后摩爾時(shí)代，異構計算會(huì )是通用系統的唯一解決方案嗎？

應用倒逼異構計算發(fā)展，產(chǎn)業(yè)落實(shí)卻又困難重重。

說(shuō)起異構計算，它起源于上世紀80年代，其在技術(shù)層面的定義很簡(jiǎn)單：不同類(lèi)型指令集和體系架構的計算單元組成系統的計算方式，以區別于同構計算。不過(guò)從商用角度來(lái)看，僅看硬件，其涉及到的計算單元就包括CPU、GPU、ASIC、FPGA等，類(lèi)型之多和搭配之豐富讓其成為了一件讓人“望而卻步”的事情。

但是現在，華為、阿里等在人工智能領(lǐng)域有深入布局的公司均在異構計算技術(shù)上有不同程度的探索和戰略規劃，特別是在移動(dòng)應用領(lǐng)域，三星、蘋(píng)果等公司更是主要的參與者。繼云計算之后，異構計算也逐漸發(fā)展成為了另一個(gè)具有更為廣泛含義的產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向代名詞。

在《鯤鵬計算產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書(shū)》（下文簡(jiǎn)稱(chēng)“白皮書(shū)”）中，華為這樣闡釋計算產(chǎn)業(yè)創(chuàng )新發(fā)展的必要性：“面對新興應用對計算平臺提出的端—邊—云協(xié)同、海量多樣化數據智能處理、實(shí)時(shí)分析等需求，IT基礎設施需要在計算體系架構、芯片架構、業(yè)務(wù)部署架構等諸多方面進(jìn)行創(chuàng )新來(lái)適配該需求，從而找到最優(yōu)解決方案。”

這里面所提到的架構和技術(shù)創(chuàng )新最優(yōu)方案，在不斷發(fā)展的過(guò)程中，已經(jīng)逐步形成了大家的共識，也就是我們所熟知的異構計算產(chǎn)業(yè)。

后摩爾時(shí)代，異構計算帶來(lái)效率提升

說(shuō)起催生異構計算產(chǎn)業(yè)發(fā)展起來(lái)的重要因素，應用需求的增長(cháng)是主要推動(dòng)力，深度學(xué)習算法的發(fā)展和快速普及則是關(guān)鍵的導火索，而摩爾定律的失效恰好成為最后推手。

進(jìn)入后摩爾時(shí)代，整個(gè)計算機產(chǎn)業(yè)都從“重硬件”觀(guān)念中走了出來(lái)，軟件的地位隨著(zhù)深度學(xué)習算法的出現逐步走高。

不同于傳統算法，深度學(xué)習算法的出現讓處理海量數據成為可能，它對應用的滲透也讓單一功能之間可以產(chǎn)生聯(lián)動(dòng)，場(chǎng)景中數據（如語(yǔ)音、文本、圖片、視頻等）和功能的處理因此變得復雜起來(lái)，隨之而來(lái)的是整個(gè)市場(chǎng)中沒(méi)有一種滿(mǎn)足所有業(yè)務(wù)訴求的通用計算架構，這也成為所有企業(yè)不得不直面的困難。

以阿里巴巴的在線(xiàn)交易OLTP數據庫系統為例來(lái)看，根據統計，OLTP每天的記錄寫(xiě)入量達到了幾十億。從2011年開(kāi)始參戰雙十一到2017年的雙十一，系統的峰值吞吐達到了千萬(wàn)級TPS (transactions per second)，呈倍數增長(cháng)。

迅速的業(yè)務(wù)增長(cháng)對服務(wù)器數量和系統存儲都是一個(gè)嚴峻的考驗，盲目加裝服務(wù)器顯然不符合成本預期，因此為了滿(mǎn)足業(yè)務(wù)對性能和成本近乎苛刻的要求——在功耗和成本不做過(guò)多提升的基礎上完成對邏輯復雜調度任務(wù)的執行和海量數據的高效并發(fā)處理，整個(gè)系統架構都需要改變和創(chuàng )新。

面對多樣的處理需求，選擇異構處理器、異構體系結構組成的異構系統成為企業(yè)自然而然的選擇。異構計算能夠充分發(fā)揮CPU/GPU在通用計算上的靈活性，及時(shí)響應數據處理需求，搭配上FPGA/ASIC等特殊能力，來(lái)充分發(fā)揮協(xié)處理器的效能，根據特定需求合理地分配計算資源。這樣做的好處顯而易見(jiàn)，在處理速度和功耗之間找到平衡，達到高效又省電的效果。

