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算力即计算能力Computing Power狭义上指对数字问题的运算能力而广义上指对输入信息处理后实现结果输出的一种能力。虽然处理的内容不同但处理过程的能力都可抽象为算力。比如人类大脑、手机以及各类服务器对接收到的信息处理实际都属于算力的应用。 图1信息处理过程 随着信息技术的不断发展《中国算力白皮书2022》中将算力明确定义为数据中心的服务器通过对数据进行处理后实现结果输出的一种能力。当前行业中讨论的算力狭义上可理解为CPU、GPU等芯片的计算能力广义上可理解为芯片技术的计算能力内存、硬盘等存储技术的存力以及操作系统、数据库等软件技术的算法的三者集合。
算力的分类
随着数字经济时代的到来算力发展迎来高潮广泛应用于各个领域其中包括但不限于日常消费领域、人工智能领域、半导体技术领域。不同应用场景对算力的需求各异需要不同类型的算力支撑。目前算力主要分为通用算力、智能算力和超算算力。未来还会出现比传统计算更高效、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为代表即CPU芯片执行计算任务时所表现出的计算能力。不同架构的CPU计算能力不同因为CPU算力受核心数量、主频、缓存大小等多种因素影响。目前可以根据DMIPS指标来衡量CPU性能。该指标表示CPU每秒能执行多少百万条Dhrystone指令。 分类 特点 引领者 优劣势 x86 复杂指令集、单核能力强 Intel、AMD、海光、兆芯 软件生态好占有率高 指令集实现复杂功耗高 ARM 精简指令集、追求多核、低功耗 安谋、高通、Amazon 授权厂商多能效比高软件生态劣于x86 MIPS 精简指令集、低功耗 龙芯 软件生态弱、市占率正在下降 Power 单核能力强、高可靠性、高成本 IBM IBM掌控技术应用于金融领域 RISC-V 精简指令集 RISC-V基金会、阿里巴巴、兆易创新 完全开放开源、模块化、可扩展 Alpha 精简指令集、速度快 申威 软件生态弱市占率小
通用算力计算量小但能够提供高效、灵活、通用的计算能力。因为CPU的架构属于少量的高性能核心结构即核心数量少但核心频率高更加擅长处理复杂的逻辑判断和串行计算的单线程任务如操作系统的管理、应用程序的执行以及各类后台服务等。而这样的设计在面对大规模并行计算任务时则显得力不从心。 图2CPU架构图 智能算力
智能算力主要以GPU、FPGA、ASIC芯片为代表。每种类型的芯片具有各自的特点和优势。 GPUGraphics Processing Unit图形处理器GPU在设计之初用于图形渲染即同时处理大量简单的计算任务。不同于CPU的少量高性能核心架构GPU拥有大量的核心数但较小的控制单元和缓存能够完成高度并行的计算任务。GPU主要应用在机器学习的训练阶段因为机器学习的操作并不依赖于复杂指令而是大规模的并行计算。 图3CPU和GPU的架构对比 FPGAField Programmable Gate Array现场可编程逻辑门阵列FPGA是在PAL、GAL 等可编程器件的基础上进一步发展的产物。FPGA是半定制集成电路具有可重配置的逻辑结构。其内部的电路不是硬刻蚀的而是可以通过HDL硬件描述语言编程来重新配置。这种可编程灵活性使其可以完成人工神经网络的特定计算模式轻松升级硬件以适应AI场景中新的应用需求。除此以外FPGA的每个组件功能在重新配置阶段都可以定制因此在运行时无需指令可显著降低功耗并提高整体性能。 图4FPGA和ASIC制作流程图 ASICApplication-Specific Integrated Circuit应用特定集成电路ASIC是专为满足特定需求而设计的全定制集成电路芯片。ASIC的优势在于其能够针对特定任务进行深度优化从而实现更高的性能和更低的功耗。一旦量产其单位成本会显著降低尤其适合于大规模生产和应用。然而ASIC设计周期长、成本高一旦设计完成很难进行修改或升级以适应新的应用需求。因此在选择使用ASIC还是FPGA时需要根据具体的应用场景和需求进行权衡。对于需要高性能、低功耗且应用场景相对固定的系统ASIC可能是更好的选择而对于需要快速适应新技术和市场需求变化的应用场景FPGA则更具优势。 GPU、FPGA、ASIC能力对比表格
