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多样性计算时代下的算力与计算协同创新

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在智能化时代,算力成为生产力,推动了社会和经济的高速发展。以制造业为例,对算力投资1块钱,产业链端到端可获得10块钱的收益,算力投资的撬动比例高达10倍,乘数效应明显。2020年2月,华为与罗兰贝格国际管理咨询公司联合发布的研究报告《泛在算力:智能社会的基石》表明,人均算力水平与经济发展 水平高度正相关。虽然中国的算力总量全球排名第二,仅次于美国,但人均算力值处于中等算力国家水平,仅为美国的 1/5。要想达到高算力国家水平,中国的计算产业还有巨大的发展空间。算力是计算产业的基础,多样性算力与分布式应用共同推动计算产业进入新时代。
算力供给越来越多样化:多样性算力主要有两方面驱动,一是场景驱动,多种业务场景、差异化业务需求需要多样算力。例如云游戏、气象预报、高速收费等,单纯的CPU算力已经不能完全满足不同场景的要求,需要CPU算力、AI算力、GPU算力等多种算力相结合。二是数据驱动,华为全球产业展望预测,到2025年全球年存储数据量将高达180ZB,其中80%是图片、语音、视频等非结构化数据,这些信息需要各种加速器芯片来处理,CPU算力不能完全满足要求。
应用加速走向分布式:算力支撑政府、金融、运营商、制造、互联网等领域的大量应用,这些应用对高并发、低时延的需求愈加强烈。例如互联网的视频业务,数亿用户同时在线,需要十到百毫秒级的实时响应,单个推荐应用每天要处理数十亿次请求,做到毫秒级响应;单金融机构的在线交易业务,每天请求千万次,风控业务的图计算,数据规模达到百亿参数,高并发、低时延业务需求将推动应用加速走向分布式。



计算协同创新

分布式多样性计算驱动计算进入架构创新的黄金时代,以下三个协同创新是成败的关键:
(1)通用计算与AI计算的协同创新:通用算力增加AI特性,增强向量、张量计算能力,提升AI性能,例如2020年的高性能计算机(HPC)第一名是日本的富岳,就是在ARM芯片中加入了AI能力;AI算力集成通用算力核,增强通用计算能力,例如边缘计算领域推出SoC芯片,自动驾驶场景中增强CPU算力处理雷达信息,提高视频分析结果的精准等。
(2)计算、存储与网络的协同创新:这个是当前的研究热点,以内存为中心的计算(计算与存储的融合)、在网计算(计算与网络的融合)等,都属于计算、存储与网络协同创新的产物。
(3)软硬件的协同创新:这是最重要的一个协同创新。特别是当前摩尔定律放缓,先进工艺针对单核算力的提升已经非常有限。在当前新工艺下,单核算力相对上一代提升10%~15%已是很大的突破,单纯靠硬件算力的提升无法满足算力快速增长的需求,需要软硬件协同创新,通过系统创新来更大地释放硬件算力。

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