01元宇宙為何會(huì)出現(xiàn)？

從目前所處的初期看，元宇宙是以區(qū)塊鏈為基礎(chǔ)，虛實(shí)融合的，由創(chuàng)作者驅(qū)動(dòng)的，共創(chuàng)、共治、共享的數(shù)字新世界，簡(jiǎn)稱多維共創(chuàng)互信網(wǎng)。那么，從中期看，則是創(chuàng)意、思想、意識(shí)的協(xié)作網(wǎng)絡(luò)。

元宇宙之所以會(huì)出現(xiàn)，一方面是在為了滿足個(gè)人不同的需求，體驗(yàn)不一樣的人生。因?yàn)樵谖锢硎澜缰?，人往往受制于環(huán)境、社交、經(jīng)濟(jì)等因素難以去體驗(yàn)，而元宇宙則可以擺脫這些因素，成為很好的新試驗(yàn)田。另一方面是為了全人類生存和發(fā)展的需求，目前存在著人類快速繁衍和地球資源有限的矛盾，除了向外太空的探索之外，向內(nèi)探索也是一個(gè)能較快解決的方式，因此像云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、區(qū)塊鏈、交互技術(shù)、5G，以及元宇宙，能夠幫助優(yōu)化地球的資源配置和降碳增效，實(shí)現(xiàn)物盡其用，人盡其才。

元宇宙也是當(dāng)下年輕人和孩子們極為關(guān)注的領(lǐng)域。據(jù)統(tǒng)計(jì)，Y世代（1980-1995年出生的）人口數(shù)是17億，Z世代（1995-2009年出生的）是25億，Alpha世代（2010年后出生的）是7億，占世界總?cè)丝诘谋戎爻^(guò)60%。如果我們不去積極影響和占領(lǐng)這一網(wǎng)絡(luò)空間，就會(huì)被其他力量所占領(lǐng)。從未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)的形態(tài)來(lái)看，慢慢會(huì)轉(zhuǎn)換成科技、教育乃至文化、創(chuàng)意以及價(jià)值觀的較量。元宇宙可以給個(gè)人、組織和國(guó)家?guī)?lái)更多的可能性。

02元宇宙為何會(huì)出現(xiàn)？

那么，元宇宙該如何建設(shè)呢，有志于搭建元宇宙這座“通天塔”的朋友們?cè)搹哪膫€(gè)“腳手架”開始入手？

我們以《頭號(hào)玩家》里的“元宇宙”也即綠洲（Oasis）為例，設(shè)想一下要滿足主角們?nèi)珥f德/帕西法爾、薩曼莎/阿爾忒密斯實(shí)現(xiàn)購(gòu)物、駕駛、舞蹈、訓(xùn)練、游戲、交友、聽音樂、看視頻、查檔案等場(chǎng)景，從應(yīng)用場(chǎng)景一層層往下探索并思考，建設(shè)元宇宙需要什么？

我們先來(lái)觀察《綠洲》這一科幻電影里的元宇宙：01首先需要戴上VR頭顯，穿上體感服裝，讓物理人能夠以數(shù)字化身的方式加入到綠洲； 02綠洲里的不少物體、環(huán)境如建筑物，和現(xiàn)實(shí)世界相仿；也有完全不一樣的，是虛擬世界所特有的； 03每個(gè)化身都有自己的身份，進(jìn)出一些特殊的場(chǎng)所的時(shí)候，還要查驗(yàn)身份；購(gòu)買道具或服裝的時(shí)候，需要有虛擬世界里流通的貨幣； 04豐富多彩的場(chǎng)景是需要被創(chuàng)作的，無(wú)論是物理人還是物理人通過(guò)其數(shù)字化身，或者是AI創(chuàng)作出來(lái)的； 05獲取鑰匙按照一定的比賽規(guī)則進(jìn)行；整個(gè)綠洲也有規(guī)則，例如大反派IOI公司的老大也不能為所欲為。

