什么是算力

算力即計(jì)算能力（Computing Power），狹義上指對(duì)數(shù)字問題的運(yùn)算能力，而廣義上指對(duì)輸入信息處理后實(shí)現(xiàn)結(jié)果輸出的一種能力。雖然處理的內(nèi)容不同，但處理過程的能力都可抽象為算力。比如人類大腦、手機(jī)以及各類服務(wù)器對(duì)接收到的信息處理實(shí)際都屬于算力的應(yīng)用。

隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，[《中國算力白皮書（2022）》]中將算力明確定義為數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后實(shí)現(xiàn)結(jié)果輸出的一種能力。當(dāng)前行業(yè)中討論的算力，狹義上可理解為CPU、GPU等芯片的計(jì)算能力，廣義上可理解為芯片技術(shù)的計(jì)算能力，內(nèi)存、硬盤等存儲(chǔ)技術(shù)的存力，以及操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫等軟件技術(shù)的算法的三者集合。

算力的分類

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的到來，算力發(fā)展迎來高潮，廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，其中包括但不限于日常消費(fèi)領(lǐng)域、人工智能領(lǐng)域、半導(dǎo)體技術(shù)領(lǐng)域。不同應(yīng)用場景對(duì)算力的需求各異，需要不同類型的算力支撐。目前算力主要分為通用算力、智能算力和超算算力。未來還會(huì)出現(xiàn)比傳統(tǒng)計(jì)算更高效、更快速的新一代算力，例如量子算力等。

通用算力

通用算力主要以CPU為代表，即CPU芯片執(zhí)行計(jì)算任務(wù)時(shí)所表現(xiàn)出的計(jì)算能力。不同架構(gòu)的CPU計(jì)算能力不同，因?yàn)镃PU算力受核心數(shù)量、主頻、緩存大小等多種因素影響。目前可以根據(jù)DMIPS指標(biāo)來衡量CPU性能。該指標(biāo)表示CPU每秒能執(zhí)行多少百萬條Dhrystone指令。

通用算力計(jì)算量小，但能夠提供高效、靈活、通用的計(jì)算能力。因?yàn)镃PU的架構(gòu)屬于少量的高性能核心結(jié)構(gòu)，即核心數(shù)量少，但核心頻率高，更加擅長處理復(fù)雜的邏輯判斷和串行計(jì)算的單線程任務(wù)，如操作系統(tǒng)的管理、應(yīng)用程序的執(zhí)行以及各類后臺(tái)服務(wù)等。而這樣的設(shè)計(jì)在面對(duì)大規(guī)模并行計(jì)算任務(wù)時(shí)則顯得力不從心。

智能算力

智能算力主要以GPU、FPGA、ASIC芯片為代表。每種類型的芯片具有各自的特點(diǎn)和優(yōu)勢。

• GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理器）：GPU在設(shè)計(jì)之初用于圖形渲染，即同時(shí)處理大量簡單的計(jì)算任務(wù)。不同于CPU的少量高性能核心架構(gòu)，GPU擁有大量的核心數(shù)但較小的控制單元和緩存，能夠完成高度并行的計(jì)算任務(wù)。GPU主要應(yīng)用在機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練階段，因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)的操作并不依賴于復(fù)雜指令，而是大規(guī)模的并行計(jì)算。

• FPGA（Field Programmable Gate Array，現(xiàn)場可編程邏輯門陣列）：FPGA是在PAL、GAL 等可編程器件的基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展的產(chǎn)物。FPGA是半定制集成電路，具有可重配置的邏輯結(jié)構(gòu)。其內(nèi)部的電路不是硬刻蝕的，而是可以通過HDL（硬件描述語言）編程來重新配置。這種可編程靈活性使其可以完成人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特定計(jì)算模式，輕松升級(jí)硬件以適應(yīng)AI場景中新的應(yīng)用需求。除此以外，F(xiàn)PGA的每個(gè)組件功能在重新配置階段都可以定制，因此在運(yùn)行時(shí)無需指令，可顯著降低功耗并提高整體性能。

• ASIC（Application-Specific Integrated Circuit，應(yīng)用特定集成電路）：ASIC是專為滿足特定需求而設(shè)計(jì)的全定制集成電路芯片。ASIC的優(yōu)勢在于其能夠針對(duì)特定任務(wù)進(jìn)行深度優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)更高的性能和更低的功耗。一旦量產(chǎn)，其單位成本會(huì)顯著降低，尤其適合于大規(guī)模生產(chǎn)和應(yīng)用。然而，ASIC設(shè)計(jì)周期長、成本高，一旦設(shè)計(jì)完成，很難進(jìn)行修改或升級(jí)以適應(yīng)新的應(yīng)用需求。因此，在選擇使用ASIC還是FPGA時(shí)，需要根據(jù)具體的應(yīng)用場景和需求進(jìn)行權(quán)衡。對(duì)于需要高性能、低功耗且應(yīng)用場景相對(duì)固定的系統(tǒng)，ASIC可能是更好的選擇；而對(duì)于需要快速適應(yīng)新技術(shù)和市場需求變化的應(yīng)用場景，F(xiàn)PGA則更具優(yōu)勢。

