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數據來了,你能“吃”得掉嗎?

來源:新浪科技 發(fā)布時間:2019-02-25瀏覽:2825次

數據來了,你能“吃”得掉嗎?                          2019年以來,5G這個詞正越來越頻繁地出現(xiàn)。年初,國家發(fā)改委表示,今年將加強新型基礎設施建設,加快5G商用步伐;工信部也對外透露,將在部分城市發(fā)放5G臨時牌照;而隨著國內三大運營商在17個試點城市緊...

數據來了,你能“吃”得掉嗎?

                                               

  2019年以來,5G這個詞正越來越頻繁地出現(xiàn)。年初,國家發(fā)改委表示,今年將加強新型基礎設施建設,加快5G商用步伐;工信部也對外透露,將在部分城市發(fā)放5G臨時牌照;而隨著國內三大運營商在17個試點城市緊鑼密鼓地部署,顯然由政府、巨頭和投資機構共同帶動的5G商用將進入最后的準備階段。

  然而當5G時代來臨時,人們真的已經準備好了嗎?對這個問題,業(yè)界其實充滿了擔憂。

  2月21日,中國科學院北京分院聯(lián)合北京中關村園區(qū)管委會公布了第八屆科技成果轉化獎名單,其中中科院計算技術研究所創(chuàng)業(yè)團隊的一項成果,或許會給人們一些新的啟發(fā)。

  失靈的摩爾定律

  1965年,英特爾創(chuàng)始人戈登·摩爾提出了著名的“摩爾定律”,也就是芯片的運算性能大約每18~24個月就會翻一番。

  仰賴于令人咋舌的半導體工藝進步速度,半個世紀以來,計算機世界一直按照這個規(guī)律在運行著,直到最近。

  有數據顯示,近3年來,芯片晶體管密度的年化增長率僅為3.5%,這意味著,半導體芯片的制造工藝已經逼近了一定的物理極限,摩爾定律“失靈”了。

  不湊巧的是,在芯片工藝捉襟見肘的同時,“數據摩爾定律”時代似乎才剛剛開始。美國發(fā)布的《2016-2045年新興科技趨勢》預測,自2015年開始,全球數據量每兩年就會翻一番。

  這造成了需求和能力的巨大鴻溝。以未來一輛能夠自動駕駛的汽車為例,根據測算,這輛車想要做到起碼的安全、智能,算力需要達到每秒鐘處理300TB的數據。

  “伴隨著5G技術的到來,指數級增長的數據需要更強大的計算效率和能耗比,在‘后摩爾時代’,再依靠傳統(tǒng)的通用計算已經難以有效為繼下去?!敝锌圃河嬎闼芯繂T、中科馭數創(chuàng)始人兼CEO鄢貴海坦言,“數據爆炸很快就要來了,我們要想辦法把數據‘吃’掉?!?/p>

  科學家的創(chuàng)業(yè)基因

  在鄢貴海看來,在找到“新摩爾定律”之前,架構的創(chuàng)新需要擔負起更重要的角色,專用計算架構將發(fā)揮巨大的作用。

  近幾年來,幾乎所有的互聯(lián)網巨頭都在忙著“修修補補”,也就是用特定應用加速的協(xié)處理器結合自己的標準服務器CPU,共同處理海量數據。有分析機構預測,到2020年,協(xié)處理器的總滲透率將超過5%。

  這讓過去幾年還不明顯的商業(yè)需求越發(fā)凸顯。然而,由于英特爾、微軟等在計算領域的多年壟斷,市場上相關的企業(yè)大多處于應用層,真正的底層研發(fā)力量基本上都在研究院所,國內掌握全棧式解決方案技術的企業(yè)非常稀缺。

  這也正是鄢貴海等人決定從待了十幾年的中科院計算所出來創(chuàng)業(yè)的根本原因。彼時,鄢貴海在所里研究專用計算架構技術已經有兩年了,越做他越感到這個領域的潛力巨大?!拔覀儑一A平臺能力不強,很多框架性和平臺性的東西都是國外做的。我們就想,能不能一竿子捅到底,啃下這塊硬骨頭?!? 曾培育出聯(lián)想、曙光等知名企業(yè)的中科院計算所,被很多人認為是中國計算技術產業(yè)的源頭,其創(chuàng)業(yè)的基因是根深蒂固的。所里對鄢貴海的想法非常支持,鼓勵他將科研成果向產業(yè)轉化。

  就這樣,2017年底,鄢貴海決定將過去10年的積累注入一個全新的“硬科技”公司,抓住這次產業(yè)變革的機遇,獨辟蹊徑、換道超車。

  “硬菜”慢做

  中科馭數的核心原創(chuàng)技術是KPU(核處理器),它是專為加速特定領域核心功能計算而設計的一種協(xié)處理器,KPU以功能核作為基本單元,直接對應用中的計算密集性應用進行抽象和高層綜合,實現(xiàn)以應用為中心的架構“定制”。根據需求,一個KPU可以集成數十至數百個功能核。

  KPU里面分為功能區(qū)和非功能區(qū),功能區(qū)可根據計算特征配置不同的核,設計成本相對較低;而非功能區(qū)可以重復利用,再一次降低開發(fā)成本。

  “通俗來說,KPU就好像一輛汽車,汽車的殼子是固定的,內部配置則可以根據不同用戶的需求進行定制?!臂迟F海告訴《中國科學報》。

  由于這種特殊的設計,芯片的研發(fā)周期也被大大縮短了,相比于傳統(tǒng)芯片2~3年的迭代周期,KPU從需求提出到芯片落地,只需要6個月。

  “當前算力需求爆發(fā)的趨勢已經很明顯,而領域專用架構是可以突破算力瓶頸的方向之一?!毕愀劭萍即髮W工學院院長鄭光廷評價稱,由于專用處理器的需求量不如通用處理器大,就要求企業(yè)對開發(fā)成本和領域體量做好平衡。中科馭數解決了設計成本的問題,大大拓展了領域專用架構的使用范圍。

  盡管市場對“硬菜”的渴望如此迫切,鄢貴海好像卻不是很著急掙“快”錢,接下來他會選擇少數幾家合作伙伴,扎扎實實地做幾個示范項目?!氨绕馂榱硕唐诶嫜杆贁U張,我們更想把技術壁壘壘得更高一些,讓我們國家能在這個領域維持領先優(yōu)勢?!?/p>