新基建需要自適應計算作為強大的數據處理引擎

1新基建“新”在哪兒

我國正大力發(fā)展新基建。那么，新基建“新”在哪兒？實(shí)際上新在數據，即如何做基建以把數據的能量很好地釋放出來(lái)，使數據能更好地流通、更好地改變生活。所以以前的基建是針對人，怎樣改變人的生活，如何讓社會(huì )高效地前進(jìn)；新基建的特點(diǎn)是 “新”，是圍繞數據進(jìn)行的基建。

新基建的七大核心領(lǐng)域就在于數據。我國給出了七大領(lǐng)域（如上圖）。其中5G、人工智能、數據中心，主要談的是數據的產(chǎn)業(yè)化，怎樣把今天產(chǎn)生的數據，通過(guò)手機，通過(guò)智能工廠(chǎng)，通過(guò)人工智能把它變成一種能夠產(chǎn)業(yè)化的東西。汽車(chē)、城際高速、特高壓、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等是非常獨特的領(lǐng)域，特點(diǎn)是能夠產(chǎn)生巨量的數字，同時(shí)它又是傳統行業(yè)。因此，我們要思考怎樣讓傳統行業(yè)利用今天的數據產(chǎn)生的能量加速發(fā)展。所以，人們把新基建分成做數字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數字化。

2 數據引力帶來(lái)了邊緣計算的需求

為何今天數據如此重要？因為當數據成為一種社會(huì )的能量聚集點(diǎn)之后，會(huì )產(chǎn)生巨大的“數據引力”。這種引力會(huì )帶來(lái)“數據慣性”(Lew Tucker提出的概念)——很多服務(wù)、應用向數據靠攏（如下圖）。

數據的引力對計算帶來(lái)了兩大挑戰。以下以新基建中的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的數據來(lái)說(shuō)明。

1）系統的延時(shí)所帶來(lái)的訴求。從控制系統角度，控制的速率是由自然數據的頻率，也就是自然速率來(lái)決定的。根據Nyquist定理，至少要2倍的采樣頻率才能實(shí)現有效的捕捉信息。對于系統來(lái)說(shuō)，它的要求是更高的，理論上是需要有10倍的采樣頻率要求（如下圖）。

例如，對于較慢的頻率，如燃氣發(fā)電機或者是風(fēng)力發(fā)電機，它們的數據頻率可能是在十幾Hz或幾Hz，但是控制速率需達到10 ms左右。這時(shí)如果對控制系統的作用是通過(guò)中央化的處理平臺來(lái)實(shí)現的，會(huì )給物理限制帶來(lái)挑戰。因此無(wú)法通過(guò)云化來(lái)進(jìn)行這樣的控制系統的管理。

2）成本角度。對于計算中心，同樣是發(fā)電站的數據量消耗，左下表列出了各種I/O控制的數據量，推斷到每分鐘、每小時(shí)、每天，每月的吞吐量，結果是是一個(gè)普通的電站所產(chǎn)生的數據量至少是在7700 GB以上。以亞馬遜云(aws)的云存儲服務(wù)作為模型來(lái)計算，僅發(fā)電站的數據存儲成本，每月就要超過(guò)1.3萬(wàn)美元。

也就是說(shuō)數據的引力，一方面是數據的物理限制導致了本地化部署的需求，另外是數據的數量，二者同時(shí)把計算推向了邊緣，即加倍的邊緣計算及智能化帶來(lái)了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的需求（如下圖）。

3 雜亂無(wú)章、爆炸性增長(cháng)的數據需要自適應平臺

數據今天是以一種什么樣的形式出現？

①是雜亂無(wú)序的。

②增長(cháng)既不是線(xiàn)性的，也不是指數級的，而是爆炸性的。線(xiàn)性的，例如隨著(zhù)手機用戶(hù)的增多，數據產(chǎn)生的量就多了，實(shí)際上，每部手機的帶寬/數據流量是有限制的。但是，今天我們面對的不是這種形式，而是能夠接入的設備/產(chǎn)生數據的端/設備越來(lái)越多，即每個(gè)端都在產(chǎn)生巨大的數據。

這些數據是怎樣完成傳輸、計算，從而產(chǎn)生內容和意義的？實(shí)際上，它不是一種架構就能夠產(chǎn)生。即它已經(jīng)不像以前簡(jiǎn)單的諸如通訊里的數據，或車(chē)里的數據，而是把短視頻、流媒體等各種不同的數據都疊加進(jìn)來(lái)。所以，單一的數據架構無(wú)法獨立完成這種海量數據的處理。

為此，自適應和智能計算的領(lǐng)先企業(yè)賽靈思公司（Xilinx）于2018年提出了“異構計算”概念，當時(shí)正處于數據爆炸的黎明，而異構計算將會(huì )是整個(gè)世界需要的一種計算模式。