事實(shí)是它確實(shí)提升了企業(yè)處理高速并行任務(wù)的效率。華為實(shí)驗室曾給出數據公開(kāi)力證了“異構”設計的好處：以大數據應用為例，相比于傳統處理器，鯤鵬處理器（異構處理器）的綜合性能提升30%，并在同等性能條件下，功耗降低20%。

在異構計算的帶動(dòng)下，HSA（異構系統體系結構）逐步代替了傳統的ISA（本機指令集體系結構），SoC（復雜的片上系統）、3D異構封裝也成為芯片設計廠(chǎng)商主流的選擇，而非遵從摩爾定律的約束。

可以說(shuō)，異構計算切實(shí)走進(jìn)了技術(shù)商用發(fā)展的舞臺。

從鯤鵬看未來(lái)發(fā)展

目前，隨著(zhù)異構計算的商用，配合改變最大的仍然是底層芯片架構，因此芯片廠(chǎng)商的動(dòng)作也最為頻繁，除了國內幾家以異構設計為關(guān)鍵業(yè)務(wù)的芯片設計公司，老牌廠(chǎng)商也紛紛迎合市場(chǎng)需求在異構計算技術(shù)上進(jìn)行布局。如英特爾最新推出的AI平臺，就包含了CPU、GPU、DSP、NNP、FPGA等一系列不同的處理核心，英偉達的機器人平臺Jetson Xavier也包含了6種處理器——GPU/CPU/NPU/NVDLA等。

不過(guò)縱觀(guān)整個(gè)商用市場(chǎng)，將異構計算盤(pán)面鋪得最大的非華為莫屬。通過(guò)鯤鵬生態(tài)的建設，華為首次將計算業(yè)務(wù)直接推出并落實(shí)，因此去看異構計算產(chǎn)業(yè)商業(yè)化的發(fā)展，從鯤鵬生態(tài)的布局可以窺得一二。

據白皮書(shū)上介紹，華為將鯤鵬計算產(chǎn)業(yè)定義為基于鯤鵬處理器構建的全棧IT基礎設施、行業(yè)應用及服務(wù)，其中包括PC、服務(wù)器、存儲、操作系統、中間件、虛擬化、數據庫、云服務(wù)、行業(yè)應用以及咨詢(xún)管理服務(wù)等各個(gè)細分環(huán)節。

自上個(gè)月發(fā)布白皮書(shū)以來(lái)，華為迅速在四川、河北等多地落戶(hù)研發(fā)中心，發(fā)布了“華為鯤鵬”培訓認證體系并與Arm、金山云等超過(guò)150家廠(chǎng)商建立合作?？梢哉f(shuō)，從人才、政策到上下游廠(chǎng)商生態(tài)建設，華為進(jìn)行了非常全面的布局。

從它的動(dòng)作來(lái)看，目前華為選擇了政府、金融、電信和互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)的主要場(chǎng)景。而對于未來(lái)，它是這樣設想的，“隨著(zhù)鯤鵬計算產(chǎn)業(yè)向縱深發(fā)展，將逐步實(shí)現全行業(yè)、全場(chǎng)景覆蓋，基于鯤鵬處理器的算力將會(huì )像水像電一樣無(wú)所不及，為政府、運營(yíng)商、金融、互聯(lián)網(wǎng)、能源、交通、教育、醫療等各個(gè)行業(yè)帶來(lái)產(chǎn)業(yè)變革的新機遇。”

但不難發(fā)現，鯤鵬生態(tài)的建設免不了一場(chǎng)浩大工程，除了要與海內外生態(tài)廠(chǎng)家合作，它還要投入到操作系統、編譯器、工具鏈、算法優(yōu)化庫等的開(kāi)發(fā)和維護，同時(shí)針對數據中心大數據、分布式存儲、云原生應用等場(chǎng)景，開(kāi)發(fā)基于鯤鵬處理器的各類(lèi)解決方案產(chǎn)品，這都不是一朝一夕可以達成的。

難啃的“骨頭”，需合力破生態(tài)的局

由上看出，異構系統所涉及的環(huán)節十分之多，華為面臨的困難是十分明顯的，整個(gè)異構計算商業(yè)化進(jìn)程的推進(jìn)阻力也是顯而易見(jiàn)：每個(gè)環(huán)節都要創(chuàng )新意味著(zhù)上下游廠(chǎng)商均向一處使力，這不僅僅涉及到各廠(chǎng)商自身的創(chuàng )新，上下游的配合、標準的建立都將成為一個(gè)浩大的工程。

