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usdt充值接口(caibao.it):新基建的背后,是一场算力之争

来源:申博官方网 发布时间:2020-12-26 浏览次数:


  一个多样性的算力时代正在来临。

  作者丨张静波

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  图片:图虫创意

  本文原发于2020年9月21日

  时代在变。

  十年前,英国《经济学人》曾用以工业用电量为主的一套指标来评估中国GDP,并将其命名为“克强指数”。

  今天,中国经济实力最强的北上广深等大都会都在全力比拼一个新的指标――盘算力。由于在数字经济时代,这个指标将决议它们在未来都会大战中的生死。

  甚至,像安庆这样的三四线都会,也在“着急上火”,由于慢一步,就会被狠狠甩在死后。

  自从1946年,冯・诺依曼发现第一台电脑ENIAC以来,算力一直在突飞猛进。

  半个世纪前,第一次将人类送上月球的阿波罗11号飞船,其所搭载的电脑,CPU主频只有0.043 MHz。

  今天,任何一部通俗的手机,主频都在2500MHz以上,是登月电脑的5万倍!

  即便如此,仍无法知足人们对算力的需求。

  在IDC/EMC公布的一份讲述中,最近十年来,全天下算力的增进远远滞后于数据的增进。

  导致这一算力瓶颈的,是两场革命:一个是互联网革命,另一个是AI革命。

  互联网让更多装备联接在一起,未来,物联网(IoT)还将带来千亿级的装备接入。海量的装备,叠加庞大的应用场景,引发数据大爆炸。

  1992年,全人类天天只发生100GB数据。现在天,全球70亿人,每人天天发生的数据高达1.5GB。仅一辆自动驾驶汽车,一天就能发生64TB数据,足以填满32块硬盘。

  爆炸式增进的数据,哺育了人工智能(AI),使得深度学习等已往难以实践的种种算法,得以喂养、训练,并大规模应用。

  这反过来,对算力提出伟大的需求。

  2012年,谷歌大脑为了从1000万张图片中识别出一只猫,整整动用了1000台电脑、16000个CPU。

  今天,我们所面临的场景和需求,远比识别一张图片更庞大、多样化。从VR/AR到无人驾驶,从工业机器人到远程医疗……AI正改变我们的生涯。

  而它背后的算力支持,也从云到边缘,到装备端,变得无处不在。

  19世纪70年月,发电机的问世催生了第二次工业革命。电力成为驱动全球经济生长的壮大动力,人类由此迈进电力时代。

  一百多年后的今天,算力正变得跟电力一样触手可及。未来,在数字经济时代,谁掌握更强的算力,谁就将拥有天下。

  来自罗兰贝格等国际权威机构的数据显示,在全球各国总算力的排行榜上,中美两国遥遥领先。紧随其后的,也都是英、法、德、印、日等经济强国。

  算力不只是权衡国家实力的指标,也正在中国各大都会间引发一场热战。

  从北上广深到杭州、南京……人人都憋着一股劲儿,建设数字经济都会,争当算力之都。就连安庆这样的三四线都会,也在拼命学习、追赶。

  上世纪90年月,公路、铁路、电力等旧基建,奠基了中国制造业大国的职位。

  现在,围绕都会间的算力之争,一大批集约化的大型数据中央正拔地而起。这背后,是一场规模空前的新基建运动。

  在这场运动中,算力正取代电力,成为新基建的焦点。由于算力,是数字经济时代的基础设施,是新的生产力。

  以传统制造业为例,在算力上每投入1美元,可带来10美元的产出。

  未来,随着新基建的大规模落地,算力的提升将为各行各业带来质的飞跃,并筑起中国数字经济的新底座。

  一方面,数据大爆炸和人工智能对算力提出亘古未有的需求。另一方面,传统的盘算架构却走进了死胡同。

  已往数十年,全球算力基本上是CPU一家独大。

  尤其1978 年,英特尔推出x86架构以来,CPU的算力更是以摩尔定律――每隔18个月翻一倍的速率,突飞猛进。

  然而近年来,随着半导体工艺制程迫近极限,CPU算力的增进也渐趋平缓。曾经推动全球盘算产业大生长的CPU,现在正陷入算力瓶颈。

  21世纪头十年,研究人工智能的科学家们曾四处寻找一种高效且低成本的算力,以便帮他们完成大吞吐量的数据处置,训练算法。

  最终,他们大多数选择了英伟达的GPU,而不是英特尔的CPU。

  原因是,这种非x86架构的图形处置芯片,拥有动辄几百个内核,能够并行地同时处置数千个线程。

  正是这批人,用GPU推动了一场人工智能革命。

  作为这场革命的引领者,谷歌大脑之父吴恩达厥后重新做了一次识别猫脸的实验,效果只用了16台电脑、64个GPU,比用CPU整整节省了近百倍。

  GPU只是一个缩影,它反映出的是近年来一个迅猛增进的盘算趋势:

