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中国信通院:新一代计算架构:超异构计算(2023)(40页).pdf

上传人: 柒柒 编号:121696 2023-04-12 40页 6.58MB

1、新一代计算架构:超异构计算新一代计算架构:超异构计算黄 朝 波矩 向 科 技目录目录1.业务应用和算力基础2.微观性能和宏观算力3.计算架构的发展现状和面临的挑战4.从异构走向超异构及相关案例5.超异构处理器HPU算 力:数 字 经 济 核 心 生 产 力算 力:数 字 经 济 核 心 生 产 力文献1:IDC、浪潮、清华全球产业研究院联合发布的20212022全球计算力指数评估报告。文献2:算力:数字经济的核心生产力,方正梁,人民邮电报。l 算力在数字经济、数字社会和数字政府等领域得到广泛应用,算力赋能千行百业。l 算力已成为继热力、电力之后新的关键生产力。l 计算力指数平均每提高1个百分点

2、,数字经济和GDP将分别增长3.5和1.8。l 算力规模与经济发展水平呈现出显著的正相关关系,算力规模越大,经济发展水平越高。A I 算 力 需 求 指 数 级 增 长A I 算 力 需 求 指 数 级 增 长l OpenAI 2018年报告:自2012 年以来,AI训练的算力呈指数级增长,每 3.4个月翻一倍。七年间,AI算力增长了超过 300,000 倍。l 与2012年的模型相比,2020年提出的模型需要600万倍的计算能力。l 2023-2028年,AI所需算力将超100万倍。l ChatGPT的成功表明:大力真的可以出奇迹!文献1:Mehonic A,Kenyon AJ.Brain-

3、inspired computing needs a master plan.Nature 2022;604(7905):255260.文献2:S.Zhu,T.Yu,T.Xu,H.Chen,S.Dustdar,S.Gigan,D.Gunduz,E.Hossain,Y.Jin,F.Lin et al.,“Intelligent Computing:The Latest Advances,Challenges and Future”,INTELLIGENT COMPUTING,3 Jan 2023,Vol 2自 动 驾 驶 汽 车,又 一 个 算 力 吞 金 兽自 动 驾 驶 汽 车,又 一 个

4、算 力 吞 金 兽l 大部分观点认为:L5级别自动驾驶算力至少需要4,000 TOPS;也有部分观点认为:需要超过10,000 TOPS。l 传感器数量越来越多,感知精度越来越高,AI模型越来越大,娱乐需求越来越丰富,各种需求促使着算力爆发式增长。l L5阶段,对娱乐的需求会猛增,综合算力需求超过20,000 TOPS。l 永无止境:更多更高的综合性需求,需要汽车平台算力持续快速增长。元 宇 宙,巨 量 算 力 支 撑 虚 实 融 合元 宇 宙,巨 量 算 力 支 撑 虚 实 融 合元宇宙需要源源不断的“算力能源”。要想实现元宇宙级别的体验,需将算力提升至少10,000倍:l 沉浸感所需的16

5、K效果,需要280.7Gbps带宽。目前的算力基础设施,还难以支撑如此高数据量的传输、处理和存储。l AI算力数量级提升:支撑数字人的AI算力需求急速增长;元宇宙快速发展,数字人的数量也会猛增。问 题 本 质问 题 本 质文献:电影让子弹飞剧照落后的算力基础和先进的业务需求之间的矛盾!目录目录1.业务应用和算力基础2.微观性能和宏观算力3.计算架构的发展现状和面临的挑战4.从异构走向超异构及相关案例5.超异构处理器HPU处 理 器 皆 为 类 冯 诺 依 曼 架 构处 理 器 皆 为 类 冯 诺 依 曼 架 构l 一切系统的运行,可以归一到计算:系统由输入、计算、输出三部分组成。l 冯诺依曼架

6、构是计算机系统经典模型,由控制器、运算器、存储器、输入设备和输出设备五部分组成。l 所有各类处理器引擎,都遵循冯诺依曼架构的指导思想。或为冯诺依曼架构的变种,或为冯诺依曼架构的组合。所谓打破冯诺依曼架构,是无的放矢。互联网由终端、云端及边缘端组成。边缘端是代理层,代理云端为终端提供服务。终端是现实世界(包括我们人类)的接入层:终端是互联网大系统的I/O,负责现实世界和虚拟世界的交互。云 边 端 万 物 互 联云 边 端 万 物 互 联计 算 节 点 的 分 类计 算 节 点 的 分 类软 件 和 硬 件软 件 和 硬 件l 指令是软件和硬件的媒介,指令的复杂度(单位计算密度)决定了系统的软硬件

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本文主要探讨了计算架构的发展趋势,从传统的同构计算到异构、超异构计算的转变。文章指出,随着数字经济的快速发展,算力已成为关键生产力,而计算架构正面临着从分离到融合的演变。核心数据包括:AI训练算力每3.4个月翻一倍,AI算力增长了超过300,000倍,预计2023-2028年,AI所需算力将超过100万倍。此外,文章还提到了Intel和NVIDIA的超异构计算架构,以及我国超异构处理器HPU的发展。超异构计算架构是未来的发展趋势,它将广泛应用于云计算、边缘计算、超级终端等领域,成为计算和网络融合的新引擎。
如何实现性能与灵活性的平衡? 超异构处理器HPU如何提升驾驶体验? 超异构计算在未来有哪些应用前景?
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