我們發(fā)現(xiàn)，元宇宙里的人、物（包含“貨”，如NFT）、場(chǎng)景和事件（發(fā)生歷程、生命周期等），都是虛擬的，是在虛擬空間里存在或發(fā)生的，在現(xiàn)實(shí)的物理世界中是并不存在的。那么，這個(gè)虛擬空間從元宇宙“荒漠”或者“平地”開始到精彩紛呈的元宇宙“城市”甚至“世界”，能夠長(zhǎng)期持續(xù)運(yùn)行著，又是如何做到的呢？簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái)，就是來(lái)自物理世界的IT基礎(chǔ)設(shè)施的各種算力源源不斷的輸入，這涉及到物理世界的各種IT軟件硬件和算法。

我們認(rèn)為這必須有元宇宙十大技術(shù)（如下圖），來(lái)支撐各種集成應(yīng)用，乃至工業(yè)元宇宙、教育元宇宙、城市元宇宙、鄉(xiāng)村元宇宙、文旅元宇宙、會(huì)展元宇宙等。

01五大地基

計(jì)算技術(shù)、存儲(chǔ)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、安全技術(shù)、AI技術(shù)。

02五大支柱

交互與展示的技術(shù)、數(shù)字孿生與數(shù)字原生技術(shù)、創(chuàng)建身份系統(tǒng)與經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的技術(shù)（含區(qū)塊鏈）、內(nèi)容創(chuàng)作的技術(shù)、治理技術(shù)；

圖2-1：元宇宙十大技術(shù)

03如何分析元宇宙產(chǎn)業(yè)？

目前我們?nèi)蕴幱谠钪嬖缙诘碾A段，分析元宇宙產(chǎn)業(yè)，可以簡(jiǎn)單地按照十大技術(shù)來(lái)分類，每項(xiàng)技術(shù)其實(shí)都對(duì)應(yīng)著較大的產(chǎn)業(yè)鏈。中長(zhǎng)期時(shí)，元宇宙會(huì)成為創(chuàng)意、思想、意識(shí)的協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，到那時(shí)，元宇宙產(chǎn)業(yè)的分類會(huì)圍繞著創(chuàng)意的產(chǎn)品或者服務(wù)，根據(jù)生產(chǎn)、流通、銷售和服務(wù)等環(huán)節(jié)來(lái)劃分。

本篇文章重點(diǎn)討論和分析元宇宙的計(jì)算技術(shù)，也是筆者第一次嘗試將元宇宙相關(guān)的計(jì)算形態(tài)進(jìn)行歸類和介紹，以期能拋磚引玉，吸引更多更資深的專家一起交流、完善。我們知道，地球上人類的發(fā)展，需要直接或間接消耗煤、石油、天然氣、太陽(yáng)能、風(fēng)能、水能等能源。元宇宙的發(fā)展也是一樣，需要人類物理世界源源不斷的提供“算力能源”。宇宙是由能量構(gòu)成的，同樣的，元宇宙的地基則是由來(lái)自物理世界的算力構(gòu)建的。如果把存儲(chǔ)比作元宇宙的“土壤”的話，我們可以把計(jì)算比作元宇宙的“能量”或“陽(yáng)光”。如同物理世界中的發(fā)電廠、各種電池一樣，元宇宙的計(jì)算也會(huì)以多種形態(tài)出現(xiàn)，大體來(lái)說(shuō)包括了如下圖的，發(fā)生在云、邊、端和數(shù)據(jù)中心，以及去中心化計(jì)算和空間計(jì)算。

1）云計(jì)算。包括數(shù)據(jù)中心的私有云，以及超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心承載的公有云，如AWS、AZURE、Google云、阿里云、騰訊云等，提供了便捷、易擴(kuò)展的計(jì)算資源使用方式，幫助實(shí)現(xiàn)類似AIGC、大數(shù)據(jù)分析、云渲染、備份歸檔等任務(wù)；

2）邊緣計(jì)算。將耗費(fèi)計(jì)算資源和帶寬的任務(wù)運(yùn)行在邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)（PC或服務(wù)器等）或者邊緣計(jì)算數(shù)據(jù)中心上，例如無(wú)人機(jī)三維重建所需的云平臺(tái)，在線游戲所需的不同區(qū)域的服務(wù)器或集群，在線影視所需的CDN，VR高沉浸感場(chǎng)景如HTC Vive PC VR，或者索尼的PSVR所需的PC機(jī)；

3）端計(jì)算或終端計(jì)算。如觸覺手套、VR/AR眼鏡、無(wú)人機(jī)吊艙內(nèi)嵌有AI芯片的攝像頭、風(fēng)力發(fā)電的葉片等智能終端所包含的計(jì)算。

