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繼“南水北調(diào)”、“西電東送”、“西氣東輸”等工程之后，“東數(shù)西算”工程近日全面啟動，全國一體化大數(shù)據(jù)中心體系完成總體布局設(shè)計。消息一出，大數(shù)據(jù)、云計算、算力建設(shè)等細分領(lǐng)域在資本市場應(yīng)聲上漲，半導體產(chǎn)業(yè)指數(shù)上漲超過6%。
通俗理解，“東數(shù)西算”就是“把東部的數(shù)據(jù)傳輸到西部進行計算和處理”，這可以說是國家戰(zhàn)略的必然選擇，也是促進東西部發(fā)展協(xié)同聯(lián)動的必由之路。根據(jù)中國信通院《中國算力發(fā)展指數(shù)白皮書》，目前我國數(shù)據(jù)中心的上架率并不均衡，數(shù)據(jù)中心平均利用率僅為55%。而導致利用率較低的直接因素是需求不均衡：算力需求大戶互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)主要集中在北上廣深，因此東部省市對算力的需求普遍較高，而西部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對算力需求偏弱。這也意味著，“東數(shù)西算”所涉及到的數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)，不論是傳輸、處理，還是計算、分析等，都將對相關(guān)芯片產(chǎn)生大量需求。
在數(shù)據(jù)中心、服務(wù)器、邊緣計算等領(lǐng)域奮力成長的國產(chǎn)芯片，在“東數(shù)西算”布局中能分得幾杯羹？他們?nèi)绾慰创屠斫狻皷|數(shù)西算”所帶來的機會和挑戰(zhàn)？<與非網(wǎng)>獨家對話龍芯中科副總裁杜安利、云豹智能CEO蕭啟陽博士、鯤云科技CEO牛昕宇博士，他們分別從CPU、DPU、AI計算芯片的角度，分享了各自的觀點和洞察。
“東數(shù)西算”是否會拉動國產(chǎn)芯片發(fā)展？
答案是顯而易見的，會。但是，會分進程、分層次、分類型惠及，并且有其發(fā)展前提。
龍芯中科杜安利談到，“東數(shù)西算”將要構(gòu)建的數(shù)據(jù)中心和周邊設(shè)施的建設(shè)，會成為重要的新型基礎(chǔ)設(shè)施。而底層算力對自主CPU的需求是巨大的，這關(guān)系到我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展、各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的格局。要實現(xiàn)這些訴求，她認為至少要滿足三個要素：一是要自主化，這是經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展和數(shù)據(jù)安全的基座；二是要智能化，當前數(shù)據(jù)挖掘、分析、處理、建模等軟件技術(shù)已經(jīng)日趨成熟，可以對不同場景的數(shù)據(jù)提供更為智能化的服務(wù)；三是要有安全保障，數(shù)據(jù)流通會產(chǎn)生價值，通過國產(chǎn)密碼、區(qū)塊鏈等安全技術(shù)與自主處理器的結(jié)合，保障數(shù)據(jù)現(xiàn)場和數(shù)據(jù)流通過程中的安全至關(guān)重要。
