一文读懂先进计算产业最新发展趋势

赛迪智库
赛迪智库
展望2021年,先进计算将从体系结构上进行创新,从器件、架构、软件等方向多路径演进。器件方面,随着数据量的激增和计算模型的复杂化,计算密度与储能密度升级将成为算力器件部署重点。

先进计算是面向从量变到质变的信息需求,在计算方式、位置、算法或机理等方面产生进步和革新的新兴计算技术及产业的统称,其内涵可由算力、算据、算法三大要素来表征。先进计算对于促进信息产业能级跃升、提高经济社会发展质量和效益具有至关重要的意义。当前,我国已具备发展先进计算的市场条件和产业基础。我国已基于X86架构自主研发CPU核、IP核、整机等系列产品,基于ARM架构的应用推广和生态布局呈“军团式”兴起态势,先进计算产业正蓄势待发。展望2021年,器件、架构、软件呈现多路演进,自主演进架构生态加速形成,巨头争先抢滩布局,产业蕴含巨大市场潜力。与此同时,我国先进计算产业在开源、融合、适配、生态、技术短板等方面仍面临问题与挑战,有待尽快明确目标市场预期,强化生态迁移和适配,加速应用落地进程,与区域共同谋划推进部署。

一、对2021年形势的基本判断

(一)从技术创新看,器件、架构、软件等多路演进并行

展望2021年,先进计算将从体系结构上进行创新,从器件、架构、软件等方向多路径演进。器件方面,随着数据量的激增和计算模型的复杂化,计算密度与储能密度升级将成为算力器件部署重点。拥有高算力密度的计算系统将提升峰值算力及存量算力利用率;创新存储架构、强化国产生态适配,成为抬升存储灵活度和生态可靠度的有效路径。架构方面,传统以CPU为中心的架构现已难以满足海量数据处理的要求,系统架构将向以内存为中心演进。存内计算技术已经历分布式缓存、内存数据网格、分布式内存数据库和高性能、集成化、分布式内存平台等四大发展阶段,并将持续迭代升级。基础计算模式将围绕多核并行、异构并行、边缘计算等体系架构创新而演进。软件布局方面,软硬系统垂直整合将成为未来主流厂商布局焦点,通过软件硬件的协同,提升系统应用性能。

(二)从生态构建看,自主演进架构生态加速形成

在国内计算产业中,市场上主流的芯片架构有X86、ARM、RISC-V和MIPS等,并将在市场条件成熟前提下,形成适度收敛。X86架构在技术性能和应用生态上具有显著优势,基于X86处理器市场份额已达96%,其台式机、笔记本电脑、服务器市场份额分别为82%、84%、96%。展望2021年,我国海光、兆芯等企业将基于X86架构推动CPU核、IP核、整机等系列产品自主研发体系的完善,并构建相应技术标准。ARM架构在移动端和低功耗领域性能突出,IP授权模式已经趋于完善,市场应用规模持续壮大。当前我国基于ARM架构的主流生态包括鲲鹏和PK生态,并形成了系列区域性面向诸多行业领域的服务器、PC整机品牌,应用推广密集落地,生态布局方兴未艾,将在明年呈“军团式”兴起态势。RISC-V架构具有模块化的特点和强大的扩展能力,能够根据应用需求选择合适的功能指令集,主要应用于智能穿戴设备。国内中科院计算所、阿里平头哥、君正、大鱼半导体等企业已经针对RISC-V进行战略布局,有望推动RISC-V产业生态快速发展。

(三)从产业规模看,先进计算产业增长潜力巨大

据测算,到2025年,我国先进计算产业将形成16.6万亿元的整体市场规模,其中包括直接产业规模与辐射带动规模[1]。先进计算直接产业规模包括算力、算据、算法三大维度,细分领域囊括电子信息制造业中的计算机制造和电子器件制造,软件和信息服务业中的软件产品、信息技术服务、嵌入式系统软件、信息安全,以及互联网相关服务等。据测算,2019年,先进计算直接产业规模是5.9万亿元,到2025年将达到8.1万亿。先进计算辐射带动规模选取对计算依赖程度较高的重点行业,包括智慧城市、工业制造、自动驾驶、智慧医疗、金融科技。2019年,辐射带动规模为3.9万亿元,预计到2025年达到8.5万亿,实现翻倍增长。若扩大到更多行业,将产生更大的辐射规模。随着先进计算产业在政府决策、技术研发及各个行业的应用渐趋深化,其辐射带动规模将持续扩大,为社会经济发展注入全新动能。