4）去中心化計(jì)算。主流的有類似Ethereum全球公鏈等，也有類似SETI@Home這種全球規(guī)模最大、影響范圍最廣的分布式計(jì)算項(xiàng)目。

5）空間計(jì)算。如同元宇宙一樣，空間計(jì)算是一個(gè)集成多種技術(shù)相關(guān)的概念，目前尚未有一致認(rèn)可的定義?？臻g計(jì)算有助于人類與數(shù)字世界的交互和展示方式，從二維平面轉(zhuǎn)到三維立體。其意義重大，意味著用戶從第三人稱的在線旁觀，將漸變?yōu)榈谝蝗朔Q的在場(chǎng)互動(dòng)。

04元宇宙面臨怎樣的算力挑戰(zhàn)？

元宇宙所面臨的計(jì)算領(lǐng)域的挑戰(zhàn)巨大。Intel高級(jí)副總裁Raja Koduri曾表示：元宇宙可能是下一個(gè)主要計(jì)算平臺(tái)，我們今天的計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)根本不足以實(shí)現(xiàn)這一愿景，要達(dá)到《雪崩》（元宇宙的英文詞metaverse來(lái)源于這本科幻小說(shuō)）中的元宇宙體驗(yàn)，我們必須在相同甚至更低的能耗下實(shí)現(xiàn)一千倍的算力增長(zhǎng)。然而，眾所周知，因?yàn)槭芟抻诩擅芏取⑿市阅芤约肮?、散熱的制約，摩爾定律放緩，當(dāng)前晶體管密度每年增加不到3%，如下圖：

與此同時(shí)，AI計(jì)算需求猛增，根據(jù)OpenAI分析，自2012年以來(lái)，6年間AI算力需求增長(zhǎng)約30萬(wàn)倍，如下圖：

摩爾定律的放緩，使得計(jì)算技術(shù)的發(fā)展不再僅僅依靠通用芯片在制程工藝上的創(chuàng)新，而是結(jié)合多種創(chuàng)新方式，例如根據(jù)應(yīng)用需求重新審視芯片、硬件和軟件的協(xié)同創(chuàng)新，也即思考和探索新的計(jì)算架構(gòu)。才能滿足日益巨大、復(fù)雜、多元的各種計(jì)算場(chǎng)景。

01云計(jì)算（含數(shù)據(jù)中心相關(guān)的計(jì)算）

云計(jì)算（含私有云）已經(jīng)成為主流的計(jì)算形態(tài)，本文不再贅述。這里舉一個(gè)例子，3D科幻電影《阿麗塔：戰(zhàn)斗天使》是實(shí)現(xiàn)了虛擬人物和真實(shí)形象互動(dòng)的經(jīng)典之作。阿麗塔的頭上有13.2萬(wàn)根頭發(fā)，臉和耳朵上有近50萬(wàn)根“桃色絨毛”；一個(gè)虹膜有830萬(wàn)個(gè)多邊形，運(yùn)用了900萬(wàn)個(gè)像素；每一幀鋼鐵城的渲染時(shí)間超過(guò)500個(gè)小時(shí)；整部電影的特效耗費(fèi)了數(shù)據(jù)中心的三萬(wàn)臺(tái)電腦，總計(jì)4.32億小時(shí)（相當(dāng)于4.9萬(wàn)年）制作出來(lái)。

除了在數(shù)據(jù)中心端，還要考慮終端用戶的體驗(yàn)，例如我們使用了Blender在數(shù)據(jù)中心完成了圖形的渲染，最終還需要通過(guò)Unity或者Unreal等游戲引擎在終端設(shè)備進(jìn)行展示。