 據賽靈思介紹，業(yè)界發(fā)現，芯片設計在往前演進(jìn)的時(shí)候，產(chǎn)品的迭代周期越來(lái)越慢，而不是越來(lái)越快。例如，從90 nm到16 nm過(guò)程，在制程上每2年左右推出一代新品，或者是容量翻番。但是，隨著(zhù)進(jìn)入到20 nm之后，芯片的設計周期越來(lái)越慢。

但從另一個(gè)角度來(lái)看，創(chuàng )新是在快速演進(jìn)的。例如通信業(yè)從2G到3G，大約用了三四年的時(shí)間，3G到4G用了約2年，4G到5G用了約5年。但是到了AI，到今天的智能世界，整個(gè)算法的演進(jìn)是非?？斓?，以AI為例，可能算法的演進(jìn)也就是一篇論文的發(fā)表，人們就能發(fā)現一個(gè)全新的世界；與此同時(shí)，行業(yè)標準也在不停地從各種維度更迭。所以今天的創(chuàng )新和芯片的周期變成了一種非常不匹配的節奏。

因此世界在呼喚一種自適應的計算，它不被芯片的設計周期所限制；但是又能同時(shí)在算法演進(jìn)和行業(yè)標準推進(jìn)的時(shí)候來(lái)支撐人們的想法，再加上保密性、安全性有改動(dòng)的時(shí)候，以及傳感器和接口數量不斷增加時(shí)，能夠有一種硬件，讓用戶(hù)可以自適應地去滿(mǎn)足這些需求（如下圖）。

傳統的CPU在計算里是最靈活的，但有時(shí)會(huì )效率低下，人們在網(wǎng)絡(luò )里會(huì )不停地提智能網(wǎng)卡；同樣， ASIC又缺乏靈活性。所以，自適應平臺必須是能夠根據客戶(hù)的應用特點(diǎn)來(lái)不停地變化。賽靈思認為自適應平臺最簡(jiǎn)單的需求就是DSA（特定領(lǐng)域應用），能夠去定義特定領(lǐng)域的架構需求。

4 創(chuàng )“新”正當“適”——賽靈思的ACAP平臺

2018年賽靈思推出了區別于CPU、GPU的一種新型計算架構——ACAP，即自適應計算加速平臺（Adaptive Compute Acceleration Platform）。當前，我國正如火如荼地開(kāi)展新基建，賽靈思近日召開(kāi)線(xiàn)上媒體會(huì )，主題是創(chuàng )“新”正當“適”（如下圖）。

賽靈思為什么有信心稱(chēng)ACAP正適合新基建呢？賽靈思大中華區銷(xiāo)售副總裁唐曉蕾女士分析道，賽靈思是一直是自適應計算的領(lǐng)導者，適應于不同領(lǐng)域的創(chuàng )新，例如以下6個(gè)維度。

1）云端，賽靈思和亞馬遜一起推出了FaaS（FPGA即服務(wù)）；

2）通信領(lǐng)域，任何一種通訊的代際出來(lái)之后，業(yè)界往往會(huì )先以賽靈思的基礎架構做原型設計、測試，甚至有很多客戶(hù)直接用賽靈思的芯片去生產(chǎn)。另外，從2G、3G、4G到現在的5G，賽靈思一直陪伴著(zhù)客戶(hù)，甚至有客戶(hù)在用賽靈思的產(chǎn)品做6G的前期研究。

3）汽車(chē)領(lǐng)域，賽靈思有1.7億顆芯片的出貨量。

4）航空航天領(lǐng)域，是FPGA/自適應計算的第一大的供應商。

5）工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，市占率70%。 

6）測試和測量領(lǐng)域，全球大部分做IC的封裝測試里有賽靈思的產(chǎn)品。

此外，為了契合各種應用，賽靈思自身也在“創(chuàng )新正當適”，進(jìn)行了硬件和軟件2個(gè)層次的創(chuàng )新。

● 硬件層面。賽靈思是FPGA的發(fā)明者，但是并沒(méi)有止步于FPGA，早在2011年就推出了Arm SoC。之后看到當FPGA和Arm處理器結合時(shí)，可以帶來(lái)更廣闊的空間：軟件和硬件同時(shí)可編程的平臺，因此進(jìn)軍軟件業(yè)。其后，賽靈思又繼續增強Arm SoC的能力，集成了4個(gè)核，推出了MPSoC。接下來(lái)，把數字與RF等模擬集成到一個(gè)平臺，推出了RFSoC。2018年又祭出了ACAP（自適應計算加速平臺）。

