計算產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展機遇和挑戰(zhàn)前所未有

　　計算作為現(xiàn)代信息產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)和核心，每一次創(chuàng)新與進步都帶來經(jīng)濟社會發(fā)展的巨大飛躍。當前，隨著人工智能、5G、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)與經(jīng)濟社會各領(lǐng)域的深度融合發(fā)展，復(fù)雜信息處理和海量數(shù)據(jù)存儲對計算提出了新方向、新要求，計算產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展迎來了歷史性機遇和挑戰(zhàn)。

　　計算技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略地位日益凸顯

　　（一）計算是經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略基石

　　從信息技術(shù)體系看，信息背后的基礎(chǔ)和關(guān)鍵是計算，一切數(shù)字信息的產(chǎn)生和使用都需要經(jīng)過輸入、計算及存儲、輸出等過程，計算是信息的樞紐和關(guān)鍵。過去半個多世紀，在以計算機為代表的信息技術(shù)革命的推動下，全球經(jīng)濟社會實現(xiàn)了快速發(fā)展，“計算力就是生產(chǎn)力”已成為全球共識。計算能力正成為衡量一個國家綜合競爭力的重要指標，如同GDP一樣。根據(jù)羅蘭貝格數(shù)據(jù)，世界主要國家的算力總量排名與各國GDP排名基本一致，美中兩國算力總量高居全球前兩位。

　　（二）計算是經(jīng)濟社會智能化發(fā)展的迫切需要

　　隨著無人駕駛、智能制造、智慧城市、智慧生活等新業(yè)態(tài)蓬勃發(fā)展，經(jīng)濟社會智能化發(fā)展進程全面加速，數(shù)字經(jīng)濟快速增長，對計算的需求日益多元化、愈加迫切。如，無人駕駛需要在車端部署強大算力，在極短時間內(nèi)處理不同傳感器的大量異構(gòu)數(shù)據(jù)并進行決策；而智能電網(wǎng)則需要在云端及時存儲、處理海量的并行數(shù)據(jù)。再如，數(shù)字經(jīng)濟分為兩部分，一是數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，主要包括信息產(chǎn)業(yè)、通信產(chǎn)業(yè)等，這其中計算產(chǎn)業(yè)既是重要組成部分，也是戰(zhàn)略基礎(chǔ)；二是產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，即傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化升級，關(guān)鍵在于發(fā)揮計算技術(shù)的作用，讓數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)要素實現(xiàn)深度融合。

　　（三）計算是經(jīng)濟社會創(chuàng)新發(fā)展的引擎

　　當前，信息技術(shù)與能源技術(shù)、生物技術(shù)、材料技術(shù)等領(lǐng)域融合創(chuàng)新加速發(fā)展，引發(fā)全球新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革。一方面，計算技術(shù)持續(xù)進步，加速向更強算力、更低功耗、更快連接發(fā)展，從而引發(fā)車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能制造等技術(shù)和產(chǎn)業(yè)變革，成為科技和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的“發(fā)動機”。另一方面，前沿領(lǐng)域研究不斷提升的計算需求，也在倒逼計算技術(shù)尋求新的突破。生物工程、新材料研究、高能物理等前沿研究需要超越超級計算機的更高算力支撐，量子計算、類腦計算、光計算等先進計算技術(shù)正在醞釀之中。

　　為此，美、歐、日、韓等主要國家高度重視計算技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展，并將其上升到國家戰(zhàn)略層面，加強布局，搶占未來發(fā)展制高點；跨國企業(yè)在通過并購整合加快計算能力建設(shè)的同時，強化縱向延伸和橫向拓展，鞏固既有優(yōu)勢，布局新興計算領(lǐng)域，把握發(fā)展主動權(quán)。

　　當前計算技術(shù)和產(chǎn)業(yè)面臨的困境

　　計算技術(shù)經(jīng)歷了串行計算、并行計算、分布式計算、云計算等發(fā)展階段，通過調(diào)整計算方式和算法不斷適應(yīng)各種應(yīng)用場景需求，但基于馮諾依曼架構(gòu)和硅基半導(dǎo)體技術(shù)的基本路線始終沒變。這一固有發(fā)展模式正面臨諸多困難和瓶頸。

　　從系統(tǒng)架構(gòu)看，馮諾依曼架構(gòu)瓶頸日益凸顯。在馮諾依曼架構(gòu)框架下，計算過程中數(shù)據(jù)需要在存儲單位讀取、存儲，并與計算單元之間高速交換。隨著計算芯片性能持續(xù)提升，計算速度快速增長，與內(nèi)存寫入讀取速度較慢之間的矛盾日益突出。當前，處理器執(zhí)行速度已經(jīng)遠高于各級數(shù)據(jù)讀取的速度，數(shù)據(jù)讀取、傳輸與數(shù)據(jù)計算之間的速度不匹配開始成為制約計算能力提升的重要因素之一。

　　從制造工藝看，摩爾定律演進放緩。隨著芯片制程工藝不斷進步，硅基芯片晶體管尺寸逐漸逼近物理極限，摩爾定律演進速度明顯放緩，先進制程工藝的開發(fā)難度、開發(fā)成本、開發(fā)周期大幅提高，單位算力經(jīng)濟性逐步降低。通過制程工藝提升芯片計算能力從而降低單位算力功耗的難度加大。此外，多核處理器的核數(shù)因并行算法局限而無法無限擴充，其算力散失效應(yīng)隨核數(shù)增加越發(fā)嚴重。

