編者按：“計(jì)算力就是生產(chǎn)力”已經(jīng)成為全球發(fā)展共識。當(dāng)前，全球信息技術(shù)創(chuàng)新日益加速，與生產(chǎn)生活各領(lǐng)域的深度融合發(fā)展，正在加快推動計(jì)算技術(shù)和產(chǎn)業(yè)變革，并行計(jì)算、異構(gòu)計(jì)算、邊緣計(jì)算、量子計(jì)算、類腦計(jì)算等新技術(shù)、新理念相繼涌現(xiàn)。面對全球計(jì)算產(chǎn)業(yè)的新變局，為推動我國計(jì)算產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，《中國電子報(bào)》推出“推動計(jì)算產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展”專欄，邀請主管部門、行業(yè)專家、代表企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)分享計(jì)算產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢、發(fā)展路徑以及發(fā)展建議。

計(jì)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(jìn)步都帶來經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的巨大飛躍。當(dāng)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(jì)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(jì)算提出了新方向、新要求，計(jì)算產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展迎來了歷史性機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

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

(一)計(jì)算是經(jīng)濟(jì)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(jì)算，一切數(shù)字信息的產(chǎn)生和使用都需要經(jīng)過輸入、計(jì)算及存儲、輸出等過程，計(jì)算是信息的樞紐和關(guān)鍵。過去半個(gè)多世紀(jì)，在以計(jì)算機(jī)為代表的信息技術(shù)革命的推動下，全球經(jīng)濟(jì)社會實(shí)現(xiàn)了快速發(fā)展，“計(jì)算力就是生產(chǎn)力”已成為全球共識。計(jì)算能力正成為衡量一個(gè)國家綜合競爭力的重要指標(biāo)，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(jì)算是經(jīng)濟(jì)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(jì)社會智能化發(fā)展進(jìn)程全面加速，數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速增長，對計(jì)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(qiáng)大算力，在極短時(shí)間內(nèi)處理不同傳感器的大量異構(gòu)數(shù)據(jù)并進(jìn)行決策;而智能電網(wǎng)則需要在云端及時(shí)存儲、處理海量的并行數(shù)據(jù)。再如，數(shù)字經(jīng)濟(jì)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(jì)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(jì)算技術(shù)的作用，讓數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)要素實(shí)現(xiàn)深度融合。

(三)計(jì)算是經(jīng)濟(jì)社會創(chuàng)新發(fā)展的動力引擎

當(dāng)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(jì)算技術(shù)持續(xù)進(jìn)步，加速向更強(qiáng)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(jī)”。另一方面，前沿領(lǐng)域研究不斷提升的計(jì)算需求，也在倒逼計(jì)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(jì)算機(jī)的更高算力支撐，量子計(jì)算、類腦計(jì)算、光計(jì)算等先進(jìn)計(jì)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(jì)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(qiáng)布局，搶占未來發(fā)展制高點(diǎn);跨國企業(yè)在通過并購整合加快計(jì)算能力建設(shè)的同時(shí)，強(qiáng)化縱向延伸和橫向拓展，鞏固既有優(yōu)勢，布局新興計(jì)算領(lǐng)域，把握發(fā)展主動權(quán)。

當(dāng)前計(jì)算技術(shù)和產(chǎn)業(yè)面臨的困境

計(jì)算技術(shù)經(jīng)歷了串行計(jì)算、并行計(jì)算、分布式計(jì)算、云計(jì)算等發(fā)展階段，通過調(diào)整計(jì)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(jì)算過程中數(shù)據(jù)需要在存儲單位讀取、存儲，并與計(jì)算單元之間高速交換。隨著計(jì)算芯片性能持續(xù)提升，計(jì)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(dāng)前，處理器執(zhí)行速度已經(jīng)遠(yuǎn)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(jì)算之間的速度不匹配開始成為制約計(jì)算能力提升的重要因素之一。

