導語
1.“數據、算法、算力”是數字經濟時代的三大核心要素，其中算力是數字經濟的物理承載。
2.目前，算力已經成為全球戰略競爭的新焦點和國家經濟發展的重要引擎。世界各國的算力水平與經濟發展水平呈正相關。
3.xiamiantongguosigemokuai，congweiguandaohongguan，xiangxifenxiyuxingnenghesuanlixiangguandeyinsuyijisuanlipingtai。jinkenengzhimiandangqiansuanlitishengsuomianlindetiaozhanhekunnan，zhanwangweilaisuanlidefazhanqushi。
1 算力綜述
隨sui著zhe數shu字zi經jing濟ji時shi代dai的de到dao來lai，各ge種zhong各ge樣yang的de應ying用yong都dou需xu要yao強qiang大da的de算suan力li支zhi持chi。無wu論lun從cong單dan個ge設she備bei角jiao度du，還hai是shi萬wan千qian設she備bei組zu成cheng的de宏hong觀guan算suan力li角jiao度du，都dou需xu要yao持chi續xu的de算suan力li來lai支zhi撐cheng數shu字zi經jing濟ji的de繁fan榮rong發fa展zhan。
根據馮·諾依曼架構，可以繪製出一個典型服務器模型。一個服務器，由核心的處理邏輯、分層級的寄存器、緩存、內存、本地外存四級的暫存存儲（雲服務器本地存儲也是暫存，關鍵的數據必須存儲到遠程存儲集群）、以及通過網絡的輸入/輸出三部分組成。
站在處理器中處理邏輯部分角度，不管是從各級暫存還是從網絡 I/O，都是數據的輸入/輸出。因此，計算模型可以簡單的分為兩部分：數據處理和數據輸入輸出。並且，係統性能 = 最小值(數據處理能力，數據輸入/輸出能力)。
隨著更大規模計算需求的發展，逐漸形成複雜的存儲分層結構。計算和 I/O 之間的不匹配導致複雜的存儲分層結構，而複雜的存儲分層結構一方麵增加功耗，另一方麵限製性能進一步提升。
影響性能的三個主要因素
這裏說的性能，指的是單位處理器的性能。衡量一個處理器的性能，通常有三個因素：
一、“指令”複雜度，類似於單位時間加工的零件數量，指的是單個指令中計算的密度。
指令是軟件和硬件的媒介，指令的複雜度（單位計算密度）決定係統的軟硬件解耦程度。按照指令的複雜度，典型的處理器平台大致分為CPU、協處理器、GPU、FPGA、DSA、ASIC。任務在CPU運行，則定義為軟件運行；任務在協處理器、GPU、FPGA、DSA或ASIC運行，則定義為硬件加速運行。
魚和熊掌不可兼得，指令複雜度和編程靈活性是兩個互反的特征：指令越簡單，編程靈活性越高，因此才說軟件有更高的靈活性；指令越複雜，性能越高，因此而受到的限製越多，隻能用於特定場景的應用，其軟件靈活性越差。
二、運行速度，即運行頻率，類似於一個小時的單位時間數量，指的是1秒鍾時鍾周期變化的數量。
頻率越高，計算速度越快。不考慮其他因素製約，計算速度和頻率是正比關係。而頻率受電路中的關鍵路徑（延遲最大路徑）約束，兩者呈反比關係：關鍵路徑越短，頻率則越高。頻率受關鍵路徑製約，而關鍵路徑與兩個因素有關：
因此，想要優化頻率，就要優化關鍵路徑：一(yi)個(ge)是(shi)優(you)化(hua)關(guan)鍵(jian)路(lu)徑(jing)的(de)邏(luo)輯(ji)門(men)數(shu)量(liang)，另(ling)一(yi)個(ge)則(ze)是(shi)優(you)化(hua)單(dan)個(ge)邏(luo)輯(ji)門(men)延(yan)遲(chi)。當(dang)邏(luo)輯(ji)門(men)延(yan)遲(chi)越(yue)小(xiao)，或(huo)兩(liang)級(ji)寄(ji)存(cun)器(qi)之(zhi)間(jian)的(de)邏(luo)輯(ji)門(men)數(shu)量(liang)越(yue)少(shao)，則(ze)頻(pin)率(lv)越(yue)高(gao)，計(ji)算(suan)速(su)度(du)也(ye)越(yue)快(kuai)。
