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新基建的背后,是一场算力之争

文琳资讯 2024-04-13

作    者:张静波

来    源:华商韬略(ID:hstl8888)

本文共计3728字数,阅读约需要8-11钟。


英国著名政经杂志《经济学人》曾经创造了克强指数用以评估中国GDP增长量的指标,克强指数是三种经济指标:耗电量、铁路货运量和银行贷款发放量的结合。该杂志认为,克强指数比官方GDP数字更能反映中国经济的现实状况。今天,中国经济实力最强的北上广深等大城市都在全力比拼一个新的指标——计算力。互联网让更多设备连接在一起,未来,物联网(IoT)还将带来千亿级的设备接入。1992年,全人类每天只产生100GB数据。而今天,全球70亿人,每人每天产生的数据高达1.5GB。“算力就是生产力”、“算力改变世界”、"算力驱动未来",以后,还会有更多描述算力与经济的语句。不管如何表述,未来算力无处不在是肯定的。



01

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0.043MHz。

今天,任何一部普通的手机,主频都在2500MHz以上,是登月电脑的5万倍!

即便如此,仍无法满足人们对算力的需求。

在IDC/EMC发布的一份报告中,最近十年来,全世界算力的增长远远滞后于数据的增长。


互联网让更多设备连接在一起,未来,物联网(IoT)还将带来千亿级的设备接入。海量的设备,叠加复杂的应用场景,引发数据大爆炸。

1992年,全人类每天只产生100GB数据。而今天,全球70亿人,每人每天产生的数据高达1.5GB。仅一辆自动驾驶汽车,一天就能产生64TB数据,足以填满32块硬盘。

爆炸式增长的数据,对算力提出巨大的需求。

19世纪70年代,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发展的强大动力,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,谁就将拥有世界。

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。


算力不但是衡量国家实力的指标,也正在中国各大城市间引发一场热战。

从北上广深到杭州、南京……大家都憋着一股劲儿,建设数字经济城市,争当算力之都。

上世纪90年代,公路、铁路、电力等旧基建,奠定了中国制造业大国的地位。

而今,围绕城市间的算力之争,一大批集约化的大型数据中心正拔地而起。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,成为新基建的核心。因为算力,是数字经济时代的基础设施,是新的生产力。

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。

02


一方面,数据大爆炸和人工智能对算力提出前所未有的需求。另一方面,传统的计算架构却走进了死胡同。

过去数十年,对英特尔来说,简直顺风顺水。无论个人电脑市场还是服务器领域,英特尔生产的中央处理器(CPU),可以胜任几乎所有的“工作负载”。因为制造了强大的CPU,英特尔掌控了个人电脑市场80%的份额,以及几乎完全垄断服务器市场。

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个月翻一倍的速度,突飞猛进。

如今这个单极世界开始崩溃,随着半导体工艺制程逼近极限,CPU算力的增长也渐趋平缓,CPU的更新换代速度,已经无法满足需求。机器学习和其他AI应用,需要大量的数据,对数据处理能力的需求比几年前整个数据中心的消耗还多。所以英特尔的客户,例如Google和微软以及其他大数据中心运营商,正在选择来自其他厂商越来越专业的处理器,甚至开始自己设计处理器。

英伟达(Nvidia)的GPU就是一例。这个产品最初被设计用来执行交互式视频游戏所需的大规模复杂计算,也就是给大型游戏加速。GPU有数百个专门用于计算数据的“核心”,所有的核心都是并行工作。而CPU只有几个核心,顺序地处理计算任务。

英伟达最新的处理器有3584个核心,而因特尔服务器CPU最多有28个。

在2008-2009年的全球金融危机期间,已经接近破产的Nvidia迎来了自己的幸运时刻。这家公司发现对冲基金和研究机构,正在把他们处理器用于新的领域,例如计算复杂的投资策略或者研究气候变化模型。

英伟达开发了一种称为CUDA的编程架构,帮助客户为不同的任务对处理器进行编程。CUDA能够让GPU解决复杂的计算问题。所以当几年前云计算、大数据和AI开始崛起之后,能够满足需求的Nvidia芯片简直堪称生逢其时。