2018年推出ACAP，標志著(zhù)賽靈思完成了從器件到平臺的蛻變。

● 軟件層面。這個(gè)世界越來(lái)越是軟件驅動(dòng)的世界，因為越來(lái)越多的軟件工程師和創(chuàng )客首先在電腦上做出自己的想法，最后落實(shí)到硬件上。如何讓他們也享受到硬件帶來(lái)的便利？為此，賽靈思從器件到平臺都做了升級： 

①對于硬件開(kāi)發(fā)者，繼續提供Vivado來(lái)支持；

②對于嵌入式開(kāi)發(fā)者，可用MPSoC；

③對于軟件的應用開(kāi)發(fā)者，賽靈思推出了Vitis統一軟件平臺，使軟件開(kāi)發(fā)人員和創(chuàng )客可以把想法用傳統軟件，例如Python，在硬件上面實(shí)現，甚至數據科學(xué)家也可以在Vitis平臺上想法實(shí)現出來(lái)。

經(jīng)過(guò)這樣的調整，賽靈思適合各種各樣的領(lǐng)域、應用（如下圖）。

那么，對于新基建，賽靈思從器件平臺公司轉型具體是怎么實(shí)現落地的？首先是讓客戶(hù)去接受賽靈思的產(chǎn)品；然后再根據客戶(hù)的需求做優(yōu)化，并如此反復迭代——因為新基建落地的過(guò)程是螺旋式上升的，可能要經(jīng)歷5~10年的漫長(cháng)過(guò)程，所以需要把該落地，能落地的事情先做好，然后在和客戶(hù)一起成長(cháng)。

5 工業(yè)視覺(jué)的應用

賽靈思面向的市場(chǎng)與新基建非常契合。賽靈思目前正引領(lǐng)的自適應計算在這些行業(yè)領(lǐng)域里是重要的驅動(dòng)力。

賽靈思新任大中華區核心市場(chǎng)發(fā)展總監酆毅先生介紹了智能工廠(chǎng)等應用案例。

智能工廠(chǎng)涵蓋了機器人的技術(shù)，驅動(dòng)與電機的控制，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)關(guān)與邊緣設備，工業(yè)PLC/PAC/ IPC，還有I/O模塊和智能傳感器。

與此同時(shí)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的開(kāi)發(fā)在過(guò)去是一個(gè)相對復雜的開(kāi)發(fā)環(huán)境，因為物聯(lián)網(wǎng)包含了嵌入式的開(kāi)發(fā)，例如需要用到PowerPC和實(shí)時(shí)操作系統VxWorks，這需要開(kāi)發(fā)團隊和環(huán)境進(jìn)行相關(guān)的硬件平臺的開(kāi)發(fā)；再有，傳統意義上的ASIC或FPGA的開(kāi)發(fā)，需要用到Linux和Arm技術(shù)；軟件或跨平臺的開(kāi)發(fā)，需要用到X86和Windows。因此，用戶(hù)可能需要組建3個(gè)不同的開(kāi)發(fā)團隊和環(huán)境（如下圖左側）。

賽靈思作為異構計算的領(lǐng)導者，具有統一化的異構開(kāi)發(fā)環(huán)境，無(wú)論是在云端的開(kāi)發(fā)者，IT技術(shù)的整合，還有操作技術(shù)的整合，賽靈思的Zynq UltraScale MPSoC平臺都能讓開(kāi)發(fā)者在統一平臺里實(shí)現多核Arm、Linux、實(shí)時(shí)處理和外設，和可編程邏輯的開(kāi)發(fā)工作。

6 此次疫情令“創(chuàng )新正當適”

全球在蔓延新冠疫情，不過(guò)，賽靈思非常幸運，盡管疫情給賽靈思造成了很多不便，但整個(gè)產(chǎn)品不管是交付，還是研發(fā)，都在有條不紊地進(jìn)行下去，對產(chǎn)品的推出沒(méi)有什么負面影響。

但是，確實(shí)這次疫情讓人們關(guān)注到了很多不一樣的角度：與傳統不一樣，人們的生活也要“自適應”地改變。

賽靈思剛剛過(guò)去的2019財年（2019年4月—2020年3月），是年營(yíng)收在突破30億美元關(guān)口之后，達到了一個(gè)新的高點(diǎn)——超過(guò)31億美元。

自適應的核心是適者生存。人們正迎來(lái)數據時(shí)代，像賽靈思ACAP這類(lèi)的自適應計算加速平臺，有望成為驅動(dòng)新基建等創(chuàng )新的數據處理引擎。同樣，人們身處于瞬息萬(wàn)變的世界，挑戰與機遇并存，只有不斷創(chuàng )新，才能自適應于這個(gè)時(shí)代。

圖：賽靈思大中華區銷(xiāo)售副總裁唐曉蕾，賽靈思大中華區核心市場(chǎng)總監酆毅