如何利用電子電路來實現(xiàn)邏輯運算

信息時代，算力即是生產(chǎn)力。

但你有沒有想過，算力每天都在算些啥？

萬物皆數(shù)，萬事皆算

曾經(jīng)，人們對計算的理解，局限于數(shù)學(xué)計算。

直到克勞德·香農(nóng)的出現(xiàn)。他敏銳地意識到，開關(guān)電路與邏輯運算之間具有相似性，并在論文中展現(xiàn)了如何利用電子電路來實現(xiàn)邏輯運算。

從此，計算的對象，不再只是純粹的數(shù)字，它也可以計算邏輯。

等到圖靈提出“圖靈機”的構(gòu)想，用機器進行計算的野心則更加宏大。

圖靈機的藝術(shù)形式 | wikipedia

圖靈將人類的計算過程抽象為一系列規(guī)則，希望用機器模擬人類的整個計算過程，即所謂的通用計算。在此基礎(chǔ)上，人類造出了馮·諾依曼機?，F(xiàn)代幾乎所有電子計算機都是沿用這種架構(gòu)。這種架構(gòu)中，負責計算的核心部件，被我們稱作CPU（Central Processing Unit，中央處理器）。

馮·諾伊曼結(jié)構(gòu)的設(shè)計概念 | wikipedia

此后，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，圖像、音頻、視頻等其他信息載體，借助傳感器和信息編碼技術(shù)，也開始數(shù)字化，也開始被計算。

于是， GPU（Graphics Processing Unit，圖像處理器）出現(xiàn)了。GPU表示：CPU進行圖形運算效率太低啦，今后這部分工作由我專門來做。從那以后，C+G也成為了計算機的基本配置。

僅僅過了十數(shù)年，由于人工智能技術(shù)的發(fā)展，其對算力的龐大需求讓CPU和GPU都顯得力不從心，于是，Google干脆在研發(fā)“阿爾法狗”的時候，順便制造了專用的芯片：TPU（Tensor Processing Unit，張量處理器）。其后，一系列公司都開始針對人工智能開發(fā)專門優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理芯片（Neural-network Processing Unit，NPU）。

這背后的本質(zhì)，事實上是計算的對象發(fā)生了變化，計算的場景更加細分，需要的算力更加龐大，原有的硬件架構(gòu)不再高效。

而不知不覺中，計算早已變得無處不在,萬物開始互聯(lián)。

在5G+AI的技術(shù)加持下，許多前所未有的對象、場景和應(yīng)用，開始被感知、被聯(lián)接、被傳輸、被計算；進行計算的場所，不再局限于一個個“端”，也未必集中到一朵朵“云”，而是云邊端的全場景協(xié)同；計算所借助的工具，不再是某一類通用CPU或者GPU，而是場景細分下的各種各樣的芯片和硬件；而計算本身也早已不再是純粹的加減乘除，生活中早已是“萬物皆數(shù)、萬事皆算”。

人類文明即將進入的，是一個異構(gòu)計算、協(xié)同計算、高性能計算、泛在計算同時并存的多樣性計算新時代。

愛因斯坦曾經(jīng)感嘆：“宇宙最不可理解之處，就是它居然是可以被理解的。”或許現(xiàn)在還要加上一條：它居然可以被計算。

從計算機到計算“基”

每一次計算的對象和場景發(fā)生變化，都伴隨著硬件的變革。

但多樣性計算的時代，需要的早已不止是某一種芯片或者某一臺機器，而是從硬件到軟件再到應(yīng)用，從生態(tài)開放到人才培養(yǎng)的一整套基礎(chǔ)設(shè)施。

在這場可能是未來十年人類社會最重要的基礎(chǔ)建設(shè)活動里，華為計劃2020年投入2億美元、5年投入15億美元，來促進整個計算產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

華為圍繞“鯤鵬”+“昇騰”兩大領(lǐng)域，以“硬件開放、軟件開源，使能合作伙伴”為宗旨，構(gòu)筑開放創(chuàng)新的全生態(tài)鏈，與開發(fā)者一起在多樣性計算時代獲得共贏。

