多样性算力发展挑战重重 如何破局？

随着5G、人工智能、云计算、大数据、物联网等新一代信息技术在各行各业广泛应用并取得加速突破，人类社会已经迎来了数字经济时代。行业应用的多样性带来数据和算力的多样性，没有一种计算架构可以高效满足所有业务诉求，计算密集型应用需要计算平台执行逻辑复杂的调度任务，而数据密集型应用则需要高效的完成海量数据并发处理，这使得单一计算平台难以适应业务要求，计算多样性成为必然。

华为计算产品线总裁邓泰华表示，当前中国数字经济占GDP处于全球中位，未来数字经济的发展空间巨大，在此过程中，数据是生产资料，算力是生产力。“过去我们创新更偏重在硬件创新，基础软件平台相对薄弱，造成缺芯少魂的局面。面向未来多样化的业务需求，需要多样性算力，同时我们也需要构建自身的基础软件平台，构建自身的技术产业，避免受制于人。”

就现阶段而言，我国必须要提升算力供应的韧性，打造数字经济的坚实底座。“首先要基于全线，开展多样性算力创新，从硬件、软件的应用开展自主可控创新，提升算力供应韧性。多样性是指从硬件开始到操作系统，再到数据库，一直到应用都需要多样性。”中国工程院院士、清华大学教授郑纬民指出。

多样性算力发展面临多重挑战

近年来，我国算力发展较快，可以说是突飞猛进。应用方面包括智能城市、物联网、智能驾驶、AR/VR；数据有文本、语音、图片、视频等等形式。计算，文本处理、大数据分析、科学计算、视频处理等等。各种各样的应用产生各种各样的数据进而形成各种各样的需求，因此硬件计算也是需要多样性，计算产业发展面临历史性的机遇和挑战。

工信部电子信息司副司长董小平分析称：“从机遇看，全球计算技术正百花齐放，百家争鸣，硬件、软件、算法、架构等多维度、全要素融合创新加速推进。新概念、新思路层出不穷，新的产业体系逐步构建，我国迎来了计算产业乃至信息技术产业实现高质量发展的重要战略机遇期。”

计算体系日益丰富，X86、ARM等不同体系各具优势，持续演进。计算结构多元化发展，异构计算成长迅猛，以内存为中心的计算技术加快兴起，计算模式加速涌现，互联网及移动互联网时期，以云端计算为主，逐步演变为更为高效的云边端协同计算模式，以深度学习为代表的计算成为现阶段人工智能计算的主流方式。颠覆性计算技术已经在孕育之中，量子计算、类脑计算、光计算、生物计算等颠覆性计算技术逐渐兴起并已成为竞争的焦点。

从挑战看，董小平则认为，计算技术经历了并行计算、分布式计算、云计算等发展阶段，这一固有的发展模式正面临着诸多挑战，架构瓶颈日益凸显，处理器计算速度已经远远高于各级数据读取的速度，数据读取运输与数据计算之间的速度不匹配，开始成为制约计算能力提升的重要因素之一。

“摩尔定律演进放缓，先进制成工艺的开发难度、开发成本、开发周期大幅提高，单位算力经济型逐步降低，通过制成工艺提升芯片计算能力从而降低单位算力功耗的难度不断加大，现有主流算力难以满足多样化场景需求。以云计算为代表的集中式算力，无法实现全景输出，难以满足超低时耗大数据量实时处理的智能化场景需要，算力需求和供给结构之间的矛盾逐步显露。”董小平讲到。

此外，郑纬民也指出，应对多样性计算，我国仍存在的三大挑战。一是标准体系不成熟。标准体系影响产业规模发展，多样性算力技术线缺乏协调，不同OS、固件、整机、芯片平台兼容性问题突出。多样性算力服务器管理面能力不齐，运行维护复杂，安全风险大。

二是评测基准不完善。评测芯片、操作系统或者数据库，系统不够完善，性能评测基准不完善，缺乏牵引产业进步公正的标尺。“要有标准，做的好才能促进产业发展，现在公正的标尺还没有。当前对性能评测多样性算力支持不友好。” 郑纬民指出。

三是生态发展薄弱。目前，应用软件系统在通信行业适配度平均在40%，还需进一步攻坚。操作系统、数据库、中间件等重要基础软件面临停服，有卡脖子的风险，需要加速国产化优秀软件推广应用。

产业生态协同成破局关键

针对计算产业面临的困境，郑纬民强调：“需要共建多样性算力产业体系，打造多元产业生态，才能为世界提供新型算力基础设施。”

