>>返回主页
中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所周兰副主任:先进计算领域深度观察

2018-12-19 15:05

1630590fa95a27945d92f5c24a553755.jpg

  大家好,由我代表我们的研究团队给大家解读一下2019年先进计算领域的研究报告。报告包括三部分内容,我们这个领域是中国信通院今年重新整合的全新的领域。

  先进计算领域的研究范畴是侧重在电子信息制造和软件领域的核心技术产业,我们聚焦的是四大比较基础的技术产业体系,包括计算、通信、传感、显示。今天我的报告围绕这四大基础体系展开。

  2018年围绕这四大领域发生的主要的大事,我们进行一下梳理。先进计算在过去一年多时间里面,它依然在围绕着工艺、计算芯片、系统、体系,展开空前活跃的创新。工艺方面摩尔定律依然在持续,7纳米得到了大规模的商用。计算芯片在我们原有的CPU、GPU的基础体系之下,主要面向人工智能创新非常活跃。现在AI芯片是层出不穷。数据存储和数据交互也在稳步的提升。

  通信、传感、显示这三大领域,我们也梳理了2018年发生的大事,大家可能觉得这三大领域真正的突破性不太多,但是它现在所做的一切,正在为未来产业重大的升级做准备。包括通信,通过强化通信和计算之间的融合,做进一步的拓展。新一代显示技术在快速的进行突破,并且基于新一代显示的应用,得到比较规模的应用。

  我们对四大领域的发展特征进行总结,我们今天总结出三个发展特征,我们觉得这四大体系面临发展很大的变化,就是供需关系在逆转。在原来大型机、小型机时期,这几轮大的发展浪潮都是由基础软件、基础硬件定义的,我们先有了基础硬件的能力,再有上层应用的创新。到后来的云计算、人工智能、自动驾驶,我们已经有了应用创新的想像,在这个基础之上进一步的影响技术创新。

  今天应用创新对技术创新的能动性是非常的,所以我们改变深入生产生活的应用,替代传统的基础计算平台,成为产业发展的一个主要动力,这是第一个特征。

  第二个特征,在此发展形势下,产业重心也在转移。开源已经成为技术实现快速的扩展,集聚数据资源和开发者团体,构建生态话语权核心的一个手段。产业重心也在此过程当中发生了转移,开源大型的软件平台成为构建产业生态的重中之重。

  第三个发展特征,开启ICT新浪潮颠覆性技术在转换。在前几轮浪潮当中,每一轮新浪潮都是通过硬件创新定义的,包括PC,包括大型机、小型机时期也是如此。移动互联网时代,软件在ICT浪潮开启当中所发挥的作用在日益的凸显,到了今天云计算、大数据、人工智能、区块链,由软件的平台颠覆性作用进一步拓展到算法模型,这包括大数据时期的数据分析类的算法,以及人工智能深度学习的算法,包括为了实现区块链的交易、验证等一些区块链的核心算法。从硬件到软件、到算法模型,人类知识可以越来越迅速的应用到整个ICT产业。

  具体到四大技术体系未来怎么发展呢?我们认为现在技术发展和应用之间的根本性问题,就是应用创新对技术的需求,与现有的技术能力之间存在比较大的鸿沟。现在的技术能力支持传统的互联网或者是移动互联网,大家觉得是可以的。但实际上现在已经有了应用创新的雏形,包括AI训练,包括自动驾驶,甚至是未来的类脑智能和量子计算,现在的技术能力或者技术实现手段无法支撑应用创新。

  我们的技术差距到底在哪?围绕四大体系做进一步的梳理。一个是计算,我们认为计算的差距是从硬件的性能到软件效能到系统之间的全面的差距。摩尔定律按照现有的技术路径总有一天会升级乏力。第二是单核的性能,因为工艺提升带来发热不可控的因素,使得我们不能无限的提升主频。第三,因为多核并行的问题。具体到硬件效能方面,主要体现在通过异构分布式的能力,对资源调度的有效性手段是存在一定的局限性。面向新型应用的软件开发环境也是有待继续完善。系统方面的鸿沟主要体现在现有的计算体系,存在天然架构的瓶颈,现在数据量越来越大的计算场景、计算需求下会日益的凸显,软件技术路线发展也是存在一定的复杂和不确定性。

  传感的功耗、性能融合算法方面都是差10倍,甚至百倍以上。通信为了实现更高的数据传输速率、更高的带宽,在射频、传输、处理方面,都有一定的不足。大家看到的VR、AR、超高清,面向未来我们的智能终端想像的可弯折,这方面的能力依然不足。

  看到这些能力之后,基于我们现在的技术手段,怎么去实现更好的满足应用创新呢?对未来发展的路径,或者技术实现方式,也进行了总结。计算硬件部分,就是我们在现有的体系之下实现处理协同和IO之间的协同创新。数据处理方面,主要是混合加速架构应用。在我们用现在的CPU实现通用的逻辑控制和通用的计算基础之上,通过GPU实现专用的加速计算。在我们现在的多级存储互联的情况下,通过我们存储的引入实现现有存储体系的重构。