三、並行度，類似於團隊的成員數量，指的是多個並行的處理。
並行設計在硬件邏輯設計裏非常常見。如：
指令流水線：指令流水線是一種時間並行，在同時有多條指令處理流水線的不同階段，相當於有多條指令在並行處理
指令多發射（Multiple Issue）：一條流水線，從指令緩衝區一次發送到譯碼階段就有多條指令，然後在執行階段也是多條指令並行
超線程（Hyper-Thread）：在一個處理器核內部，多組不同的指令流處理，分時共享處理器核內部的各種硬件資源，達到更佳的資源利用率，提升整體性能
多總線：如，指令、數據總線分開，多數據總線等設計，進一步增加處理器的數據處理帶寬
多核技術：通過一些內部互聯總線，把多個處理器核集成到一塊芯片內，以此來提升綜合性能
多處理器芯片：受限於芯片工藝、功耗水平、設計架構，單芯片內的多核互聯不能無限製增加下去，也可以通過一些芯片間互聯技術，把多個 CPU Socket 連成一個NUMA係統，當前比較常見的是2-8個 Socket 互聯架構
總線：對並行總線來說，增加數據線的寬度，對增加總線的帶寬是顯而易見的，並行總線一般用於芯片內部邏輯通信；串行總線，例如 PCIe，相比 PCI 並行總線，一方麵可以快速提升頻率，還可以通過很多組串行線組合通信來提升傳輸性能，串行總線一般用於芯片間數據通信。
異構計算單元：CPU 和 GPU、xPU 以及各種硬件加速器組成異構多處理單元共同協作完成工作任務，CPU 更多的是承擔控製和數據交互的角色。
多服務器集群：現在大型的互聯網係統需要成百上千的服務器，分為業務處理、網絡處理、存儲和數據庫處理等不同功能分工的服務器，共同組成一個性能強大並且運行穩定的係統對外提供服務。
通過不同方向、不同層次的並行技術，都可以提升硬件係統的性能。把不同複雜度的單位處理都當作“指令”。那麼，我們就可以通過 IPC（Instruction per Cycle）來評價並行度。對一個 CPU 核來說，IPC 代表每個周期執行的指令數；對一個硬件加速模塊來說，IPC 則代表一個周期所能進行的單位處理的數量。
簡潔明了的用公式表示性能和三者的關係：
（單個處理器）性能 = 指令的複雜度（單位計算密度） x 頻率 x 並行度
宏觀的算力
xingnengshiweiguandegainian，daibiaodangegetijisuannengli。ersuanlizeshihongguandegainian，suanlishihenduogetijisuannenglizonghe。weilebimianhunxiao，womencaiyongzongsuanlidejiaofa。
在前麵已經介紹單個個體的性能（在泛I/O不拖後腿的情況下）：
（單個處理器）性能 = 指令的複雜度（單位計算密度） x 頻率 x 並行度
那麼總算力則和單個處理器性能以及處理器的數量成正比：
總算力 = （單個處理器）性能 x 處理器的數量
雖然總算力可以很高，但如果因為各方麵原因，其利用率不高，則也不夠好。因此：
實際總算力 = 總算力 x 利用率
= 指令的複雜度（單位計算密度） x 頻率 x 並行度 x 處理器的數量 x 利用率
相關的若幹因素總結一下，要提高宏觀的實際總算力，就必須要：
1.提高指令的複雜度（單位計算密度）。新的 DSA 架構創新，均衡考慮不同的算力平台，以及通過異構和超異構計算，融合多種平台一起協作，完成係統級計算。