02端計(jì)算

Meta Reality Labs的首席科學(xué)家邁克爾·亞伯拉什（Michael Abrash） 在2021年舉行的IEDM 2021大會(huì)中提出了一種可以滿足真正AR眼鏡形態(tài)需求的計(jì)算架構(gòu)思考。重新思考計(jì)算架構(gòu)的核心原因是行業(yè)需要大幅降低設(shè)備的功耗，從而滿足續(xù)航和散熱要求。有證據(jù)表明，最耗能的計(jì)算操作是數(shù)據(jù)傳輸，亞伯拉什指出：“對(duì)于諸如如輕型AR眼鏡這樣的低功耗應(yīng)用，盡可能減少數(shù)據(jù)傳輸量至關(guān)重要”。因此他認(rèn)為，分布式計(jì)算架構(gòu)的起點(diǎn)可以從AR眼鏡感知用戶周圍世界所需的眾多攝像頭開始：在通過(guò)耗能大的數(shù)據(jù)傳輸通道僅發(fā)送最重要的數(shù)據(jù)之前，由攝像頭傳感器本身進(jìn)行一定的初步計(jì)算。

為此，Reality Labs推出Domain-Specific傳感器（攝像頭），它專為AR眼鏡的低功耗高性能需求而設(shè)計(jì)。該傳感器采用一組所謂的數(shù)字像素傳感器，其能夠在三種不同的光照水平下同時(shí)捕獲每個(gè)像素的數(shù)字光值。每個(gè)像素都有自己的內(nèi)存來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，并且可以決定報(bào)告三個(gè)值中的哪一個(gè)，而不是將所有數(shù)據(jù)發(fā)送到另一個(gè)芯片來(lái)完成這項(xiàng)工作。

亞伯拉什指出，這不僅降低了功耗，而且大大增加了傳感器的動(dòng)態(tài)范圍（它能夠在同一幅圖像中捕捉昏暗和明亮的光線）。為了展示動(dòng)態(tài)范圍的提升，他分享了原型傳感器拍攝的樣本圖像，并與典型傳感器進(jìn)行了對(duì)比，如下圖：

在左邊的圖像中，明亮的燈泡導(dǎo)致攝像頭無(wú)法捕捉大部分場(chǎng)景。而采用了Domain-Specific傳感器的，右邊的圖像不僅可以看到燈泡燈絲的極端亮度細(xì)節(jié)，而且可以看到場(chǎng)景的其他部分。

Meta希望更進(jìn)一步并在傳感器執(zhí)行更復(fù)雜的計(jì)算：眼動(dòng)追蹤和手部追蹤等XR工作負(fù)載的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割和分類的淺層部分可以在傳感器端實(shí)現(xiàn)。

03去中心化計(jì)算

早在上世紀(jì)90年代，就有了去中心化計(jì)算的項(xiàng)目。例如加州大學(xué)伯克利分校的SETI@HOME，參與者自愿使用他們的家用電腦為尋找外星生命提供算力。近十年來(lái)興起的區(qū)塊鏈，包括智能合約和數(shù)字貨幣，為這種共享計(jì)算資源池提供了激勵(lì)的經(jīng)濟(jì)模型。資源未被充分利用的 CPU、GPU等多種算力芯片的所有者，可通過(guò)參與項(xiàng)目，“出租”算力獲得報(bào)酬。這實(shí)際上是IT基礎(chǔ)設(shè)施硬件資源的一種三權(quán)分置的模式，運(yùn)營(yíng)算力硬件資源的人，未必一定要擁有這些硬件資源，也即成為所有者。類似滴滴順風(fēng)車、Airbnb的運(yùn)營(yíng)模式，這樣能降低運(yùn)營(yíng)的門檻，極大地促進(jìn)社會(huì)資源的充分利用。

04空間計(jì)算

空間計(jì)算是新一代計(jì)算，需要結(jié)合三維模型、建筑動(dòng)效和光效、室內(nèi)定位等多種技術(shù)?？臻g計(jì)算能用到許多和室內(nèi)空間定位、管理、呈現(xiàn)相關(guān)的應(yīng)用場(chǎng)景中。

例如，數(shù)千人的會(huì)議，通過(guò)每個(gè)人身上的傳感器或其他設(shè)備，實(shí)時(shí)追蹤其停留位置、時(shí)長(zhǎng)，同步到數(shù)據(jù)庫(kù)里，以及記錄兩人或多人在小范圍交流情況；幾天下來(lái)，所需記錄、同步并分析的數(shù)據(jù)可能超過(guò)千萬(wàn)，甚至過(guò)億，產(chǎn)生了巨大的計(jì)算需求以及存儲(chǔ)和海量檢索的需求。