具体而言，一是开放协作。联合最终用户、芯片、IP、部件、整机、ISV、学术研究机构定义多样性算力共识。

二是标准引领。开发整机和部件标准体系，丰富多样性算力供应与创新。开发通用部件与整机性能评测体系，牵引多样性算力技术进步。开展异构计算架构体系研究，定义多样性算力未来演进。

三是共建生态。打造多样性算力应用迁移与调优工具体系，做好工具，做好调优的工具，想办法迁移、适配。另外基于原生开源社区促进自主可控基础软件创新，统一验证规范，共享软硬件适配生态。

对此，高同庆也坦言，多样性算力产业发展的关键在于全生态，以应用作为牛鼻子，制定一致性的技术规范和评估标准，牵引芯片、整机、操作系统等企业打造自主可控的软硬件供应体系和丰富多彩的产业生态。

基于此，我们看到行业也都在加速产业生态的建立，以华为为例，华为构建了硬件开放、软件开放、使能伙伴、发展人才的整个开放生态，基于ARM的鲲鹏产业、昇腾产业，共建生态。

华为计算产品线总裁邓泰华表示：“基于鲲鹏处理器、飞腾处理器，共享一个生态，而且我们也相信除了鲲鹏处理器、鲲鹏芯片、飞腾芯片，未来会有越来越多基于ARM芯片加入进来，共同完善生态基础。”

值得一提的是，值得一提的是，华为、中国移动、清华大学、中国电信、中国联通、信通院、安谋中国、中兴、新华三、中国信科、飞腾共11家企业、高校与机构联合发布《多样性算力技术愿景白皮书》（下称“白皮书”），呼吁产业合作，为世界提供多样性算力基础设施，消除行业分享数字化红利的技术鸿沟。同时，宣布共同成立多样性算力生态联合实验室。

三大运营商积极布局算力产业

尽管计算产业面临多重挑战，但我们已然可以看到产业各界都在积极布局多样性算力，三大运营商就是其中之一，在处理海量大数据的同时，“场景化”匹配多样性数据。

中国移动积极推进异构多算力发展，加快其在云计算和边缘计算中的应用，有效的支撑高清视频、人工智能等业务发展的需要。据悉，目前中国移动已经形成了X86和ARM等多样性算力的信息基础设施，截止拥有ARM和X86在内的海量云计算资源。2020年移动云营收同比增速338%，是业界增速最快的云服务商，超过行业整体增速7倍，承载通信网络云即将迈向十万台的规模。

“此外，通过X86+ARM双算力平台实现超70%的网源上云，是全球规模最大、技术最先进的网络。承载全网IT系统，IT云，形成包括ARM、X86算力通用性服务器约14万。已支持约400个中国移动自有系统入驻，全面提升对内云服务能力。”中国移动通信集团有限公司副总经理高同庆表示。

中国电信在算力方面的重要抓手是定制化服务器。中国电信研究院副院长陈运清介绍称：“2017年开始，中国电信就已经开始现网定制化服务器实践，每年登上一个新台阶，2020年中国电信把定制化服务器在集采中落实，在十余省专业公司六大业务中实现落地，包括在云存储、政企云的政务云平台、大数据B/O域的业务存储，包括IPI业务场景，信用采集、用户采集、日志留存等。”

云的算力在基础层牵扯到处理器、存储、硬盘，以及在区域化计算资源池、存储资源池。怎么样解耦就成为一个大问题。对此，陈运清表示，中国电信在IaaS、PaaS、SaaS各层面，先把云主要数据中心载体软件层面解耦以后，分别对每个模块进行算力上的加载，或者是输入，才能真正把算力注入到技术实践中，同时我们也进行了国产化云平台、国产化服务器适配的工作，主要目的也是为了实现信创云构建，形成安全可靠、极致性能，最终逐步要实现国产化的替代。

“除了IT云之外，中国电信在CT云方面也尝试存算分离。”陈运清指出，“我们发现核心网源需要不停存储大量数据，而计算和存储分离的大数据的性能架构，可以更好满足CT云存储要求，目前我们已经完成了这方面的开发、测试、验证，充分适配了各种大数据版本和组件要求，也同时支持X86和ARM等服务器作为存储节点，并已在十个省公司落地。”

中国联通近几年一直在携手合作伙伴积极推动算力网络的发展。今年3月，中国联通正式发布CUBE-Net3.0网络创新体系白皮书明确，算网一体就是其中非常重要的方向之一。

此外，据中国联通研究院首席科学家唐雄燕透漏，为了更好地推动算力网络发展，构建更好的算力服务体系，中国联通已建立了算力创新开放实验室，对算力能力和算力服务能力开展进行评测和服务。