2.提高運行頻率。優化設計，選擇最優的流水線級數以及工藝等的持續進步，優化係統的運行頻率。
3.提高並行度。更高的擴展性（Scalibility），更高性能的各層級互聯總線，並行更多處理引擎。
4.優化 I/O 和處理的匹配度。通過工藝和封裝優化，實現更加匹配計算和 I/O 匹配。
5.實現處理器芯片更大規模落地。均衡芯片整體性能和靈活可編程能力，實現宏觀總算力最大化。
6.進一步優化宏觀算力利用率。算力上規模後，通過雲計算、邊緣計算、超雲、雲網融合等手段，持續優化算力利用率，降低算力成本。
簡單來說說，算力提升核心就兩個方麵：
1.增大規模（Scale out），通過擴大算力基礎設施建設，以及“東數西算”等方式，構建更大規模並且低能耗的現代化數據中心。
2.提升單個計算節點性能（Scale up），構建新一代創新計算範式，要把算力再持續提升1-2個數量級，並且能夠提供非常好的易用編程能力，來持續應對未來10年更加複雜係統的算力需求爆炸挑戰。
藍海大腦作為領先的數字基建提供商，將積極發揮產品和技術優勢，提供先進算力支持。
2 三大主流計算平台CPU、GPU和DSA
CPU
在手機端已經非常成熟的SOC實現，為什麼在數據中心端沒有大規模應用？為什麼直到現在，數據中心依然是以CPU為主的計算平台？這主要源於越是複雜的場景，對軟件靈活性的要求越高，而隻有CPU能夠提供雲場景所需的靈活性。
超大規模複雜計算場景對硬件靈活性的要求，主要體現在四個方麵：
靈活性。硬件處理引擎要能夠很好地支持軟件快速迭代。CPU 其靈活基礎指令編程的特點，可以認為是最適合雲計算的處理引擎。
通用性。廠家購買服務器，很難預測服務器會運行哪類任務。最好的辦法是采用完全通用服務器。CPU 其通用性，成為雲計算場景最優選擇。
利用率。雲計算通過虛擬化把資源切分，實現資源共享，以此提高資源利用並降低成本。而目前，隻有 CPU 能夠實現非常友好的硬件級別的虛擬化支持。
一致性。雲計算場景，軟硬件相互脫離。同一軟件實體會在不同的硬件實體遷移，同一硬件實體也需要運行不同的軟件實體。而 CPU，是一致性最好的硬件平台。
GPU與NP
網絡處理器（Network Processor，簡稱NP）跟 GPU 在技術理念上有很多相似之處：都是通過特定優化的、高效能的小 CPU 核組成的眾核係統，並行的完成計算任務。根據“指令”複雜度，從 CPU 到 ASIC 的劃分，NP 和 GPU 處於相同的位置。
NP 具有如下的一些不足：
性能。雖然相比 GPU，性能是在同一層級，但相比 ASIC/DSA 性能不夠。
場景。NP主要用於網絡場景的處理，沒有像 GPU 那樣作為通用並行計算，GPU可以用於非常多的高性能場景。
開發和生態。GPU 由於 NVIDIA CUDA 的強大生態，框架、工具鏈、開發庫都非常成熟。而 NP 由於生態的不成熟，以及各家 NP 之間也基本互不兼容，開發者需要了解底層的硬件細節，致使編程難度很大。
NP 在網絡領域有一定範圍采用，但網絡領域更主要的處理引擎是網絡 ASIC，這些年還興起網絡數據麵可編程的網絡 DSA，都是相比 NP 架構具有更極致的性能。正因為 NP相比 ASIC/DSA 的性能不足，以及相比 GPU 覆蓋的場景有限，這樣的 “高不成，低不就”，導致其一直沒能成為（相比 GPU 而言）主流的通用計算平台。
DSA
DSA 針對特定應用場景定製處理引擎甚至芯片，支持部分軟件可編程。DSA 與 ASIC 在同等晶體管資源下性能接近，兩者最大的不同在於是否可軟件編程。ASIC 由於其功能確定，軟件隻能通過一些簡單的配置控製硬件運行，其功能比較單一。而 DSA 則支持一些可編程能力，使得其功能覆蓋的領域範圍相比 ASIC 要大很多。