今年北京冬奧場(chǎng)館的智慧運(yùn)營(yíng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)場(chǎng)館人員、流量、活動(dòng)軌跡、活動(dòng)區(qū)域以及密接的跟蹤，有助于精準(zhǔn)防控，降低成本。據(jù)海淀區(qū)副區(qū)長(zhǎng)林航介紹，海淀區(qū)聚焦科技防疫、智慧服務(wù)、超高清顯示等多個(gè)領(lǐng)域，利用奇岱松空間計(jì)算操作系統(tǒng)，構(gòu)建空間感知網(wǎng)絡(luò)，建立智慧場(chǎng)館運(yùn)營(yíng)中心，讓首都體育館、五棵松體育中心的主競(jìng)賽館實(shí)現(xiàn)了對(duì)工作人員安全社交距離的實(shí)時(shí)計(jì)算分析，使得冬奧服務(wù)的保障工作更精細(xì)、更高效、更便捷。如下圖。

05計(jì)算機(jī)架構(gòu)的未來(lái)趨勢(shì)

圖靈獎(jiǎng)獲得者John Hennessy 和 David Patterson在2019年發(fā)表文章《計(jì)算機(jī)架構(gòu)的新黃金時(shí)代》，介紹了計(jì)算機(jī)芯片的發(fā)展歷程，以及架構(gòu)的未來(lái)趨勢(shì)。文章很長(zhǎng)，核心觀點(diǎn)有三條。

1）登納德縮放定律結(jié)束、摩爾定律衰退，而阿姆達(dá)爾定律正當(dāng)其時(shí)，這意味著低效性將每年的性能改進(jìn)限制在幾個(gè)百分點(diǎn)。獲得更高的性能改進(jìn)需要新的架構(gòu)方法，就是DSA（Domain-Specific Architectures，特定領(lǐng)域的體系架構(gòu)），DSA將成為未來(lái)十年甚至更長(zhǎng)時(shí)間，計(jì)算機(jī)體系架構(gòu)的趨勢(shì)。

我們看到，芯片開始出現(xiàn)百花齊放的格局，各種異構(gòu)計(jì)算的專用芯片不斷推陳出新，就是DSA趨勢(shì)的體現(xiàn)。例如英偉達(dá)GPU和DPU、Intel IPU和Xe GPU、Google TPU；國(guó)內(nèi)的寒武紀(jì)、燧原、昆侖、天數(shù)、壁仞、鯤云、算能等AI芯片。

2）第二個(gè)機(jī)會(huì)是開放的ISA（Instruction Set Architecture，指令集合結(jié)構(gòu)），要?jiǎng)?chuàng)建處理器領(lǐng)域的Linux。

我們發(fā)現(xiàn)，市場(chǎng)出現(xiàn)了RISC-V、英偉達(dá)NVDLA和IBM POWER的等ISA。

3）硬件的敏捷開發(fā)成為可能。借助電子計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)（ECAD）等工具，使得敏捷開發(fā)成為可能；這種更高水平的抽象增加了設(shè)計(jì)的重用性。從設(shè)計(jì)交付到返回芯片原來(lái)需要幾個(gè)月時(shí)間，現(xiàn)在可能四周左右。

敏捷硬件開發(fā)的最內(nèi)層是軟件模擬器，第二層是 FPGA，第三層使用 ECAD 工具生成芯片布局，第四層被處理器設(shè)計(jì)者稱為Tape In，第五、六層分別是Tape-Out和Big Chip Tape-Out；前四層支持四周沖刺。如果設(shè)計(jì)者的目標(biāo)是設(shè)計(jì)一個(gè)較大的芯片，那最外層的成本將非常高，但體系架構(gòu)設(shè)計(jì)者可以用很多小芯片來(lái)闡述很多新想法。