  我们把IO的问题单独说一说,在架构体系之下,数据存储和数据读取之间天然的瓶颈是不可逾越的。新型非易失存储的出现有望重构存储的体系,使得的内存和外存之间的鸿沟进一步缩短,它对于整个计算系统的变革,其实是非常颠覆性的。这里面涉及到整个软件全方面的重构。

  计算软件方面两个维度,一个是计算软件纵向的融合,包括资源调度和应用部署之间的融合,计算模型和平台之间的融合,也包括横向的,端云两端的基础软件构建面向应用场景去做一个多样化的拓展。

  通信技术体系未来的升级方向,包括三方面,一个是全方面的提升射频能力,包括对射频器件实现的方式,以及射频器件的材料和工艺进行升级,提高整体射频系统的效率和集成度。

  处理包括三部分,一个是提升整个基带芯片的工艺技术,提升整个基带芯片的处理能力。通过网络切片或者重构,实现网络计算资源的分布。通过云计算和移动边缘计算,边缘协同的方式,实现应用场景多样化的部署。

  传感未来会围绕着基础技术、系统技术和算法全方位的创新。系统级创新,主要是在现有的传感器或者传感模块当中,从信号处理、信号感知、信号传输,这三方面协同进步,提升传感产品的使用寿命,降低它的功耗,提升它的能效表现。部分场景下的基础技术持续的突破。传感器智能化引进的趋势必然比较清晰,通过算法融合的创新,实现模块当中多传感源本地化的处理,提升整体智能化的能力,进而提升面向不同应用场景服务的能力。

  显示体系更复杂,它涉及到材料、工艺和光学系统全面的创新。材料现在看到的一些新型的液晶材料、柔性材料等。系统创新,就是围绕着特定的场景的业务需求有一些技术。

  今年的热点情况,我们选择了三大热点,目前产业中比较热,并且对产业未来发展影响比较大的。AI计算。人工智能对我们计算体系的推动和影响力量是巨大的,人工智能是基于深度学习海量计算的方式,通过庞大计算量为代价提升识别准确度。对现有整体的计算平台、计算芯片、软件性能都提出了挑战。AI计算平台由单一的通用向混合异构的方式进化,软件也会由端云一体化发展,进而向全栈式引进。

  AI芯片是指专用的加速的计算芯片。AI芯片的升级路径是三方面,一个并行计算架构,一个是内存架构,一个互联接口的创新。所有的AI芯片创新都是围绕这三方面协同发展的。但是AI芯片因为应用场景的多样化,以及它所应用在不同的应用阶段,巨大的计算差异使得它不同场景下以及不同阶段下的芯片产品差异性也是比较大的。据我们统计,我国从事AI专用的芯片研发企业超过了60家,产品覆盖到云侧和端侧。

  AI软件,围绕人工智能生态,通过软件平台打造生态主导者的模式,我们在去年介绍过,以谷歌做案例,在2017年谷歌实现纵向的贯通。今年有新的动作,在原有的垂直一体化的模式之下,极大地提升的水平扩展的能力,加快实现跨OS兼容,以更好的集聚生态,构建产业生态的地位。

  第二个热点是类脑计算,我们认为它是新方向的未来之路。类脑计算我们认为它是人工智能发展的一个最可能的路径。实际上人工智能技术发展路径包括两部分,我们大家讨论比较多的就是以数据模型学习为驱动的数据智能。今天数据智能各个方面都存在一定的局限性,大家仍然认为我要实现一个通用智能最可能的路径,还是基于认知仿生,实现人脑深度的理解,实现类脑智能,类脑智能的发展对未来技术体系的发展是非常有意义的。现在深度学习只是我们对于视觉皮层机制粗糙的模拟,已经发挥了今天让大家难以想像的创新力和影响力。

  类脑智能整体发展路线,它是作为人工智能另外一个发展分支,与数据智能是同步提出的,我们今天的数据智能基于我们对数据量的积累,基于我们对计算资源长时间的集聚,目前应用占据主要的地位。但是随着计算资源发展的放缓,以及我们数据智能发展的不可预期性,所以类脑智能正在受到大家的关注。我们给出了一个类脑智能技术的体系,这个技术体系未来随着发展依然会存在一定的变化,或者不确定性,但是它大体分三个层次,包括在结构层次模仿脑,在器件层次逼近脑,在功能层次最终实现超越脑,目前还是处于一个研究的初期阶段,对于人脑的认知,对于我们的结构,器件和功能都没有成熟,距离规模产业化还是需要比较长的一段时间。

  在类脑智能进入产业体系当中,非常突出的就是脑机接口技术,成为我们类脑智能进入产业板块当中最先产业化的领域。脑机接口包括非侵入式的和侵入式的,非侵入式的大家做得比较多,侵入式也要不少的尝试。初创公司不断的涌现,我们预期最新应用的场景,包括娱乐、医疗、人体增强、教育、物联网等方面。

  第三个热点是开源。开源技术没有缺席ICT创新的任何一个环节,随着ICT浪潮不断的引进发挥的作用越来越大。它现在正在由软件到硬件,由终端向云逐步的壮大。78%的企业在实际产品开发或者是生产当中使用了开源技术。开源硬件虽然没有像开源软件获得今天这么大的影响力,但是大家的探索也在持续的加速。