每一个互联网巨头都在使用Nvidia出品的GPU,驱动他们各自的AI服务在大量数据中进行挖掘,无论是医学图像或是人类语音等等。


然而在众多的专用处理器中,GPU只是其中的一种:传统CPU一家独大的格局正在终结,全世界正迎来一个新的异构计算时代。

云计算公司为了保持领先优势,不断提高运营效率而混合和匹配芯片,处理器的范围正在扩大。“为正确的工作找到合适的工具”,负责Google基础设施的Urs Hlzle说,要在灵活性、速度和成本间取得平衡。

候选范围的一端是ASIC,意思是专用集成电路。顾名思义,这种芯片为了单一目的而搭建,速度最快、能效最高。许多创业公司正在开发这种内建AI算法的芯片。Google已经为语音识别而建造了一个称为TPU的ASIC芯片。

另一端是现场可编程门阵列:FPGA。这种芯片可以编程,也就有了更大的灵活性。尽管这种芯片不容易调教,微软还是把他们加入到很多服务器中,例如在线搜索必应(Bing)。“我们现在有世界上最多的FPGA”,微软计算云Azure的CTO说。


自从1985年,赛灵思(Xilinx)创始人罗斯·弗里曼发明FPGA以来,这种芯片已广泛用于许多要求低时延的场景。比如,5G通信基站和自动驾驶,后者几毫秒的刹车时延就可能致命。还有金融市场高频交易、军用导弹制导系统,等等。

不仅如此,今天,FPGA正与GPU一起,成为全球高性能计算(HPC)和大型数据中心的加速器。前者以速度取胜,后者擅长大吞吐量数据处理,它们如同人的四肢。CPU则形同大脑,负责统筹、调度各种计算资源。

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计算的TPU芯片。

众多非x86架构的芯片,共同托起了一个崭新的计算时代。



03


新计算时代,给人类带来的远不止算力的提升。

在算力需求还不大的年代,功耗并非大问题。但如今,随着全球HPC和大型数据中心的兴建,高耗能正成为一个棘手问题。

另一方面,手机等小型终端设备,也对续航和功耗,提出越来越苛刻的要求。

传统CPU,无论硬件设计还是软件设计,功耗都不占优。硬件层面,同等算力下,采用流水线设计的ASIC和FPGA,功耗比CPU低很多。

软件层面,x86 CPU采用复杂指令集,与采用精简指令集的ARM等芯片比,功耗天生就吃亏。

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

多元化的格局,也为全人类提供了一种更安全的计算,同时避免对某种单一计算架构的过度依赖。

从这个意义上讲,未来的计算将满足四个特征:异构、集约化、绿色和安全。


这样一个新计算时代,对今天的中国意义尤其深远。

1882年9月4日,爱迪生亲手合上世界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。

此后,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,成为新的世界中心。

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。

因为算力对经济的这种强大驱动力,全世界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发展大战略。从5G、特高压、高铁、充电桩,到AI、大数据中心、工业互联网……七大领域,背后都需要算力作支撑。

算力时代看似刚刚开始,实则拉力战早已开启。毕竟,数字化转型的进程中,更智慧、算力更强的城市,就意味着资源更节省、安全更有保障、运行效率更高、居民生活更便利。而要实现整体的数字化转型,就需要更强的城市大脑。想要让城市更加智慧,势必需要更强大的算力,才能支撑各领域的数据运营与智能运行。

也因此,全国各地掀起一场以兴建大数据中心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,也凭借华为、苹果、腾讯等公司的大数据中心落地,上演了一场GDP逆袭。

过去,华为的算力以x86为主,如今它面向端、边、云,提供一种鲲鹏+昇腾+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。

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

在国家七大超算中心,国产自研的申威26010处理器正在支撑着全世界仅次美国的最强算力。

算力时代的显著特点在于,可以把计算力视作生产力。当前人类正在逐步进入信息化的数字时代。未来5-10年几乎每个家庭、每个企业、每个城市都离不开数字生活及办公。

当万事万物都离不开算力时,一个多样性的算力经济时代正在来临。



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