DSA，一方麵可以實現 ASIC 一樣的極致性能，另一方麵，可以像通用 CPU 一樣執行軟件程序。當然，DSA 隻會加速某些特定領域應用程序。例如：用於深度學習的神經網絡處理器以及用於 SDN 網絡可編程處理器。
CPU、GPU和DSA的優劣勢分析
藍海大腦液冷GPU服務器搭載於 NVIDIA 4 × A100 / 3090 / P6000 / RTX6000；使用 NVLink + NVSwitch 的最高GPU通信；4個用於 GPU Direct RDMA 的 NIC（1：1 GPU比率）；最高4 x NVMe 用於 GPU 係統盤，帶有 AIOM；雙電源冗餘供電係統、防雷擊、防浪湧保護。
3 麵向未來十年的新一代計算架構
未來十年的新一代計算架構的一些設計目標——基於軟硬件融合架構（CASH，Converged Architecture of Software and Hardware）的超異構計算：
1.性能。讓摩爾定律繼續，性能持續不斷地提升。相比 GPU，性能再提升100+倍；相比 DSA，性能再提升10+倍。
2.資源效率。實現單位晶體管資源消耗下的最極致性能，極限接近於 DSA/ASIC 架構的資源效率。
3.靈活性。給開發者呈現出的是極限接近於 CPU 的靈活性、通用性及軟件可編程性。
4.設計規模。通過軟硬件融合的設計理念和係統架構，駕馭 10+ 倍並且仍持續擴大的更大規模設計。
5.架構。基於軟硬件融合的超異構計算：CPU + GPU + DSA + 其他各類可能的處理引擎。
6.生態。開放的平台及生態，開放、標準的編程模型和訪問接口，融合主流開源軟件。
4 宏觀算力建設
數字經濟時代，不斷增強算力，不斷降低算力成本。一方麵，我們可以以相同的價格，可以獲得更多更豐富的算力；另一方麵，是降低算力獲取門檻，實現算力普惠。
持續不斷的提升算力，降低成本，實現算力普惠
suizheshuzijingjijianshezhubushenru，duisuanlixuqiubuduantigao。zaigonghaohechengbenbubianqingkuangxia，tongguojiagouchuangxin，tishengxinpianxingneng。ruguowomennenggoubaxinpianxingnengtisheng10倍，在同樣規模下，意味著10倍的宏觀算力提升，也意味著單位算力成本和功耗均降低到1/10。也就意味著，對用戶來說，可以以同樣價格獲得更多更豐富算力資源。
xinpianyicixingchengbenjigao，xinpiantongyongxingkeyiquebaoxinpiandaguimofuzhi。erdaguimofuzhidexinpian，jiuyiweizhewuxiantanboxinpiandeyanfachengben。xingnengtisheng，chengbenjiangdi，yiliyiwaideyoushi，quebaoxinpianhexinjingzhengli。
並bing且qie，通tong過guo算suan力li提ti升sheng，以yi及ji成cheng本ben和he功gong耗hao降jiang低di，可ke以yi降jiang低di算suan力li使shi用yong門men檻kan，使shi得de更geng多duo用yong戶hu能neng夠gou享xiang受shou算suan力li的de便bian捷jie。在zai數shu字zi經jing濟ji世shi界jie裏li，大da家jia共gong享xiang技ji術shu發fa展zhan帶dai來lai價jia值zhi紅hong利li。
建設宏觀經濟，首先需要的是IT基礎設施。藍海大腦作為中國領先的IT基礎設施提供商，可以提供服務器、存儲、網絡、5G雲網融合產品等IT基礎設施。