　　從算力結(jié)構(gòu)看，現(xiàn)有主流算力難以滿足多樣化場景需求。從歷史進程看，隨著互聯(lián)網(wǎng)向移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，算力結(jié)構(gòu)經(jīng)歷了分布式向集中式轉(zhuǎn)變。進入5G+時代后，無人駕駛、智能制造、AR/VR、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等日益增長的智能化場景對計算能力提出了“更高帶寬、更低時延、更快速率、更多連接”的新要求，但受傳輸類型、傳輸方式、傳輸距離、網(wǎng)絡(luò)干擾等因素影響，以云計算為代表的集中式算力無法實現(xiàn)全量輸出，難以滿足超低時延、大數(shù)據(jù)量實時處理的應(yīng)用場景需要，算力需求和供給結(jié)構(gòu)直接的矛盾逐步顯露。

　　計算技術(shù)和產(chǎn)業(yè)大變局中的機遇

　　當前，全球計算技術(shù)和產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)了自上世紀50年代以來從未有過的大變局。計算需求無處不在，計算量迅猛增長，為滿足各類應(yīng)用場景的計算需求，破除發(fā)展瓶頸，全球計算技術(shù)正百花齊放、百家爭鳴，硬件、軟件、算法、架構(gòu)等多維度全要素融合創(chuàng)新加速推進，新概念、新思路層出不窮，新的產(chǎn)業(yè)體系逐步構(gòu)建，這正是我國計算產(chǎn)業(yè)乃至信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展面臨的戰(zhàn)略機遇期。

　　（一）傳統(tǒng)計算技術(shù)仍在持續(xù)創(chuàng)新演進

　　計算體系日益豐富。x86、ARM、RISC-V等不同計算體系各具優(yōu)勢、持續(xù)發(fā)展。x86的通用性特點使其在個人計算機、服務(wù)器、高性能計算、智能計算方面占據(jù)優(yōu)勢；兼具靈活性和開放性的ARM在移動端和嵌入式計算優(yōu)勢明顯，正加快向高性能計算、超算滲透；RISC-V的開放性特點吸引了全行業(yè)關(guān)注的目光，在物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算中正加快實現(xiàn)。

　　計算結(jié)構(gòu)多元化發(fā)展。一方面是異構(gòu)計算發(fā)展迅猛，正由面向圖像處理的CPU+GPU的異構(gòu)平臺，向覆蓋多類學(xué)習(xí)算法的CPU與GPU、FPGA、DSP、ASIC等混合異構(gòu)計算平臺演進。另一方面以內(nèi)存為中心的計算模式加快興起，存算一體技術(shù)已經(jīng)歷分布式緩存、內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格、分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫和高性能、集成化、分布式內(nèi)存平臺等四大發(fā)展階段。

　　新計算模式加速涌現(xiàn)。由互聯(lián)網(wǎng)及移動互聯(lián)網(wǎng)時期以云端計算為主，逐步演變?yōu)楦鼮楦咝У脑七叾藚f(xié)同的計算模式。以深度學(xué)習(xí)為代表的暴力計算正逐步流行，并成為現(xiàn)階段人工智能計算的主流范式。新的邊緣計算模式加速涌現(xiàn)，不斷深化與端側(cè)、云側(cè)的協(xié)同和聯(lián)動。泛在計算快速發(fā)展，驅(qū)動數(shù)據(jù)處理由云側(cè)向邊側(cè)、端側(cè)擴散。

　　（二）顛覆性計算技術(shù)已在孕育之中

　　近年來，在新材料、新工藝持續(xù)演進的帶動下，計算技術(shù)與前沿研究結(jié)合更加緊密，量子計算、類腦計算、光計算、生物計算等顛覆性計算技術(shù)逐漸興起并成為競爭焦點。量子計算方面，超導(dǎo)、量子點、光量子、離子肼、退火等多條技術(shù)路徑并進，力爭實現(xiàn)“量子優(yōu)越性”。專用量子計算機已有商用，通用量子計算機正在突破中，量子計算的系統(tǒng)軟件、工具集、算法不斷豐富。類腦計算方面，基于模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算芯片實現(xiàn)量產(chǎn)并在人工智能、機器視覺、圖像識別等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)廣泛應(yīng)用，而基于模擬神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的計算芯片及計算機原型機研發(fā)取得一定突破。光計算方面，經(jīng)過多年的努力，基于全光系統(tǒng)的計算芯片取得進展，但尚未實現(xiàn)計算機原型機開發(fā)。此外，超導(dǎo)計算、生物計算等新興計算技術(shù)也在逐步驗證過程中。

　　面對計算產(chǎn)業(yè)前所未有的大變局，需加強頂層設(shè)計，從戰(zhàn)略高度強化先進計算布局，發(fā)揮出國內(nèi)大市場優(yōu)勢、產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)勢，深化創(chuàng)新協(xié)同、供需協(xié)同，補短板、鑄長項、保安全，加快推動我國計算產(chǎn)業(yè)發(fā)展，構(gòu)建以國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進的新發(fā)展格局。(工業(yè)和信息化部電子信息司)

　　轉(zhuǎn)自：中國電子報

　　【版權(quán)及免責聲明】凡本網(wǎng)所屬版權(quán)作品，轉(zhuǎn)載時須獲得授權(quán)并注明來源“中國產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟信息網(wǎng)”，違者本網(wǎng)將保留追究其相關(guān)法律責任的權(quán)力。凡轉(zhuǎn)載文章及企業(yè)宣傳資訊，僅代表作者個人觀點，不代表本網(wǎng)觀點和立場。版權(quán)事宜請聯(lián)系：010-65363056。

延伸閱讀