多样性计算时代下的算力与计算协同创新

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。