多樣性計算的一大挑戰(zhàn)是：計算場景越來越多元化。

隨著應(yīng)用創(chuàng)新速度加快，應(yīng)用種類和數(shù)量繁多，應(yīng)用也越來越場景化和多樣化，加上用戶對應(yīng)用體驗的追求不斷提高，需要的算力越來越龐大，這就對計算硬件提出了新的要求。

實踐證明，單純云、邊、端的一個或兩個維度的計算都無法更好地滿足用戶需求，只有云、邊、端一體化的協(xié)同計算才能滿足不同用戶對時延、性能、功耗等的多樣需求。

然而，不同側(cè)的算力可能有不同的架構(gòu)，如何讓各種架構(gòu)下的算力高效協(xié)同就成為了一個難題。

答案是鯤鵬。鯤鵬與廣泛的邊、端的算力架構(gòu)原生兼容。有了鯤鵬，計算場景多元化的問題將迎刃而解。

華為提供的KunpengBoostKit應(yīng)用使能套件，針對大數(shù)據(jù)、分布式存儲等八大應(yīng)用場景做了一系列深度優(yōu)化，讓應(yīng)用開發(fā)者以“開箱即用”的方式，更加便捷的使用鯤鵬平臺。Kunpeng DevKit開發(fā)套件也在持續(xù)增強，提供代碼掃描、遷移、編譯、調(diào)優(yōu)等一系列功能，還新增了無源碼遷移功能，使開發(fā)者不用再為各種不同的開發(fā)環(huán)境而困擾。

如果你是基礎(chǔ)軟件開發(fā)者，openEuler操作系統(tǒng)和openGauss數(shù)據(jù)庫已開源。你不再是孤軍奮戰(zhàn)，你可以深度參與社區(qū)建設(shè)，與志同道合的全球開發(fā)者實現(xiàn)技術(shù)理念。

如果你是硬件開發(fā)者，華為開放鯤鵬主板，尤其是最新推出的2.0版本，采用了基礎(chǔ)板+擴展板+BMC/BIOS的設(shè)計，硬件開發(fā)者可以根據(jù)自身的行業(yè)需求，對其進行自定義和拓展，極大地提高了靈活性。

多樣性計算的另一大挑戰(zhàn)是：人工智能計算，也就是通常說的AI計算。

目前，AI在特定領(lǐng)域已超越人類，成為推動社會發(fā)展關(guān)鍵引擎。但AI從算法走向應(yīng)用仍舊面臨一系列挑戰(zhàn)。與AI展現(xiàn)的美好前景相比，目前開發(fā)、應(yīng)用、部署一個AI實在太麻煩了。

針對這些挑戰(zhàn)，華為昇騰提供了全棧式解決方案，讓AI開發(fā)變得極簡高效。

首先是在硬件層面，華為陸續(xù)發(fā)布了覆蓋端邊云的Atlas全場景系列硬件，為AI提供算力支撐，不管在哪用AI，都有充足算力做保證。

接著針對AI專業(yè)開發(fā)者，華為發(fā)布了異構(gòu)計算架構(gòu)CANN 3.0，支持10+端邊云設(shè)備形態(tài)、14+操作系統(tǒng)和多種AI框架，使能全場景硬件；采用統(tǒng)一的API，四大開放性設(shè)計，提供兩種算子開發(fā)方式，讓AI的開發(fā)變得更加高效；還提供1000+高性能算子，使能澎湃算力。根據(jù)測試，基于Atlas 900、CANN3.0和ModelArts的聯(lián)合調(diào)優(yōu)，ResNet-50模型訓(xùn)練時間，從HC2019上的59.8秒減少到了28秒。

面向AI應(yīng)用開發(fā)者，華為提供全場景AI計算框架MindSpore 1.0，提供全自動并行、全場景協(xié)同功能，并且全流程極簡，讓開發(fā)者只用關(guān)注算法本身。

