在物質世界裏，山峰是自然力的象征；在數字世界，數據是智慧的源泉。
或許正因如此，華為將其專註於數據基礎技術的科研獎命名為Olympus Mons，專門用於獎勵在數據存儲方面取得技術突破的研究人員。
設立獎項只是走個形式。奧林巴斯獎的背後，是華為通過匯聚產學研各方能力，推動數據技術突破性發展的雄心，從而為數字經濟發展提供更好的數據基礎設施。
隨著數字時代的到來，數據的價值越來越凸顯，越來越成為國家、企業乃至個人的核心資產。
與傳統經濟相比，數字經濟的本質是數據的流通，數據已經成為智能社會的主要生產要素。根據IDC的研究，2020年，全球* * *創造了59ZB的數據，到2025年將達到163ZB。
如此龐大的數據資產需要經過數據采集、數據存儲、數據分析等過程才能產生價值，其中數據存儲無疑是基礎。在數據中心，存儲、計算和網絡已經成為支持整個數字化過程的關鍵基礎設施。
隨著數據量的快速增長，數據的形式日益多樣化，視頻、圖片、音頻等非結構化數據成為數據的主體。如果這些復雜的數據想要充分發揮其價值，就需要更高效的數據存儲和數據管理。
據統計，只有2%的數據被保存下來，保存下來的數據只有10%被分析利用。華為數據存儲和機器視覺產品線總裁周嶽峰表示，數據在企業數字化轉型中發揮著越來越重要的作用。而企業面臨著海量數據無法保存、無法流動、無法管理好的問題。
為了滿足客戶日益增長的數據存儲需求，華為倡導構建端到端的數據能力，包括計算、存儲、利用和AI能力，使數據在整個生命周期內實現每比特價值最大化和每比特成本最優化。
華為的努力取得了成效。如今，越來越多的政府和企業使用華為的數據存儲解決方案來管理數據資產。
甘肅敦煌研究院正在使用華為的海量存儲解決方案，通過計算機技術和數字圖像技術，實現敦煌石窟文物的永久保存和可持續利用。
但整個敦煌莫高窟有735個洞窟，45000平方米壁畫，2415個泥塑彩塑。將如此多的文物數字化，實現建設數字敦煌博物館的目標，意味著大量的投資和海量的存儲設備。顯然，要解決這個問題，僅僅依靠華為自身的努力是不夠的，而是需要各方的參與，通過構建產業技術生態，實現存儲技術的新突破。這也是華為設立“奧林巴斯獎”的初衷。
據了解，華為“奧林巴斯獎”每年聚焦數據領域兩大技術難題尋求解決方案。在去年年底的全球數據存儲教授論壇上，已經確定了“2021年奧林巴斯掛紅”第二屆:壹是打造每比特性價比最高的數據存儲，二是實現下壹代存儲行業根技術突破。對於每壹個問題，華為都給出了高達654.38+0萬元的掛紅。
華為希望通過“奧林巴斯獎”的設立，與學術界在面向雲的雲存儲服務、以數據為中心的新型數據應用存儲系統、AI驅動的存儲軟件架構、創新的系統架構等技術方向共同努力，構建更好的數據存儲體系。
眾所周知，阻礙電動車普及的主要因素是電池的能量密度，它決定了電動車的可用性。在數據中心，數據的存儲密度將成為未來的核心挑戰，這決定了我們智能社會的質量。
科學家們明確了下壹個發展目標:在有限的資源下，實現100x性能密度和100x容量密度的數據存儲。為了提高存儲容量，壓縮算法是核心技術之壹，可以降低數據的存儲成本，幫助用戶緩解數據規模爆炸式增長帶來的成本壓力。
然而，作為存儲技術中的壹大難題，壓縮算法多年來壹直沒有取得突出的成績。
為了突破壓縮算法瓶頸，激發數據壓縮領域的活力，自2020年起，華為與莫斯科國立大學合作舉辦全球數據壓縮大賽，推動數據壓縮根技術的研究。
今年的第二屆全球數據壓縮大賽邀請了壓縮領域久負盛名的技術專家擔任評委；電子顯微鏡、遙感等高性能計算數據的使用更接近前沿和實際場景。大賽設計了五類數據集(事件):定量數據壓縮、定性數據壓縮、混合數據壓縮、小數據壓縮和熵編碼優化。
同時，大賽還為大學生增加了難度相對較低的編碼算法優化項目，以吸引更多的校園算法高手參與比賽。在獎項設置上，進壹步體現多維度激勵，增設了領導獎、特別獎和學生參與獎。
今年的數據壓縮大賽於6月15日正式開始，截止到6月底11接受參賽作品，獲獎結果將於2月底1公布。截止7月中旬，大賽組委會在開賽僅1個月就收到了來自世界各地的近80份申請。
隨著奧林巴斯獎和全球數據壓縮大賽相繼進入第二屆，“奧林巴斯”已經成為華為著力打造的新品牌，專門用於加強產學研合作，與學術界共同推動數據存儲行業的進步。
從第壹屆奧林巴斯獎的獲獎者身上，我們看到了科學研究在數據技術創新領域的突破。
獲得百萬大獎的清華大學舒團隊的“持久內存存儲系統的構建及關鍵技術”創新性地提出了持久內存文件系統和鍵值存儲的設計方法以及分布式持久內存共享框架，克服了數據結構、內存管理、壹致性和安全性等壹系列問題，解決了基於新型存儲介質的高效數據存儲問題。
此外，上海交通大學陳蓉的“基於新型異構硬件的高效數據處理系統”和華中科技大學馮丹的“高效可靠的NVM技術”也極具創新性和先進性，具有產業價值和應用前景。
同樣，在第壹屆全球數據壓縮大賽中，也湧現出許多令人矚目的成績。
比如獲獎選手Peter Thamm設計的pglz算法，打破了快速壓縮算法在壓縮比和性能上的普遍認知，引導了壓縮算法的優化方向；Konstantinos Agiannis的入門算法，在文本場景測試中，無論是壓縮率還是壓縮性能都超過了業界公認的基準算法；Andreas Debski的快速圖像壓縮算法達到了業界公認的基準算法120%的壓縮率，顯示了對圖像壓縮算法的深厚造詣。
過去壹年的成功也讓我們對今年的“奧林巴斯”有了更高的期待。登上太陽系最高的山峰，意味著整個數據存儲技術領域的參與者第壹次可以團結壹心，* * *以基礎理論研究為方向，突破關鍵技術難題，加速科研成果產業化，實現產學研合作共贏。
在這個過程中，華為壹方面扮演了行業領導者的角色，大力推進產學研合作進程；另壹方面，我們也積極參與其中，通過數據光纖、智能存儲、內存存儲、數據還原、視頻存儲等五大創新實驗室，通過4000多名R&D工程師的齊心協力，圍繞下壹代存儲的媒體、網絡、架構、管理進行系統創新。
我們也有理由相信，通過全球、全領域的協同創新，壹定能夠迎來數據存儲技術的突破，通過技術重構實現更好的數據存儲效率，讓世界享受到數字技術紅利，從而推動萬千行業的智能化升級。