2020
09/22
10:28:22
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每一次互聯網紅利,背后都離不開這場新計算革命
每一次互聯網紅利,背后都離不開這場新計算革命

  一個多樣性的算力時代正在來臨。

  文丨華商韜略 張靜波

  時代在變。

  十年前,英國《經濟學人》曾用以工業用電量為主的一套指標來評估中國GDP,并將其命名為“克強指數”。

  今天,中國經濟實力最強的北上廣深等大城市都在全力比拼一個新的指標——計算力。因為在數字經濟時代,這個指標將決定它們在未來城市大戰中的生死。

  甚至,像安慶這樣的三四線城市,也在“著急上火”,因為慢一步,就會被狠狠甩在身后。

  【1】

  自從1946年,馮·諾依曼發明第一臺電腦ENIAC以來,算力一直在突飛猛進。

  半個世紀前,第一次將人類送上月球的阿波羅11號飛船,其所搭載的電腦,CPU主頻只有0.043 MHz。

  今天,任何一部普通的手機,主頻都在2500MHz以上,是登月電腦的5萬倍!

  即便如此,仍無法滿足人們對算力的需求。

  在IDC/EMC發布的一份報告中,最近十年來,全世界算力的增長遠遠滯后于數據的增長。

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  導致這一算力瓶頸的,是兩場革命:一個是互聯網革命,另一個是AI革命。

  互聯網讓更多設備聯接在一起,未來,物聯網(IoT)還將帶來千億級的設備接入。海量的設備,疊加復雜的應用場景,引發數據大爆炸。

  1992年,全人類每天只產生100GB數據。而今天,全球70億人,每人每天產生的數據高達1.5GB。僅一輛自動駕駛汽車,一天就能產生64TB數據,足以填滿32塊硬盤。

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  爆炸式增長的數據,哺育了人工智能(AI),使得深度學習等過去難以實踐的各種算法,得以喂養、訓練,并大規模應用。

  這反過來,對算力提出巨大的需求。

  2012年,谷歌大腦為了從1000萬張圖片中識別出一只貓,整整動用了1000臺電腦、16000個CPU。

  今天,我們所面對的場景和需求,遠比識別一張圖片更復雜、多樣化。從VR/AR到無人駕駛,從工業機器人到遠程醫療……AI正改變我們的生活。

  而它背后的算力支撐,也從云到邊緣,到設備端,變得無處不在。

  19世紀70年代,發電機的問世催生了第二次工業革命。電力成為驅動全球經濟發展的強大動力,人類由此邁進電力時代。

  一百多年后的今天,算力正變得跟電力一樣觸手可及。未來,在數字經濟時代,誰掌握更強的算力,誰就將擁有世界。

  來自羅蘭貝格等國際權威機構的數據顯示,在全球各國總算力的排行榜上,中美兩國遙遙領先。緊隨其后的,也都是英、法、德、印、日等經濟強國。

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  算力不但是衡量國家實力的指標,也正在中國各大城市間引發一場熱戰。

  從北上廣深到杭州、南京……大家都憋著一股勁兒,建設數字經濟城市,爭當算力之都。就連安慶這樣的三四線城市,也在拼命學習、追趕。

  上世紀90年代,公路、鐵路、電力等舊基建,奠定了中國制造業大國的地位。

  而今,圍繞城市間的算力之爭,一大批集約化的大型數據中心正拔地而起。這背后,是一場規??涨暗男禄ㄟ\動。

  在這場運動中,算力正取代電力,成為新基建的核心。因為算力,是數字經濟時代的基礎設施,是新的生產力。

  以傳統制造業為例,在算力上每投入1美元,可帶來10美元的產出。

  未來,隨著新基建的大規模落地,算力的提升將為各行各業帶來質的飛躍,并筑起中國數字經濟的新底座。

  【2】

  一方面,數據大爆炸和人工智能對算力提出前所未有的需求。另一方面,傳統的計算架構卻走進了死胡同。

  過去數十年,全球算力基本上是CPU一家獨大。

  尤其1978 年,英特爾推出x86架構以來,CPU的算力更是以摩爾定律——每隔18個月翻一倍的速度,突飛猛進。

  然而近年來,隨著半導體工藝制程逼近極限,CPU算力的增長也漸趨平緩。曾經推動全球計算產業大發展的CPU,如今正陷入算力瓶頸。

  21世紀頭十年,研究人工智能的科學家們曾到處尋找一種高效且低成本的算力,以便幫他們完成大吞吐量的數據處理,訓練算法。

  最終,他們大多數選擇了英偉達的GPU,而不是英特爾的CPU。

  原因是,這種非x86架構的圖形處理芯片,擁有動輒幾百個內核,能夠并行地同時處理數千個線程。

  正是這批人,用GPU推動了一場人工智能革命。

  作為這場革命的引領者,谷歌大腦之父吳恩達后來重新做了一次識別貓臉的實驗,結果只用了16臺電腦、64個GPU,比用CPU整整節省了近百倍。

  GPU只是一個縮影,它反映出的是近年來一個迅猛增長的計算趨勢:

  傳統CPU一家獨大的格局正在終結,全世界正迎來一個新的異構計算時代。

  在這個新的計算時代,各種非x86架構的算力百花齊放,以滿足復雜場景下,對算力更加多樣化的需求。

  比如,FPGA和ASIC。

  此前,無論CPU還是GPU,都屬于通用芯片,它們基于半個多世紀前的馮·諾依曼結構設計,可勝任大多數的通用計算場景。

  但這種基于指令集的計算架構,需要在內存和處理單元間傳輸數據,不但影響了效率,還增加了功耗。

  FPGA和ASIC不同,它們是一種專用芯片,沒有指令集,也無需共享內存,而直接以并行和流水線的方式處理數據。不但速度快,功耗也低得驚人。

  當然,代價也不菲。由于是專用芯片,它們只能用于特定目的。其中,ASIC完全針對客戶定制;而FPGA屬于半定制,現場可編程,可重復使用。

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  自從1985年,賽靈思(Xilinx)創始人羅斯·弗里曼發明FPGA以來,這種芯片已廣泛用于許多要求低時延的場景。