05硬件重構(gòu)和軟件定義意味著什么？

DSA也即特定領(lǐng)域的體系架構(gòu)，其實(shí)意味著以往圍繞著通用芯片CPU的硬件組合方式需要調(diào)整，也即硬件重構(gòu)。

如果說(shuō)，軟件定義的方向是一切皆服務(wù)，那么硬件重構(gòu)的方向則是一切皆計(jì)算機(jī)（XaaC）。然而硬件如何重構(gòu)，需要遵循著基本的原則；計(jì)算隨需求、技術(shù)極限而變。例如，早期的信息化，企業(yè)或政府運(yùn)行財(cái)務(wù)信息系統(tǒng)、OA辦公系統(tǒng)等軟件，單臺(tái)服務(wù)器基本就能滿足；然而，隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起，從門戶網(wǎng)站到搜索網(wǎng)頁(yè)和Email系統(tǒng)，成千上萬(wàn)的用戶發(fā)出的請(qǐng)求，實(shí)際上形成了大的場(chǎng)景需求，我們可以把Gmail（Google的Email系統(tǒng)）看成是一個(gè)邏輯上，云數(shù)據(jù)中心級(jí)別的軟件，因此在2009年Google提出了“Data Center as a Server”（數(shù)據(jù)中心即計(jì)算機(jī)）的理念，將CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等硬件資源從服務(wù)器解耦出來(lái)，實(shí)現(xiàn)池化，站在數(shù)據(jù)中心的視角，實(shí)現(xiàn)資源的全面管理和調(diào)配；不僅如此，機(jī)房、散熱、電源、管理等也需站在數(shù)據(jù)中心全局視角，做相應(yīng)的優(yōu)化。

隨后FaceBook、微軟、AWS、西部數(shù)據(jù)等國(guó)際巨頭也在不斷的探索、實(shí)踐，與之相關(guān)的軟硬件技術(shù)、新協(xié)議、新標(biāo)準(zhǔn)不斷出現(xiàn)。2011年，F(xiàn)acebook將自己在數(shù)據(jù)中心的設(shè)計(jì)和成果在業(yè)界分享，并聯(lián)合Intel、Rackspace、高盛和Arista Networks發(fā)起全球首個(gè)數(shù)據(jù)中心級(jí)的開源項(xiàng)目：OCP（Open Compute Project，開放計(jì)算項(xiàng)目）。

2014年，浪潮在Inspur World (浪潮技術(shù)與應(yīng)用大會(huì)) 上，提出將分三步推進(jìn)融合架構(gòu)產(chǎn)品的開發(fā)：

第一代硬件特征：服務(wù)器即計(jì)算機(jī)；軟件特征：虛擬化以及管理。

第二代硬件特征：機(jī)柜即計(jì)算機(jī)；軟件特征：軟件定義的數(shù)據(jù)中心。

第三代硬件特征：數(shù)據(jù)中心即計(jì)算機(jī)；軟件特征：業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)中心。如下圖。

來(lái)源：2014年文章《融合架構(gòu)：云數(shù)據(jù)中心 概念、技術(shù)與實(shí)踐》

并相繼推出了SmartRack、InCloudRack、Smart Data Center等新型計(jì)算機(jī)形態(tài)的融合架構(gòu)。融合架構(gòu)從1.0到2.0，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了存儲(chǔ)資源和異構(gòu)計(jì)算資源的彈性組合。融合架構(gòu)3.0階段，通過(guò)連接、池化和重構(gòu)的技術(shù)，實(shí)現(xiàn)不同計(jì)算資源的協(xié)同能力，通過(guò)軟件定義實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)自動(dòng)感知和資源自動(dòng)重構(gòu),使計(jì)算的性能和效率大幅度地提升。

06一切皆計(jì)算機(jī)（XaaC）可以拓展哪些場(chǎng)景？

01數(shù)據(jù)中心即計(jì)算機(jī)

數(shù)據(jù)中心即計(jì)算機(jī)，包括通過(guò)硬件重構(gòu)實(shí)現(xiàn)資源池化。CPU與GPU、FPGA、xPU等各種加速器將更加緊密結(jié)合，利用全互聯(lián)NVSwitch、CXL、Open CAPI等新型超高速內(nèi)外部互連技術(shù),實(shí)現(xiàn)異構(gòu)計(jì)算芯片的融合；CPU之間可以通過(guò)池化融合的方式實(shí)現(xiàn)靈活組合，可以根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景動(dòng)態(tài)形成1路到多路多種計(jì)算單元；異構(gòu)存儲(chǔ)介質(zhì)，如NVMe、SSD、HDD等則通過(guò)高速互連形成存儲(chǔ)資源池。在計(jì)算和存儲(chǔ)資源池中，除了傳統(tǒng)CPU、GPU等，還可以應(yīng)用更多新型計(jì)算芯片、存儲(chǔ)介質(zhì)和互連技術(shù)，進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)中心的處理能力。當(dāng)前正在探索的 DC-SCM（數(shù)據(jù)中心安全控制管理模塊），定義了一種與主板解耦的安全控制管理模塊，能夠簡(jiǎn)化主板設(shè)計(jì)，降低主板設(shè)計(jì)難度，節(jié)省設(shè)計(jì)和驗(yàn)證時(shí)間，利于新一代計(jì)算硬件能夠伴隨著芯片的迭代，快速向市場(chǎng)推出。