GPU、FPGA、ASIC能力對(duì)比表格：

td {white-space:nowrap;border:1px solid #dee0e3;font-size:10pt;font-style:normal;font-weight:normal;vertical-align:middle;word-break:normal;word-wrap:normal;} | | GPU | FPGA | ASIC |
| -------------- | -------------------------- | -------------------------------- | ----------------------------- |
| 并行計(jì)算能力 | 強(qiáng)大 | 靈活配置 | 高效但定制 |
| 靈活性 | 較低（專用于圖形和計(jì)算） | 高（可編程） | 低（定制后固定） |
| 功耗 | 高 | 適中 | 低 |
| 成本 | 中等 | 低 | 高（設(shè)計(jì)和制造） |
| 整體性能 | 高 | 中等（因可重置而消耗芯片資源） | 非常高（高度定制針對(duì)性強(qiáng) ） |
| 應(yīng)用領(lǐng)域 | 圖形處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等 | 實(shí)時(shí)計(jì)算、原型設(shè)計(jì)等 | 特定應(yīng)用場景（如數(shù)據(jù)中心） |

超算算力

超算即超級(jí)計(jì)算，又稱高性能計(jì)算 (HPC)，利用并行工作的多臺(tái)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的集中式計(jì)算資源，通過專用的操作系統(tǒng)來處理極端復(fù)雜的或數(shù)據(jù)密集型的問題。超算算力則是由這些超級(jí)計(jì)算機(jī)等高性能計(jì)算集群所提供的算力，主要應(yīng)用于尖端科研、國防軍工等大科學(xué)、大工程、大系統(tǒng)中，是衡量一個(gè)國家或地區(qū)科技核心競爭力和綜合國力的重要標(biāo)志。目前，美國的Frontier以 1.206 EFlop/s的HPL性能位居全球超級(jí)計(jì)算機(jī)Top500榜第一，達(dá)到了E級(jí)計(jì)算。

中國信息通信研究院結(jié)合業(yè)內(nèi)實(shí)踐和設(shè)想，提出了超算參考架構(gòu)，由計(jì)算系統(tǒng)、存儲(chǔ)系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、管理系統(tǒng)、安全系統(tǒng)五部分構(gòu)成。

• 計(jì)算系統(tǒng)：由CPU和異構(gòu)加速卡計(jì)算節(jié)點(diǎn)共同組成。
• 存儲(chǔ)系統(tǒng)：采用分布式存儲(chǔ)，可提供PB級(jí)別以上的容量來進(jìn)行數(shù)據(jù)和算據(jù)存儲(chǔ)。
• 網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)：分為存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)、業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)以及監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)等多個(gè)網(wǎng)絡(luò)平面，實(shí)現(xiàn)超算系統(tǒng)間各個(gè)硬件設(shè)備以及子系統(tǒng)間的通信互聯(lián)。
• 管理系統(tǒng)：包括資源與業(yè)務(wù)監(jiān)控、告警監(jiān)控、可視化等功能。
• 安全系統(tǒng)：由防火墻、負(fù)載均衡、堡壘機(jī)、抗DDoS、日志審計(jì)、漏洞掃描、DNS服務(wù)器等設(shè)備組成。

新一代算力

自人工智能加速應(yīng)用后，算力需求激增，人們很難保證在未來經(jīng)典計(jì)算能一直滿足指數(shù)級(jí)的算力增長并應(yīng)用于重大計(jì)算問題。于是在全球科技競爭加劇、數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展以及新興技術(shù)的推動(dòng)下出現(xiàn)了以量子計(jì)算為代表的新一代算力。

量子計(jì)算運(yùn)用量子態(tài)的疊加性，使得量子比特?fù)碛懈鼜?qiáng)的信息編碼能力，并可實(shí)現(xiàn)多個(gè)量子比特的量子糾纏，性能上限遠(yuǎn)超經(jīng)典計(jì)算。量子計(jì)算機(jī)使用亞原子粒子的物理學(xué)領(lǐng)域來執(zhí)行復(fù)雜的并行計(jì)算，從而取代了當(dāng)今計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中更簡單的晶體管。傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)中的字符，要么打開，要么關(guān)閉，要么是 1，要么是 0。而在量子比特計(jì)算中，計(jì)算單元是可以打開，關(guān)閉或之間的任何值。量子比特的“疊加態(tài)”能力，為計(jì)算方程增加了強(qiáng)大的功能，使量子計(jì)算機(jī)在某種數(shù)學(xué)運(yùn)算中更勝一籌。