  比如,5G通信基站和自動駕駛,后者幾毫秒的剎車時延就可能致命。還有金融市場高頻交易、軍用導彈制導系統,等等。

  不僅如此,今天,FPGA正與GPU一起,成為全球高性能計算(HPC)和大型數據中心的加速器。

  前者以速度取勝,后者擅長大吞吐量數據處理,它們如同人的四肢。CPU則形同大腦,負責統籌、調度各種計算資源。

  2010年以前,微軟必應(Bing)搜索引擎基本上靠CPU驅動。

  但大數據和人工智能時代的到來,讓傳統設備不堪重負。最終,微軟不得不用FPGA來加速計算。

  結果,無論數據吞吐量,還是延遲,都得到10倍級的提升。

  如今,微軟已在自家數據中心、一半以上的服務器部署了FPGA加速卡。亞馬遜、IBM等全球科技大佬也紛紛入局。

  就連英特爾,也顧不上身段,斥資167億美元,收購了全球第二大FPGA芯片制造商Altera,試圖續寫神話。

  谷歌則基于ASIC架構,開發了一款專門用于加速神經網絡計算的TPU芯片。

  眾多非x86架構的芯片,共同托起了一個嶄新的計算時代。

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  20年前,人類進行一次全基因組測序,需要數年之久,現在只需要1天。在這背后,是成千上萬倍的算力提升。

  【3】

  新計算時代,給人類帶來的遠不止算力的提升。

  在算力需求還不大的年代,功耗并非大問題。但如今,隨著全球HPC和大型數據中心的興建,高耗能正成為一個棘手問題。

  另一方面,手機等小型終端設備,也對續航和功耗,提出越來越苛刻的要求。

  傳統CPU,無論硬件設計還是軟件設計,功耗都不占優。硬件層面,同等算力下,采用流水線設計的ASIC和FPGA,功耗比CPU低很多。

  軟件層面,x86 CPU采用復雜指令集,與采用精簡指令集的ARM等芯片比,功耗天生就吃虧。

  由此可以預計,未來ARM、FPGA、ASIC等低功耗的綠色計算,將大行其道。

  多元化的格局,也為全人類提供了一種更安全的計算,同時避免對某種單一計算架構的過度依賴。

  從這個意義上講,未來的計算將滿足四個特征:異構、集約化、綠色和安全。

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  這樣一個新計算時代,對今天的中國意義尤其深遠。

  1882年9月4日,愛迪生親手合上世界上第一個商用電力系統的電閘,電流沿電線從珍珠街電站流向曼哈頓金融區,照亮大半個紐約。

  4年后,西屋電氣創始人威斯汀豪斯又建造了美國第一個商用交流電電力系統。

  一輪接一輪電力大基建,使得美國人率先開啟了電氣時代,并為美國經濟注入強勁動力。最終,美國取代歐洲,成為新的世界中心。

  一百多年后,隨著數據大爆炸,算力正成為驅動經濟的新動力。

  在中國,12.9億手機用戶、近1億個體戶和2000多萬家企業,每天都要靠算力來完成各種線上線下交易。

  這背后,每年高達數十萬億元的電商交易,要通過云端的算力來處理。

  不僅如此,算力還支撐著從VR/AR到自動駕駛,從人工智能到工業互聯網……所有我們生活中的新科技、新產業,正在改造著傳統產業的面貌。

  因為有了更強的算力,智慧工廠、智慧農場、智慧交通、智慧醫療、智慧政務……不斷從理想變為現實,并由此帶來更高的效率和更高的產出。

  在美國,隨著智能機器人等基于智能計算的新技術不斷應用在傳統制造業,未來預計將為美國制造業帶來 1700 億美元的額外產出。

  與此同時,智能電網的大規模建設,將為其帶來1.3—2萬億美元的收益。

  因為算力對經濟的這種強大驅動力,全世界正掀起一場大規模的新基建。在中國,新基建更是已上升至國家的發展大戰略。

  從5G、特高壓、高鐵、充電樁,到AI、大數據中心、工業互聯網……七大領域,背后都需要算力作支撐。

  也因此,短短數年,全國各地掀起一場以興建大數據中心為代表的算力大比拼。

  北京、杭州、深圳、上海,你方唱罷我登場。就連昔日偏遠的貴州,也憑借華為、蘋果、騰訊等公司的大數據中心落地,上演了一場GDP逆襲。

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  在這些大數據中心里,x86的CPU架構不再一統天下,各種異架構芯片“捆”在一起,共同為社會輸出算力。

  過去,華為的算力以x86為主,如今它面向端、邊、云,提供一種鯤鵬+昇騰+CPU+GPU+NPU的多樣性算力,并圍繞鯤鵬形成了一個產業鏈。

  阿里平頭哥,則基于RISC-V指令集,開發了自己的AI芯片——含光800。

  擅長人工智能的百度,也在多年部署FPGA加速器的基礎上,打造了昆侖AI芯片。

  在國家七大超算中心,國產自研的申威26010處理器正在支撐著全世界僅次美國的最強算力。

  一個動力充沛、多樣性的算力時代正在來臨。

  未來,這個新的算力時代不但將催生一個萬億級產業,更將通過新基建,源源不斷地為中國經濟注入澎湃的動力。

  ——END——

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