云豹智能蕭啟陽認為“東數(shù)西算”是DPU發(fā)展很好的機遇。“東數(shù)西算”一方面要實現(xiàn)節(jié)能環(huán)保，另一方面也對數(shù)據(jù)中心提出了更大的挑戰(zhàn)，因為網(wǎng)絡(luò)流量更大，需要處理的數(shù)據(jù)更多，需要存儲的數(shù)據(jù)更多，數(shù)據(jù)更需要保護，對網(wǎng)絡(luò)、存儲和算力等資源需要更有效地調(diào)度。而這些正是DPU要解決的問題，國產(chǎn)DPU的發(fā)展可以大大提升數(shù)據(jù)中心的效率。
鯤云科技牛昕宇從電力時代向算力時代的轉(zhuǎn)型切入，談到了底層算力平臺未來的發(fā)展方向。他表示，算力與AI的關(guān)系與電力與電器的關(guān)系類似，算力芯片作為底層的基礎(chǔ)設(shè)施，是未來智能社會的基礎(chǔ)設(shè)施。事實上，我們對算力和電力的需求其實是一樣的：希望它能支持所有設(shè)備運行、成本低廉、供給充足，這就需要不斷提升算力的通用性，不斷降低使用成本。
進一步來看，數(shù)據(jù)處理量的提升勢必會反向刺激數(shù)據(jù)的處理速度，新建多個數(shù)據(jù)中心，帶來的是對芯片性能的更高要求，也必將推動國產(chǎn)芯片的進程。
一體化算力布局中，邊緣計算的價值？
“東數(shù)西算”涉及東部、西部地區(qū)之間的算力調(diào)度能力、云邊端協(xié)同能力，來滿足高頻實時、靈活調(diào)度的數(shù)據(jù)交互和業(yè)務(wù)交互。在這一規(guī)劃中，邊緣計算有哪些新的內(nèi)涵？國產(chǎn)芯片又能提供哪些新動能？
正如“東數(shù)西算”規(guī)劃中數(shù)據(jù)中心由東向西梯次所布局的，對網(wǎng)絡(luò)要求不高的業(yè)務(wù)，可率先向西部轉(zhuǎn)移；一些對網(wǎng)絡(luò)要求較高的業(yè)務(wù)，比如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、災(zāi)害預(yù)警、遠程醫(yī)療、人工智能推理等，可在東部樞紐布局。鯤云科技牛昕宇談到，基于這樣的規(guī)劃，將會出現(xiàn)針對不同落地場景需求的專項算力解決方案。它們對邊緣算力平臺和方案的部署需求不盡相同，不論是算力、時延、接口、網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)鹊?，但是，在算力層面，最終都會回到算力性價比、軟件易用性和通用性。牛昕宇補充，契合這些趨勢，算力廠商未來應(yīng)該配合數(shù)據(jù)中心、算力中心，把產(chǎn)品方案做到更通用、算力性價比更強，提供更高的軟件易用性，便于實現(xiàn)端到端的自動化部署。
龍芯中科杜安利認為，邊緣計算是大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，即使在頂端建設(shè)了海量的云平臺，但是如果沒有邊緣側(cè)的現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集、分析、處理、傳輸，大數(shù)據(jù)中心只會是空殼。
未來，邊緣計算需要處理的數(shù)據(jù)量會越來越多，算力要求也將逐步提高。邊緣側(cè)的設(shè)備也不再拘泥于簡單的數(shù)據(jù)采集，還會有大量的邊緣網(wǎng)關(guān)、邊緣AI、邊緣可擴展型服務(wù)器等多種設(shè)備，協(xié)助前端數(shù)據(jù)處理，將處理后的數(shù)據(jù)傳輸給云端，有效減輕云端的數(shù)據(jù)壓力，用戶也可根據(jù)自己的實際業(yè)務(wù)，靈活就近選擇邊緣計算節(jié)點或中心云計算節(jié)點。
國產(chǎn)芯片的突破路徑
數(shù)據(jù)中心所需的算力芯片和處理器方面，國際大廠仍是重要的提供方。國產(chǎn)芯片一方面需要更多的時間積淀和迭代，另一方面，邊緣計算是當前一個千載難逢的發(fā)展契機。在這個巨大的藍海市場中，國產(chǎn)芯片如何找到適合的路徑，進一步尋求突破？