(四)从竞争态势看,跨国巨头争相加大投入抢滩布局

各国科技巨头持续加大以算力、算法、算据为核心的先进计算领域研发投入与前瞻布局。先进计算产业以应用为导向,边缘计算等高通量计算技术方兴未艾。科技巨头、设备制造商等纷纷推出边缘计算解决方案,英特尔宣称将加大布局从云、网络到边缘的智能技术;BlackBerry和AWS联手创建边缘到云平台,将重点布局自动驾驶汽车领域的边缘计算功能。巨头通过制程迭代、AI加速技术助推算力崛起。英特尔宣布明年将推出Tiger Lake-H处理器支撑高性能计算需求;AMD宣布明年将推出下一代基于RDNA的高端手机GPU,拥有更高的带宽内存设计和计算能力。科技巨头进军自动驾驶,通过AI计算实现云端控制。高通首发Snapdragon Ride,该平台通过云端AI计算,实现车道保持、交通标志识别、高速公路自动驾驶等云端控制功能,将在2023年投入市场。量子计算等非冯架构有望延展更多应用场景。量子通信、量子随机数发生器、量子产率、量子比特数等量子科技集群式涌现,将成为创新探索焦点。谷歌宣布将在明年实现200个量子比特;IBM宣布扩张Q Network以推进量子计算,计划安装首批IBM Q System One商业通用量子计算机,以推动量子计算在多领域的应用落地,明年计划突破100个量子比特。

二、需要关注的几个问题

(一)发展阻力一:“开源乏力”,解决开源芯片存在“碎片化”和回报模式欠缺等发展障碍

一是碎片化问题。目前先进计算市场产品种类繁多,各有优势,企业竞争优势不愿开发共享,互相之间标准不一,难以实现兼容和互操作,开源生态将难以体系化发展。二是开源回报模式不清晰。国外成熟的开源模式,大多是将开源社区和商业版本、咨询服务相结合,同时成立各类开源基金会组织、引导市场形成开源规范。目前国内开源软件不能收费,也不能反馈到投入者,市场主体对开源的积极性得不到激发。三是开源社区维护面临难以为继的后续风险。开源可持续性层面,目前华为欧拉社区以开放源代码的形式提供深度,麒麟、普华、中标等操作系统领军企业和研究机构进行商业发行版开发,但免费开源模式能否长期延续目前存疑,且华为能否逐步将欧拉代码的优化、涉及权限释放给下游合作伙伴等问题。出口管制风险层面,由于欧拉OS操作系统是基于Linux系统内核开发的,但Linux源代码托管平台尚在国外,构成开源的潜在巨大隐患,针对此问题鲲鹏已就源代码托管服务器放置地问题与我国包括原子基金会在内的机构进行磋商,但磋商结果尚未明确。

(二)发展阻力二:“转化缓慢”,行业方法论与计算技术亟需紧密结合以推动应用落地

先进计算产业技术落地面临五大问题。一是行业机理屏障,计算技术与应用场景结合过程中需要一定的行业或业务经验,这一方面对于程序开发者来说属于知识空白领域。二是行业经验转化能力不强,如何将行业场景和行业经验转化为数学模型,涉及大量的专业与计算领域的综合知识。三是数据匮乏,部分行业数据量有限,且存在数据源正确性和数据准确性的问题;四是计算模型泛化,针对不同场景在模型选型和算法采用上大多依靠经验决定。五是企业缺乏认知与信任,企业对计算技术认知不足导致对技术缺乏信任。计算技术与行业场景的深度融合,亟需从方法论的学习和实际场景实践两个方面并行推进。

(三)发展阻力三:“适配困难”,新型计算架构在基础软件、工具软件和应用软件上短板凸显

相较Wintel联盟强大软件生态,ARM、RISC-V和MIPS等新型计算架构生态无论是在工具软件还是在应用软件方面均相去甚远。基础软件方面,相对于操作系统领域的WINDOWS、LINUX、NETWARE、UNIX等,支持其他架构的操作系统,无论从研发人员数量、资金实力、长期迭代下形成的产品族群,差距较大。例如,仅oracle一家公司基础软件投入,已超过中国所有基础软件投入从业人员。工具软件方面,其他计算架构生态必备的代码迁移工具、性能优化工具、编译器、JDK、加速库等工具链缺失,加速库不完善,不能高效支撑开发者进行代码迁移和系统性能优化。应用软件方面,大量应用软件在向新型计算架构平台迁移时需要将服务进行某种形式的“重构”[2],需耗费大量时间、人力、物力资源和成本,且此额外成本支出与所带来的市场收入不成比例,造成诸多软件厂商进入市场、参与生态建设迟疑。