軟件層面，則通過(guò)軟件定義，在可重構(gòu)的硬件資源池基礎(chǔ)上，通過(guò)靈活的組織，將不同的資源池組成專業(yè)的服務(wù)器、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，并實(shí)現(xiàn)資源的高效管理和調(diào)度以及數(shù)據(jù)在池化資源的靈動(dòng)流轉(zhuǎn)。當(dāng)AI與軟件定義結(jié)合后，賦予了軟件定義更高級(jí)的含義。從業(yè)務(wù)上，實(shí)現(xiàn)了基于業(yè)務(wù)特征感知的智能資源調(diào)度，讓合適的資源在合適的位置去執(zhí)行合適的任務(wù)，就像我們說(shuō)的讓合適的人去干合適的事一樣。從管理上，實(shí)現(xiàn)了智能化的運(yùn)維，也就是智算中心的無(wú)人巡檢、故障自愈等。

軟件定義一個(gè)典型的趨勢(shì)是軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)，由專用芯片、FPGA處理更多的業(yè)務(wù)負(fù)載，由軟件進(jìn)行更智能化的管理和調(diào)度。例如，基于FPGA和NVMe組成資源池，以硬件輔助虛擬化的方式為虛擬機(jī)實(shí)例提供接近硬件性能的計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)功能，性能損失從傳統(tǒng)軟件模擬方式的50%降低到1%左右，相同條件下可以百倍加速AI作業(yè)效率。

OCP在2019年6月提出了Open Composable API的草案，探索開放可組合架構(gòu)，將CPU、GPU、FPGA、內(nèi)存、閃存盤、機(jī)械盤都從服務(wù)器里解耦出來(lái)，通過(guò)數(shù)據(jù)交換網(wǎng)絡(luò)、內(nèi)存交換網(wǎng)絡(luò)的協(xié)助，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心級(jí)別的池化，用軟件定義的方式實(shí)現(xiàn)資源的管理和調(diào)度。如下圖。

相關(guān)的前沿技術(shù)還有CXL高速互聯(lián)、NVMe Over Fabric等，全球有許多巨頭正在探索，如Intel、Marvell、三星等。

02機(jī)柜即計(jì)算機(jī)

需要注意的是，并非所有用戶的計(jì)算架構(gòu)、服務(wù)器形態(tài)都朝著數(shù)據(jù)中心即計(jì)算機(jī)的方向發(fā)展，因?yàn)轶w量不同、場(chǎng)景不同，這種努力帶來(lái)的收益是不一樣的。數(shù)據(jù)中心即計(jì)算機(jī)更適合于互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算巨頭所需的超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心。對(duì)于第二梯隊(duì)及以下的互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算公司，以及金融、能源、制造業(yè)等公司，機(jī)柜即計(jì)算機(jī)可能更加適合，因?yàn)闊o(wú)需對(duì)IDC機(jī)房做大規(guī)模的調(diào)整，很多組件能夠復(fù)用，從而受益于大規(guī)模生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)件帶來(lái)的低成本優(yōu)勢(shì)。

03設(shè)備即計(jì)算機(jī)

在IT基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域內(nèi)，不只是宏觀（超大規(guī)模，如數(shù)據(jù)中心級(jí)別）、中觀（機(jī)柜級(jí)別、服務(wù)器級(jí)別），還有微觀（組級(jí)和設(shè)備級(jí)別），都有類似的趨勢(shì)。當(dāng)我們觀察服務(wù)器的各個(gè)設(shè)備，如SmartNIC、Nvidia DPU、Intel IPU等；還有SSD（包含了主控、Firmware、顆粒）時(shí)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)它們也是一臺(tái)精簡(jiǎn)版的，濃縮型的小小計(jì)算機(jī)。也即設(shè)備即計(jì)算機(jī)。