龍芯中科杜安利表示，邊緣計算場景中，用量大、現(xiàn)場設(shè)備多，不乏大量戶外設(shè)備，對CPU性能、功耗有更高要求。這類場景中大致有兩條路線：一是高性能通用處理器做專用設(shè)備，例如使用龍芯全新自主指令架構(gòu)的新一代高性能處理器3A/C5000系列，為場景提供專用算力；二是SoC高度集成化、低功耗化的發(fā)展路徑，如龍芯1號、2號系列的SoC芯片，這類芯片將豐富的I/O接口集成在一顆芯片內(nèi)部，通過自主化設(shè)計降低功耗的同時，實現(xiàn)了中低端邊緣計算設(shè)備的戶外現(xiàn)場應(yīng)用，可大量部署在工業(yè)現(xiàn)場。此外，這些方案也可以疊加AI芯片、FPGA等，針對某類場景提供定制化算法，提升邊緣計算的能力。
云豹智能蕭啟陽認為，邊緣計算要充分考慮性能功耗比和性價比，這對邊緣計算芯片的通用性是個挑戰(zhàn)。而針對某一個領(lǐng)域或應(yīng)用，定義、實現(xiàn)一個性能功耗比高、性價比高的芯片是目前主流的方法，因此架構(gòu)上要進行云邊端一體設(shè)計，明確端側(cè)要解決的問題，此外，建設(shè)豐富的生態(tài)對于邊緣計算的實現(xiàn)也非常重要。
鯤云科技牛昕宇則從底層架構(gòu)的角度分析了當前國產(chǎn)芯片的突圍方向。他認為，如果沿用現(xiàn)有的指令集架構(gòu)，海外巨頭有先發(fā)優(yōu)勢，在架構(gòu)設(shè)計上難以獲得絕對性的性能優(yōu)勢，仍需要不斷迭代制程工藝來提升性能，而這將面臨摩爾定律放緩的挑戰(zhàn)和供應(yīng)鏈安全的問題。因此通過底層架構(gòu)創(chuàng)新來實現(xiàn)計算效率的數(shù)量級提升，是國產(chǎn)AI芯片的一個突破口，在他看來，這也是一條可持續(xù)、性能更高、成本更低的技術(shù)路徑。以鯤云為例，目前采用的是定制數(shù)據(jù)流架構(gòu)CAISA3.0，在底層架構(gòu)效率上實現(xiàn)了10倍提升，已經(jīng)在現(xiàn)有更低的制程工藝的基礎(chǔ)上，達到同樣的算力性能。
“目前，國內(nèi)AI芯片廠商已經(jīng)具備了相當?shù)?a class="article-link" target="_blank" href="/tag/%E8%8A%AF%E7%89%87%E8%AE%BE%E8%AE%A1/">芯片設(shè)計能力，但是，國內(nèi)芯片產(chǎn)能問題仍未解決”，牛昕宇表示，“架構(gòu)創(chuàng)新的缺失/產(chǎn)能問題如果不解決，國內(nèi)廠商在東數(shù)西算項目中的參與程度可能因此而受到影響?！?/p>
算力池化是未來方向
芯片的發(fā)展已經(jīng)進行到了多種形態(tài)的新階段，未來的計算將更多以池化的方式來實現(xiàn)，這也將是芯片在“東數(shù)西算”規(guī)劃中一個很大的內(nèi)涵。通過將算力釋放、形成池化，用戶就不必再糾結(jié)于采用何種計算形態(tài)或計算設(shè)備，只要選擇對應(yīng)的計算力即可。
在日前召開的兩會上，這個發(fā)展方向也得到了一定的倡導。全國人大代表、寧夏回族自治區(qū)工信廳黨組副書記、副廳長萬新恒談到，“東數(shù)西算”之后便是“芯云融合”，他以DPU為例說道，這類解決方案最直接的作用就是作為CPU的卸載引擎，接管未來的網(wǎng)絡(luò)虛擬化、硬件資源池化等基礎(chǔ)設(shè)施層服務(wù), 從而釋放寶貴的CPU資源來運行上層應(yīng)用，實現(xiàn)以數(shù)據(jù)為中心的業(yè)務(wù)和基礎(chǔ)設(shè)施操作的分離，進而降低網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)中心的依賴，緩解東部應(yīng)用端對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的處理需求，讓數(shù)據(jù)中心真正回歸數(shù)據(jù)計算，解決供需失衡問題。
