许志远：从硬件、软件到系统 开启多元化创新时代

许志远表示，

自动驾驶，今天计算勉强能达到L3的支持能力，如果L4的驾驶，需要在今天的计算能力上增长50倍，显然这个差距是很大的。 另外，类脑智能，或者量子计算它的产业化会更长，甚至需要十年以上的时间。

同样是移动计算，移动手机的计算和自动驾驶的计算，差距有多大？从计算需求来看，今天手机能够达到最高的计算是2TFLOPS，自动驾驶需要2500TFLOPS，数据生成的速度差距会更大，差了一万倍，计算能力也远远达不到支持L4及以上的计算能力。再加上一些其他的要求，比如温度，今天的计算支持工业，支持特别是自动驾驶驾的需求差距会更大。

许志远认为，先进计算是整个信息通信技术的基础和核心，先进计算不是一个单一的，单点的技术，是面向未来多种计算技术的一个统称，它包括很多的方面，包括原理、材料、系统、算法、 络架构、应用等等，谈计算有不同的视角，还有体系的视角，还有材料的视角，不同的材料，整个体系就发生变化。

从宏观来讲，三大技术推动了计算能力50年指数级的倍增。一是器件技术，半导体工艺。二是芯片技术，就是频率的增加以及大核的扩展。三是系统技术，分布式计算所带动的整体的效果的提升。

从90年代以来，整个计算的重点是在不断的发生迁移，从大型的单机的计算到并行计算，到2003年谷歌发布他们著名的论文，分布式计算开始兴起。Hinton教授发布了2006年的深度置信 络论文以后，人工智能的计算开始大规模发展。

许志远指出，计算技术的升级遇到了很大的挑战，甚至已经出现

许志远表示。

许志远认为，先进计算具有四大核心特征：应用驱动、体系融合、开放式创新和颠覆未至。“由于计算不是颠覆性技术驱动，需要体系化的融合推动技术的发展。整个创新发展的方式是开放的，开源式的创新模式。”

一是颠覆未至，今天工艺的升级已经趋缓，有很多的挑战。“

二是应用驱动。这个趋势越来越明显，SDN也好，SDC也好，更多是软件定义到 络架构的层面，其实它没有对底层的芯片做定义。今天人工智能时代，直接定义到芯片底层的架构里，这个改变是非常大的。

三是体系融合。在云端一直是以通用计算作为主导的方向，但是今天这个情况在发生变化，特别是人工智能的云端训练，它需要所谓GPU的云端的训练。重点是存储，这个存储对现阶段没有颠覆性技术发生的情况下，存储所带来计算能力的提升是非常显著的。所以今天导致的一个情况就是，CPU非常非常空闲，IO非常非常忙。对于整个系统的优化，就是围绕着怎么去提高IO的效率，这是一方面。

另外，新型的非易性存储已经发生了，它会带来一个体系性的变化。 IO的提升主要是两个方面，这个太技术了。

四是开放式创新。每一个ICT的浪潮它都抓住了这样的机会，而且它对于业界的影响是越来越重要，它也是从板级到芯片级的开源，到开源的指令级，它的渗透也是逐步的深入。

“未来，专用加速的架构将占据越来越重要的位置。在国际计算机体系架构的论文中，在90年代之中，有关处理器架构占了绝大多数，到2010年以后，GPU通用的加速架构越来越多。今天专用的加速架构占据了绝对的主导，这是学术研究的一个趋势。我们认为，未来有五大市场会有爆发性的增长，分别在云侧的是训练和推理的场景，边缘侧是智能手机、安防和汽车的场景。”许志远表示。