目前阿里巴巴、Google、Honeywell、IBM 、IonQ 和 Xanadu 等少數(shù)幾家公司都運(yùn)營著量子計(jì)算機(jī)，但仍存在退相干、噪聲與誤差、可擴(kuò)展性等問題，處于硬件開發(fā)的早期階段。根據(jù)專家預(yù)測，想要進(jìn)入量子計(jì)算機(jī)真正有用的高保真時(shí)代，還得需要幾十年。

數(shù)據(jù)中心算力組成

數(shù)據(jù)中心的計(jì)算能力主要依賴于服務(wù)器。目前CPU類型的服務(wù)器幾乎部署在所有的數(shù)據(jù)中心中，而高性能算力GPU等更多的使用在AI應(yīng)用場景中，小規(guī)模部署于部分?jǐn)?shù)據(jù)中心中。然而隨著機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、無人駕駛、工業(yè)仿真等新興技術(shù)領(lǐng)域的崛起，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心遭遇通用CPU在處理海量計(jì)算、 海量數(shù)據(jù)時(shí)越來越多的性能瓶頸。 在數(shù)據(jù)中心加快步伐部署48核以及64核心等更高核心CPU來應(yīng)對(duì)激增的算力需求的同時(shí)，為了應(yīng)對(duì)計(jì)算多元化的需求，越來越多的場景開始引入加速芯片，如前文提到的GPU、 FPGA、 ASIC 等。這些加速硬件承擔(dān)了大部分的新算力需求。

然而實(shí)際上的數(shù)據(jù)中心是一個(gè)匯集大量服務(wù)器、存儲(chǔ)設(shè)備及網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的基礎(chǔ)設(shè)施，數(shù)據(jù)中心算力是服務(wù)器、存儲(chǔ)及網(wǎng)絡(luò)設(shè)備合力作用的結(jié)果，計(jì)算、存儲(chǔ)及網(wǎng)絡(luò)傳輸能力相互協(xié)同才能促使數(shù)據(jù)中心算力水平的提升。單獨(dú)討論服務(wù)器的算力水平并不能反映數(shù)據(jù)中心的實(shí)際算力水平。

總之，數(shù)據(jù)中心是人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等應(yīng)用服務(wù)的重要載體。數(shù)據(jù)中心算力水平的提升將會(huì)在很大程度上推動(dòng)全社會(huì)總體算力供給，滿足各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的算力需求。

數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)設(shè)備

以實(shí)際情況來說，數(shù)據(jù)中心的算力水平不僅取決于服務(wù)器的算力，同時(shí)還會(huì)在很大程度上受到網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的影響，如果網(wǎng)絡(luò)設(shè)備算力水平無法滿足要求，很有可能引發(fā)“木桶效應(yīng)”，拉低整個(gè)數(shù)據(jù)中心的實(shí)際算力水平。

星融元[CX-N系列] 交換機(jī)可以幫助用戶構(gòu)建超低時(shí)延、 靈活可靠、按需橫向擴(kuò)展的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)。

• 超低時(shí)延：所搭載的交換芯片具備業(yè)界領(lǐng)先的超低時(shí)延能力，最低時(shí)延達(dá)到400ns左右。
• 高可靠性：通過MC-LAG、EVPN Multihoming、ECMP構(gòu)建無環(huán)路、高可靠、可獨(dú)立升級(jí)的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)。
• RoCEv2能力：全系列標(biāo)配RoCEv2能力，提供PFC、ECN等一系列面向生產(chǎn)環(huán)境的增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)特性。
• RESTful API：支持REST架構(gòu)的第三方平臺(tái)和應(yīng)用都能自動(dòng)化地管理、調(diào)度星融元數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)。

不論是在[AI智算] 還是[HPC高性能計(jì)算] 場景下，CX-N交換機(jī)都達(dá)到了媲美InfiniBand專用交換機(jī)的性能，以下是場景測試數(shù)據(jù)表:

表一：AIGC場景性能測試結(jié)果

表二：HPC應(yīng)用測試（對(duì)比IB交換機(jī)）

參考文獻(xiàn)：

https://13115299.s21i.faiusr.com/61/1/ABUIABA9GAAgqvv2nAYowLyGBA.pdf

https://13115299.s21i.faiusr.com/61/1/ABUIABA9GAAgk4DrjQYo76ziRQ.pdf

審核編輯 黃宇