。
而且在金融服務行業(yè)，Watson也在發(fā)力，比如說他能夠幫助金融行業(yè)的從業(yè)人員，基金經理之類的分析他們用戶的產品組合；基于用戶的風險評估能力，以及用戶對于投資回報的期待值，向用戶提出他的產品組合，以及對于到底是怎么樣進行組合的給出一些建議。
我們有一個PaaS平臺，Bluemix，Watson也在這個平臺上運行，可以說，Watson是這個平臺上比較受歡迎的應用。
現(xiàn)在我們基于Watson提供一些服務，當然我們也歡迎其他的企業(yè)來基于Watson提供服務，這樣的話就建立起一個圍繞著Watson的開放式的生態(tài)系統(tǒng)和這樣一個平臺，企業(yè)可以在這個基礎之上加入進來，可以把他自己的新的能力商品化。這樣的話，在這個平臺上也許能夠解答全世界面臨的更大的一些問題。我們是基于50個Watson的API去做服務，所以任何公司跟我們合作都可以去調用那個API。
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