從制造工藝看，摩爾定律演進(jìn)放緩。隨著芯片制程工藝不斷進(jìn)步，硅基芯片晶體管尺寸逐漸逼近物理極限，摩爾定律演進(jìn)速度明顯放緩，先進(jìn)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(jì)性逐步降低。通過制程工藝提升芯片計(jì)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(kuò)充，其算力散失效應(yīng)隨核數(shù)增加越發(fā)嚴(yán)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(jìn)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(jìn)入5G+時(shí)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(jì)算能力提出了“更高帶寬、更低時(shí)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(jì)算為代表的集中式算力無法實(shí)現(xiàn)全量輸出，難以滿足超低時(shí)延、大數(shù)據(jù)量實(shí)時(shí)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(jì)算技術(shù)和產(chǎn)業(yè)大變局中的機(jī)遇

當(dāng)前，全球計(jì)算技術(shù)和產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)了自上世紀(jì)50年代以來從未有過的大變局。計(jì)算需求無處不在，計(jì)算量迅猛增長，為滿足各類應(yīng)用場景的計(jì)算需求，破除發(fā)展瓶頸，全球計(jì)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(jìn)，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(jì)算產(chǎn)業(yè)乃至信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展面臨的戰(zhàn)略機(jī)遇期。

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

計(jì)算體系日益豐富。x86、ARM、RISC-V等不同計(jì)算體系各具優(yōu)勢、持續(xù)發(fā)展。x86的通用性特點(diǎn)使其在個(gè)人計(jì)算機(jī)、服務(wù)器、高性能計(jì)算、智能計(jì)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(jì)算優(yōu)勢明顯，正加快向高性能計(jì)算、超算滲透;RISC-V的開放性特點(diǎn)吸引了全行業(yè)關(guān)注的目光，在物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算中正加快實(shí)現(xiàn)。

計(jì)算結(jié)構(gòu)多元化發(fā)展。一方面是異構(gòu)計(jì)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(jì)算平臺演進(jìn)。另一方面以內(nèi)存為中心的計(jì)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(jì)算模式加速涌現(xiàn)。由互聯(lián)網(wǎng)及移動互聯(lián)網(wǎng)時(shí)期以云端計(jì)算為主，逐步演變?yōu)楦鼮楦咝У脑七叾藚f(xié)同的計(jì)算模式。以深度學(xué)習(xí)為代表的暴力計(jì)算正逐步流行，并成為現(xiàn)階段人工智能計(jì)算的主流范式。新的邊緣計(jì)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(jì)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(kuò)散。

(二)顛覆性計(jì)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(jìn)的帶動下，計(jì)算技術(shù)與前沿研究結(jié)合更加緊密，量子計(jì)算、類腦計(jì)算、光計(jì)算、生物計(jì)算等顛覆性計(jì)算技術(shù)逐漸興起并成為競爭焦點(diǎn)。量子計(jì)算方面，超導(dǎo)、量子點(diǎn)、光量子、離子肼、退火等多條技術(shù)路徑并進(jìn)，力爭實(shí)現(xiàn)“量子優(yōu)越性”。專用量子計(jì)算機(jī)已有商用，通用量子計(jì)算機(jī)正在突破中，量子計(jì)算的系統(tǒng)軟件、工具集、算法不斷豐富。類腦計(jì)算方面，基于模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算芯片實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)并在人工智能、機(jī)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(jì)算芯片及計(jì)算機(jī)原型機(jī)研發(fā)取得一定突破。光計(jì)算方面，經(jīng)過多年的努力，基于全光系統(tǒng)的計(jì)算芯片取得進(jìn)展，但尚未實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)原型機(jī)開發(fā)。此外，超導(dǎo)計(jì)算、生物計(jì)算等新興計(jì)算技術(shù)也在逐步驗(yàn)證過程中。

面對計(jì)算產(chǎn)業(yè)前所未有的大變局，需加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì)，從戰(zhàn)略高度強(qiáng)化先進(jìn)計(jì)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(bǔ)短板、鑄長項(xiàng)、保安全，加快推動我國計(jì)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(jìn)的新發(fā)展格局。