  现在的技术体系非常的复杂,所以开源已经成为我们技术创新和扩散主要的模式。这里面包括原来的一些分布式存储、分布式计算,包括大数据以及后期的云计算、人工智能等,大企业都通过把开源项目向开源社区进行推广,实现一个开发者的集聚。

  RISC-V有自己的优势,它可以实现模块化,可以灵活扩展,最重要的特点是它开源。它的特点吸引了很多的企业,面向不同的细分场景实现自己的微处理器架构和产品的定制,这里不仅有巨头积极的引导推动,也包括一些中小企业积极的布局。

  开源的最后,我们想说一下网络开源,也就是大家说的开源的白盒。在这个方向当中,美国的运营商和互联网厂商引领了发展的道路,欧洲和中国的运营商也在积极的推进。网络技术,尤其是无线网络复杂度还是非常高的,整个开源技术的全面应用还是需要时间,所以对这个方向目前来看还是存在一定的不确定性和争议,处于探索的初级阶段。

  展望部分,我们也是围绕三大体系展开,先说一下计算体系,我们对计算体系未来发展的展望,可以从创新进行梳理。上世纪90年代,处理器的架构是学研界创新的重点。伴随着处理器架构能力的挖掘,存储架构和互联架构随着多核和分布式的需求变得更加重要,后来也有一些专门的国际会议研讨。2008年,移动互联网之后,伴随着人工智能的兴起,特定专用的加速架构正在快速的兴起,深度学习是它发展的核心驱动力。

  通信部分我们认为5G将开启通信和计算融合的起点。通信技术整个计算技术体系一直在融合,后期通过计算的手段提升通信灵活性的软件定义网络,一些虚拟化技术等。我们认为5G将是二者再次深度融合的节点,通过一个水平的网络切片,使终端通过通信解决计算的问题。

  第三个部分就是传感。传感这个领域创新是比较慢的,从技术原理的突破到最终产品的实现,到产业得到实际的经历,可能经历数十年的时间。未来几年还是围绕着特定领域特定的需求,特定的一些传感器产品依然处于快速推进的阶段。一个领域是汽车电子,还是自动驾驶,高频雷达的替代以及成本的降低提出期望。第二个重要领域就是消费电子。

  显示创新包括两个方面,一个是现有传统的显示技术,包括分辨率、对比度等画质性能的体验会不断的提升。另外就是新型的显示技术,包括高度交互性技术也会有所发展,但是整体来看,还是任重而道远。

  最后我再给大家介绍一下今年发布的先进计算发展研究报告,这是中国信通院第一次围绕计算的分享发布此方向研究的成果。我们发展研究报告跟我们前面的领域还是有一定的区分,我们更加的聚焦在计算的环节,主要包括三部分内容,一是对于先进计算内涵和体系的理解。第二是计算演进的态势。第三是计算创新的重点。第四围绕计算的趋势和展望。

  我们理解的先进计算不是特定的计算技术,或者特定的计算产品,我们认为它是面向未来多种计算技术的统称。先进计算技术的创新和发展,是涵盖我们的基础原理、材料、系统算法等系统工程,先进计算在不同的发展阶段具有不同的发展特征和发展特点。

  在报告当中,我们主要围绕未来三到五年的核心技术展开分析,并且对量子计算和类脑计算目前业界比较关注的颠覆性技术进行研判。

  总体发展态势,我们认为短期内需求驱动创新主导我们整体计算产业的升级。发展动能在变化,动能变成应用创新,我们今天的应用创新和过去提到的应用创新还是有巨大的差异性,过去互联网时代,应用创新也非常活跃,但是它对技术的需求在有限范围内具备有限种类的需求。今天的应用创新对技术的需求是非常多元化的,就使得我们必须面向不同的应用,如果我们想做得好,必须面向不同的应用需求采用特定优化全面升级的模式。所以说整个发展模式伴随着整体的技术引进进一步的变化,融合加速的系统优化成为主体。这涉及到多个层面,通用计算体系和专用计算体系的融合,涉及到不同计算单元、不同计算要素的融合,软件和硬件之间的融合,不同计算模式之间的融合等等。

  创新重点,一是基础的工艺就是摩尔定律,未来三到五年对我们计算技术的重要性毋庸置疑。业界也在积极的探索,通过不同的技术手段推动摩尔定律继续发挥作用,包括我们整体晶体管结构的创新,包括系统级设计和多维多质的封装。

  我们分析了三大类主要的计算系统技术,现在对系统技术并没有统一的定义,不同的系统技术存在融合发展的趋势。在我们报告当中我们主要选取了三类,一个是异构和可重构,一个是分布式和集群,一个是内存计算和存算一体化。

  报告对未来三到五年的计算做了一个展望,我们认为计算的技术产业会进入新一轮的发展周期,重要的驱动力就是万物智能的应用创新,它会驱动我们生态进一步的多元化和技术创新进一步体系化,都将为我们未来的发展带来更多的发展机遇。这是我的汇报,谢谢!

0