“算力的池化非常重要，因為池化可以讓算力更高效地被利用”，云豹智能蕭啟陽談到，“一直以來，算力的池化是一個挑戰(zhàn)，而DPU現(xiàn)在可以為算力池化提供基礎(chǔ)。將DPU作為數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的核心，可以實現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施的池化，包括通用算力CPU的池化、內(nèi)存的池化、GPU的池化、AI算力的池化、FPGA的池化等?！?/p>
哪些痛點問題仍需解決？
從我國當前的算力布局和建設(shè)情況來看，還有一些需要著力改善和解決的問題?！皷|數(shù)西算”的戰(zhàn)略考量也在于此，真正推動算力資源的有效利用，解決算力供需的失衡。
在龍芯中科杜安利看來，當前存在三個突出問題：一是供需匹配未打通。一方面蓬勃建設(shè)數(shù)據(jù)中心，尋找用戶；另一方面用戶找不到適合自身需求的機柜，兩方面存在需求信息不通暢的情況。二是要解決應(yīng)用場景遷入算力樞紐的問題，沒有場景遷入，將是一潭死水。例如西部的算力樞紐，更需要應(yīng)用場景牽引落地，不論是能源、交通等，只有這些場景的數(shù)據(jù)引入算力樞紐，才真正有落地應(yīng)用的意義。三是要重視數(shù)據(jù)安全，因為這關(guān)系到我國多個行業(yè)的資源安全，如果沒有行之有效的安全保障，將會是一場災(zāi)難。此外，還存在運力問題、能耗過高等問題，還需要邊走邊解決。
鯤云科技牛昕宇從AI芯片的角度談到，AI芯片的核心是實現(xiàn)AI算法的計算加速，從軟件/算法和硬件兩個角度同時優(yōu)化，才能實現(xiàn)性能的全局最優(yōu)，這就需要芯片廠商提升自身的軟硬件協(xié)同能力。此外，他認為要重視產(chǎn)業(yè)鏈上下游的共同推進，鯤云目前已經(jīng)和浪潮聯(lián)合推出了數(shù)據(jù)流AI服務(wù)器，面向邊緣側(cè)、數(shù)據(jù)中心提供高性能的AI計算加速，在算力資源的協(xié)同利用上，提供更多樣化的AI部署選擇。
寫在最后
“東數(shù)西算”工程全面啟動，將為國產(chǎn)芯片帶來更多發(fā)展機遇。例如當前在每個算力樞紐，都規(guī)劃設(shè)立了1至2個數(shù)據(jù)中心集群，這無疑會提供更多算力平臺市場，帶動部署更多的自主創(chuàng)新基礎(chǔ)軟硬件，為國產(chǎn)芯片發(fā)展提供良好的發(fā)展機會。
不過，“東數(shù)西算”是一個龐大的工程，涉及到多個層面的產(chǎn)業(yè)建設(shè)，產(chǎn)業(yè)鏈既包括傳統(tǒng)的土建工程，還涉及IT設(shè)備制造、信息通信、基礎(chǔ)軟件、綠色能源供給等，涵蓋芯片、整機、算法、應(yīng)用、數(shù)據(jù)模型等諸多技術(shù)環(huán)節(jié)。
由于產(chǎn)業(yè)鏈條長、覆蓋門類廣，健康有序的發(fā)展需要產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)共同協(xié)作推進，場景落地才會有效果；此外，自主創(chuàng)新基礎(chǔ)軟硬件的生態(tài)問題仍需要繼續(xù)重視，真正打破“卡脖子”局面，促進國產(chǎn)芯片更大規(guī)模的應(yīng)用和發(fā)展。
下載ECAD模型