硬件重構(gòu)的方向是一切皆計(jì)算機(jī)這個(gè)趨勢(shì)不僅適用于IT基礎(chǔ)架構(gòu)，還適用于所有的智能制造領(lǐng)域，如meta（原名FaceBook）的觸覺手套，可以看成是手套即計(jì)算機(jī)。根據(jù)場(chǎng)景的需求不同，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，在不同的層次上，物體都有發(fā)展成為智能體（也即“計(jì)算機(jī)”）的趨勢(shì)。小到手環(huán)、眼鏡、音箱、鞋子、衣服、杯子；中到電燈桿、交通燈、道路；大到樓宇、機(jī)場(chǎng)、城市乃至地球，都會(huì)朝著“計(jì)算機(jī)”（也即智能體，大的可視為復(fù)雜巨系統(tǒng)）的方向發(fā)展。背后的原因是，更快的響應(yīng)，更低的成本；更懂人類（個(gè)體、組織，乃至國(guó)家和全人類）的需求，為人類提供更靈活多樣化、更便利的服務(wù)。下面舉兩個(gè)例子，分別是：葉片即計(jì)算機(jī)、吊艙即計(jì)算機(jī)。

1）葉片即計(jì)算機(jī)

GE有個(gè)風(fēng)電部門，把傳感器安裝在每一個(gè)風(fēng)機(jī)葉片上，通過(guò)對(duì)風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、風(fēng)力、溫度、濕度、環(huán)境等近百種數(shù)據(jù)的采集、分析，風(fēng)機(jī)能夠自己進(jìn)行渦輪葉片轉(zhuǎn)速的調(diào)整，不需要把數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)系統(tǒng)，通過(guò)槳片的角度調(diào)整能夠增強(qiáng)風(fēng)力，能夠增加風(fēng)力4%。這就是軟件定義制造，換句話說(shuō)，風(fēng)機(jī)即計(jì)算機(jī)。

2）吊艙即計(jì)算機(jī)

在礦山、農(nóng)場(chǎng)、建筑場(chǎng)地等三維建模的過(guò)程中，多數(shù)解決方案是通過(guò)無(wú)人機(jī)下面的包含若干個(gè)攝像機(jī)的吊艙，拍攝大量的照片或影像，再返回建模的工作空間去操作，一旦發(fā)現(xiàn)有些地方漏拍，或者拍得不夠清晰，還需將帶有吊艙的無(wú)人機(jī)再次派往場(chǎng)地補(bǔ)拍，需要耗費(fèi)數(shù)小時(shí)。國(guó)內(nèi)的空陸視覺，通過(guò)將吊艙內(nèi)嵌AI芯片，可實(shí)時(shí)同步建模并輸出圖像，能夠很快在作業(yè)場(chǎng)地感知是否需要補(bǔ)拍或者重拍，能夠節(jié)省不少時(shí)間，提高效率。其實(shí)就是，吊艙即計(jì)算機(jī)。

3）攝像頭即計(jì)算機(jī)

實(shí)際上吊艙即計(jì)算機(jī)本質(zhì)上是指吊艙里面，內(nèi)嵌了AI芯片的攝像頭即計(jì)算機(jī)；另外，前面所屬M(fèi)eta XR眼鏡，包含了帶有計(jì)算能力的傳感器，也是攝像頭即計(jì)算機(jī)的一種類別。隨著元宇宙的發(fā)展，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行感知世界，使用AI算法改變世界的逐步深入，攝像頭即計(jì)算機(jī)，或者攝像頭所屬系統(tǒng)即計(jì)算機(jī)，將如雨后春筍般不斷涌現(xiàn)出來(lái)。

XX即計(jì)算機(jī)的例子，還能舉出很多?？傊钪嬗?jì)算，給我們帶來(lái)巨大的挑戰(zhàn)，將發(fā)展新的計(jì)算形態(tài)，如空間計(jì)算、去中心化計(jì)算；也將催生新的計(jì)算架構(gòu)。為了更好的支撐應(yīng)用場(chǎng)景，硬件重構(gòu)的方向就是一切皆計(jì)算機(jī)。

2022-6-12

審核編輯 ：李倩