  传统CPU一家独大的款式正在终结,全天下正迎来一个新的异构盘算时代。

  在这个新的盘算时代,种种非x86架构的算力百花齐放,以知足庞大场景下,对算力加倍多样化的需求。

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  好比,FPGA和ASIC。

  此前,无论CPU照样GPU,都属于通用芯片,它们基于半个多世纪前的冯・诺依曼结构设计,可胜任大多数的通用盘算场景。

  但这种基于指令集的盘算架构,需要在内存和处置单元间传输数据,不只影响了效率,还增加了功耗。

  FPGA和ASIC差别,它们是一种专用芯片,没有指令集,也无需共享内存,而直接以并行和流水线的方式处置数据。不只速率快,功耗也低得惊人。

  固然,价值也不菲。由于是专用芯片,它们只能用于特定目的。其中,ASIC完全针对客户定制;而FPGA属于半定制,现场可编程,可重复使用。

  自从1985年,赛灵思(Xilinx)创始人罗斯・弗里曼发现FPGA以来,这种芯片已普遍用于许多要求低时延的场景。

  好比,5G通讯基站和自动驾驶,后者几毫秒的刹车时延就可能致命。另有金融市场高频买卖、军用导弹制导系统,等等。

  不仅如此,今天,FPGA正与GPU一起,成为全球高性能盘算(HPC)和大型数据中央的加速器。

  前者以速率取胜,后者善于大吞吐量数据处置,它们如同人的四肢。CPU则形同大脑,卖力统筹、调剂种种盘算资源。

  2010年以前,微软必应(Bing)搜索引擎基本上靠CPU驱动。

  但大数据和人工智能时代的到来,让传统装备不堪重负。最终,微软不得不用FPGA来加速盘算。

  效果,无论数据吞吐量,照样延迟,都获得10倍级的提升。

  现在,微软已在自家数据中央、一半以上的服务器部署了FPGA加速卡。亚马逊、IBM等全球科技大佬也纷纷入局。

  就连英特尔,也顾不上身段,斥资167亿美元,收购了全球第二大FPGA芯片制造商Altera,试图续写神话。

  谷歌则基于ASIC架构,开发了一款专门用于加速神经网络盘算的TPU芯片。

  众多非x86架构的芯片,配合托起了一个崭新的盘算时代。

  20年前,人类举行一次全基因组测序,需要数年之久,现在只需要1天。在这背后,是成千上万倍的算力提升。

  新盘算时代,给人类带来的远不止算力的提升。

  在算力需求还不大的年月,功耗并非大问题。但现在,随着全球HPC和大型数据中央的兴建,高耗能正成为一个棘手问题。

  另一方面,手机等小型终端装备,也对续航和功耗,提出越来越苛刻的要求。

  传统CPU,无论硬件设计照样软件设计,功耗都不占优。硬件层面,一致算力下,接纳流水线设计的ASIC和FPGA,功耗比CPU低许多。

  软件层面,x86 CPU接纳庞大指令集,与接纳精简指令集的ARM等芯片比,功耗天生就亏损。

  由此可以预计,未来ARM、FPGA、ASIC等低功耗的绿色盘算,将大行其道。

  多元化的款式,也为全人类提供了一种更平安的盘算,同时制止对某种单一盘算架构的过分依赖。

  从这个意义上讲,未来的盘算将知足四个特征:异构、集约化、绿色和平安。

  这样一个新盘算时代,对今天的中国意义尤其深远。

  1882年9月4日,爱迪生亲手合上天下上第一个商用电力系统的电闸,电流沿电线从珍珠街电站流向曼哈顿金融区,照亮大半个纽约。

  4年后,西屋电气创始人威斯汀豪斯又制作了美国第一个商用交流电电力系统。

  一轮接一轮电力大基建,使得美国人率先开启了电气时代,并为美国经济注入强劲动力。最终,美国取代欧洲,成为新的天下中央。

  一百多年后,随着数据大爆炸,算力正成为驱动经济的新动力(310328)。

  在中国,12.9亿手机用户、近1亿个体户和2000多万家企业,天天都要靠算力来完成种种线上线下买卖。

  这背后,每年高达数十万亿元的电商买卖,要通过云端的算力来处置。

  不仅如此,算力还支持着从VR/AR到自动驾驶,从人工智能到工业互联网……所有我们生涯中的新科技、新产业,正在革新着传统产业的面目。

  由于有了更强的算力,智慧工厂、智慧农场、智慧交通、智慧医疗、智慧政务……不停从理想变为现实,并由此带来更高的效率和更高的产出。

  在美国,随着智能机器人等基于智能盘算的新技术不停应用在传统制造业,未来预计将为美国制造业带来 1700 亿美元的分外产出。

  与此同时,智能电网的大规模建设,将为其带来1.3―2万亿美元的收益。

  由于算力对经济的这种壮大驱动力,全天下正掀起一场大规模的新基建。在中国,新基建更是已上升至国家的生长大战略。

  从5G、特高压、高铁、充电桩,到AI、大数据中央、工业互联网……七大领域,背后都需要算力作支持。

  也因此,短短数年,全国各地掀起一场以兴建大数据中央为代表的算力大比拼。

  北京、杭州、深圳、上海,你方唱罢我登场。就连昔日偏远的贵州,也依附华为、苹果、腾讯等公司的大数据中央落地,上演了一场GDP逆袭。

  在这些大数据中央里,x86的CPU架构不再一统天下,种种异架构芯片“捆”在一起,配合为社会输出算力。

  已往,华为的算力以x86为主,现在它面向端、边、云,提供一种鲲鹏 �N腾 CPU GPU NPU的多样性算力,并围绕鲲鹏形成了一个产业链。

  阿里平头哥,则基于RISC-V指令集,开发了自己的AI芯片――含光800。

  善于人工智能的百度,也在多年部署FPGA加速器的基础上,打造了昆仑AI芯片。

  在国家七大超算中央,国产自研的申威26010处置器正在支持着全天下仅次美国的最强算力。

  一个动力充沛、多样性的算力时代正在来临。

  未来,这个新的算力时代不只将催生一个万亿级产业,更将通过新基建,源源不停地为中国经济注入汹涌的动力。

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(责任编辑:王治强 HF013)
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