(四)发展阻力四:“生态偏弱”,尚未形成以核心路径为主导、国内软硬件适配的生态体系

一是先进计算产业生态分散。我国先进计算产业亟需聚焦主流生态,当前产业面临发展路径过多,容易导致资源分散、浪费的问题,难以形成合力,事倍功半。二是生态均衡性差,大型企业在技术研发、应用推广方面的话语权强势,牢牢掌握生态进入门槛和技术认证权,中小企业基本沦为附属,或缺乏对产业生态目标的理解和支撑能力,或受到华为等龙头企业技术路线限制,最终可能导致诸多中小企业潜在利益受损的风险。三是规划布局同质化严重,以鲲鹏计算生态为例,当前鲲鹏生态中地方性整机厂商已达数十家,发展战略雷同和战略跟风的现象已开始呈现。与此同时,鲲鹏未来市场份额达到30%的目标仅停留在愿景阶段,在相对有限的市场空间中聚集大量整机品牌,必然导致产能过剩和同质化、低附加值竞争的问题。四是缺乏政产学研资协同模式,当前各省市现金计算基础设施建设和日常运营尚未形成有效的政产学研资一体化的运转机制,缺乏清晰的投资回报模式,及互利共赢、补位协同的发展路径;地方政府对于现金计算对当地电子信息产业本身以及对传统主导型产业辐射、提质、带动的作用和意义仍存在疑惑。

(五)发展阻力五:“断供风险”,供应链断供风险可能长期伴随先进计算产业发展

当前美对华为等国内企业的封锁围堵持续升级,高端芯片研发设计制造、智能手机、PC等领域的技术管制大面积收紧。以鲲鹏生态为例,鲲鹏生态以服务器产品为战略重点的主要原因是PC芯片的储备有限,但即使是服务器的物料储备,如背板和光模块等核心元器件库存,也难以长期维持鲲鹏、昇腾系列产品供给,在相关物料消耗殆尽后,生态建设仍将面临夭折风险。当前美国大选落定,后续政策变化存在较大变数,但对中国的科技制裁仍会长期存在。

三、应采取的对策建议

(一)加强顶层设计,尽快明确先进计算产业发展市场预期

一是在《先进计算产业发展白皮书报告》和《先进计算项目需求指南》的基础上,编制先进计算未来突破路线路,尽快研究出台关于先进计算产业发展的指导意见,形成合力,明确产业技术、产品、服务和产业化方向,引导目标市场预期。二是将计算生态发展纳入信息产业“十四五”等相关国家战略中,从发展目标、财政安排、具体实施等方面予以合理、明确要求,以此向公开、非公开市场释放强烈政策信号,推动多路径计算架构生态合作企业凝聚共识、竖立信心、统一步调、协同行动,使计算生态在未来工作推进中更有依据、更有针对性、更有力度。

(二)强化技术创新,加快软件向多路径演进的计算生态迁移和适配

一是加快建立计算产业共性技术体系,瞄准计算架构与芯片、器件、算法软件等难点、堵点集中力量攻关。支持企业开放扫描工具、代码迁移工具、性能优化工具和编译器等系列关键工具,明确支持模式,推动应用软件开发者将行业应用解决方案向信创计算平台迁移。二是建立解决方案实验室、开放实验室和公共云等服务载体,为先进计算应用的验证和规模商用提供开发、测试、验证等支撑性环境。三是进一步扩大国内开原生态的开源程度,通过开放调优后的处理器驱动代码、编译器、JDK、软件库等基础工具,推动企业缩短基于自有计算生态商业发行版的开发周期。

(三)推进应用落地,加速先进计算应用软件落地进程

一是底层架构演进方面,深化核心基础架构的生态型示范应用,加快多路径演进的计算生态培育及其平行分叉的后续演进生态构建。二是应用软件生态上,围绕能源、电力、金融、电信、互联网等重点领域应用场景,发挥产业联盟、开源社区、开放实验室、行业标准组织等载体效用,开放扫描工具、代码迁移工具、性能优化工具和编译器等开发套件,协助应用软件开发者将行业应用解决方案向安全可控计算平台迁移。

(四)共同谋划推进,加强对区域发展规划布局的窗口指导

一是引导地方创新中心构建差异化的发展目标,鼓励地方政府设计对创新中心的考核评价体系和考核办法,并与国家整体先进计算发展规划布局相契合。二是建立国内先进计算生态在各垂直行业应用的标准,按照“培养一批、成熟一批、使用一批”的发展模式,分批次推进重点行业解决方案迁移、生态体系构建。总结成熟的建设模式、方案、流程方法形成标杆型案例,并进行复制推广。三是在党政市场、信创工程等国产化采购项目实施过程中,加强对包括鲲鹏在内的信创产品测试版和商业版技术参数指标的一致性管理,避免出现测试样品与产品实际使用情况不符问题,为鲲鹏生态的持续发展构筑健康有序竞争环境。

作者系赛迪智库先进计算产业形势分析课题组

THEEND

最新评论(评论仅代表用户观点)

更多
暂无评论