我們了解到，在硬件領(lǐng)域，整機廠(chǎng)商行業(yè)整體的利潤率就比較低，且設計能力參差不齊，在考慮兼容性等性能的條件下做出設計上的改變顯然難如登天；而在基礎軟件領(lǐng)域，由于此前產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，現在已經(jīng)形成不同芯片不同基礎軟件的“百花齊放”狀態(tài)，做好系統之間的兼容顯然也不是容易的事情；至于行業(yè)應用領(lǐng)域，也存在著(zhù)用基于傳統計算架構的行業(yè)標準來(lái)評估新計算架構，制約行業(yè)應用往新計算架構遷移的問(wèn)題。比如HPC行業(yè)普遍采用衡量雙精度浮點(diǎn)計算能力的HPL標準來(lái)評估系統性能，但這并不符合內存密集型等應用的業(yè)務(wù)實(shí)際需求。

由此不難發(fā)現，雖然異構計算帶來(lái)的計算效率提升是指數級的，但是它需要有配套工具、基礎設施等，其帶來(lái)的生態(tài)問(wèn)題也是嚴峻的。

針對存在的問(wèn)題，華為發(fā)展鯤鵬計算產(chǎn)業(yè)給出了幾大關(guān)鍵舉措：為幫助廠(chǎng)商快速開(kāi)發(fā)基于鯤鵬處理器和PC等計算產(chǎn)品，降低系統設計和開(kāi)發(fā)難度，華為自己開(kāi)發(fā)服務(wù)器主板和PC主板；支持整機廠(chǎng)商基于鯤鵬處理器主板發(fā)展自由品牌；軟件層面的開(kāi)源。

但是，顯然還不夠。

異構計算生態(tài)的建設少不了華為這樣的巨頭去推進(jìn)，但作為商用個(gè)體，華為的號召力難免要弱；同時(shí)，幾大舉措雖然指出了大方向，但是關(guān)鍵技術(shù)至今尚未顯露，如華為盛推的鴻蒙系統，這必然會(huì )大大降低上下游廠(chǎng)商的士氣和興趣。而且從短短32頁(yè)的白皮書(shū)來(lái)看，華為對于鯤鵬計算產(chǎn)業(yè)的設想細則不夠明晰，這難免會(huì )讓人產(chǎn)生質(zhì)疑。此外，未來(lái)計算產(chǎn)業(yè)創(chuàng )新多少有些傷經(jīng)動(dòng)骨，生態(tài)重建難度之大可想而知。

異構計算是一塊難啃的“骨頭”。

不過(guò)由需求推動(dòng)，市場(chǎng)里不同領(lǐng)域內也涌現出了成功案例，它們提醒我們，從更長(cháng)遠的角度去看，也許需要給異構計算自然發(fā)展更多的時(shí)間。

目前，在硬件層面，高通、Intel等紛紛在各個(gè)領(lǐng)域做起了異構平臺，寒武紀、谷歌等公司也為云或端側真正的異構處理器的設計貢獻了思路；同時(shí)在基礎軟件層面，為了發(fā)展異構系統，2012年HSA基金會(huì )就已經(jīng)成立，并取得了一定進(jìn)展：簡(jiǎn)化了異構編程，推出了免版稅的開(kāi)放規范、創(chuàng )建了標準和可全面運行的生產(chǎn)系統，允許使用許多常見(jiàn)的編程語(yǔ)言（包括C / C ++、Python、OpenCL、Java等）對不同類(lèi)型的處理器進(jìn)行編程?？梢哉f(shuō)星星之火已然點(diǎn)起。

最后

今年，從各個(gè)公司的動(dòng)作和各大報道上可以察覺(jué)出，“異構計算”來(lái)勢洶洶。在華為的白皮書(shū)中我們可以看出，異構計算的提出源于需求催生的架構創(chuàng )新，但是在尋求技術(shù)與架構創(chuàng )新的路上，如何落實(shí)異構計算成為最大的難題。

在技術(shù)發(fā)展歷史上，無(wú)論是人工智能還是半導體領(lǐng)域，其發(fā)展都超過(guò)了一個(gè)甲子，相比較來(lái)看，誕生于上世紀80年代的異構計算確實(shí)顯得年輕了許多，因為所涉環(huán)節之多，它很容易讓人提出質(zhì)疑：現在過(guò)多談?wù)摦悩嬘嬎闵鷳B(tài)是否為時(shí)過(guò)早？

不得不說(shuō)，異構計算產(chǎn)業(yè)的落實(shí)，必然是一件需要技術(shù)和生態(tài)兩方面支撐的事情，道阻且長(cháng)。

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