面向最上層的業(yè)務(wù)應(yīng)用開發(fā)者，采用MindX 1.0，即可把AI變成服務(wù)。開發(fā)者只需關(guān)注業(yè)務(wù)實現(xiàn)，無需擔心AI的具體算法、框架。還提供各類行業(yè)應(yīng)用套件，配合使用可極大地提升開發(fā)效率。以即將上線的視頻分析SDK：mxVision為例，它可以讓車輛識別/視頻結(jié)構(gòu)化這種典型的CV類應(yīng)用快速上線，應(yīng)用開發(fā)效率提升10倍以上。

整個流程借助MindStudio 2.0全流程開發(fā)工具鏈，可以加速開發(fā)過程，讓AI變得更加容易，真正解放開發(fā)者的創(chuàng)造力，釋放AI的巨大潛能。

多樣性計算還有一個最大的挑戰(zhàn)，即分布式+多樣性計算。

高性能分布式應(yīng)用給開發(fā)者帶來了巨大的挑戰(zhàn)：如何提供高密度的算力、如何讓應(yīng)用匹配不同的算力，并行性能如何保障、資源如何統(tǒng)一調(diào)度等等，都是令開發(fā)者頭禿的問題。

但如果借助基于函數(shù)計算的分布式并行應(yīng)用開發(fā)框架，開發(fā)者本已不多的頭發(fā)將能得到保留。開發(fā)者能夠像搭積木般構(gòu)建分布式并行應(yīng)用，在大規(guī)模分布式系統(tǒng)上享受單機編程體驗；還提供高擴展低時延的數(shù)據(jù)緩存系統(tǒng)，緩存續(xù)寫速度縮短10倍；支持函數(shù)高效直接通信，實現(xiàn)毫秒級函數(shù)啟動；還特別通過AI提升用戶對大規(guī)模分布式并行應(yīng)用的性能調(diào)優(yōu)和故障定位效率。

此外還有新一代加速庫和調(diào)度器，這些都能幫助開發(fā)者，聚焦于核心業(yè)務(wù)邏輯，不必操心“日?，嵤隆?。

所有屠龍的冒險者都需要裝備，這一系列工具，就是華為給開發(fā)者鑄造的神兵利器，讓開發(fā)者不用踏破鐵鞋去深山老林尋找銀鱗胸甲，而是能夠?qū)Ｐ哪捵约旱奈渌?，去尋找真正的寶藏?/p>

而比這些工具更重要的，是鯤鵬和昇騰越來越開放的生態(tài)。

在全產(chǎn)業(yè)的共同努力下，鯤鵬和昇騰的生態(tài)駛?cè)肟燔嚨?。當前開發(fā)者已超過30萬，合作伙伴超過1000家，完成兼容性認證的解決方案超過3000+，服務(wù)于金融、運營商、政府、電力、交通等各行各業(yè)，真正做到了全生態(tài)開放創(chuàng)新，使能算力爆炸式增長，為數(shù)字經(jīng)濟提供了發(fā)展新動能。

除了在產(chǎn)業(yè)層面秉承“硬件開放、軟件開源，使能合作伙伴”的原則，華為還格外注重產(chǎn)業(yè)人才的培養(yǎng)，堅持以產(chǎn)業(yè)集聚人才，以人才引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)，構(gòu)建良性人才生態(tài)，激發(fā)產(chǎn)業(yè)持續(xù)活力。

目前，華為聯(lián)合首批72所高校建設(shè)了“智能基座”產(chǎn)教融合協(xié)同育人基地，針對高校研究性、應(yīng)用型、技能型等不同人才類型，有的放矢、分門別類的進行人才培養(yǎng)，點亮未來“燈塔”；針對高校人才發(fā)展路徑，構(gòu)建閉環(huán)知識、實踐、認證成長體系，還編寫了“鯤鵬”+“昇騰”系列學(xué)習教材。未來“鯤鵬”、“昇騰”或?qū)⒊蔀楦咝W(xué)生的必備技能。

結(jié)語

預(yù)計到2023年，整個計算產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系在全球有近兩萬億美元的市場空間，在中國則超過1.1萬億人民幣。華為愿意使能每一位開發(fā)者，讓每一行代碼都能具備改變世界的算力，讓整個產(chǎn)業(yè)一起：

“鯤鵬”展翅，“昇騰”萬里。

審核編輯 ：李倩