GPUFPGAASIC并行计算能力强大灵活配置高效但定制灵活性较低专用于图形和计算高可编程低定制后固定功耗高适中低成本中等低高设计和制造整体性能高中等因可重置而消耗芯片资源非常高高度定制针对性强 应用领域图形处理、机器学习等实时计算、原型设计等特定应用场景如数据中心
超算算力
超算即超级计算又称高性能计算 (HPC)利用并行工作的多台计算机系统的集中式计算资源通过专用的操作系统来处理极端复杂的或数据密集型的问题。超算算力则是由这些超级计算机等高性能计算集群所提供的算力主要应用于尖端科研、国防军工等大科学、大工程、大系统中是衡量一个国家或地区科技核心竞争力和综合国力的重要标志。目前美国的Frontier以 1.206 EFlop/s的HPL性能位居全球超级计算机Top500榜第一达到了E级计算。
中国信息通信研究院结合业内实践和设想提出了超算参考架构由计算系统、存储系统、网络系统、管理系统、安全系统五部分构成。 计算系统由CPU和异构加速卡计算节点共同组成。 存储系统采用分布式存储可提供PB级别以上的容量来进行数据和算据存储。 网络系统分为存储网络、业务网络以及监控网络等多个网络平面实现超算系统间各个硬件设备以及子系统间的通信互联。 管理系统包括资源与业务监控、告警监控、可视化等功能。 安全系统由防火墙、负载均衡、堡垒机、抗DDoS、日志审计、漏洞扫描、DNS服务器等设备组成。 图5超算核心硬件架构
新一代算力
自人工智能加速应用后算力需求激增人们很难保证在未来经典计算能一直满足指数级的算力增长并应用于重大计算问题。于是在全球科技竞争加剧、数字经济快速发展以及新兴技术的推动下出现了以量子计算为代表的新一代算力。
量子计算运用量子态的叠加性使得量子比特拥有更强的信息编码能力并可实现多个量子比特的量子纠缠性能上限远超经典计算。量子计算机使用亚原子粒子的物理学领域来执行复杂的并行计算从而取代了当今计算机系统中更简单的晶体管。传统计算机中的字符要么打开要么关闭要么是 1要么是 0。而在量子比特计算中计算单元是可以打开关闭或之间的任何值。量子比特的“叠加态”能力为计算方程增加了强大的功能使量子计算机在某种数学运算中更胜一筹。 图6经典比特与量子比特 目前阿里巴巴、Google、Honeywell、IBM 、IonQ 和 Xanadu 等少数几家公司都运营着量子计算机但仍存在退相干、噪声与误差、可扩展性等问题处于硬件开发的早期阶段。根据专家预测想要进入量子计算机真正有用的高保真时代还得需要几十年。
数据中心算力组成
数据中心的计算能力主要依赖于服务器。目前CPU类型的服务器几乎部署在所有的数据中心中而高性能算力GPU等更多的使用在AI应用场景中小规模部署于部分数据中心中。然而随着机器学习、人工智能、无人驾驶、工业仿真等新兴技术领域的崛起传统数据中心遭遇通用CPU在处理海量计算、 海量数据时越来越多的性能瓶颈。 在数据中心加快步伐部署48核以及64核心等更高核心CPU来应对激增的算力需求的同时为了应对计算多元化的需求越来越多的场景开始引入加速芯片如前文提到的GPU、 FPGA、 ASIC 等。这些加速硬件承担了大部分的新算力需求。
然而实际上的数据中心是一个汇集大量服务器、存储设备及网络设备的基础设施数据中心算力是服务器、存储及网络设备合力作用的结果计算、存储及网络传输能力相互协同才能促使数据中心算力水平的提升。单独讨论服务器的算力水平并不能反映数据中心的实际算力水平。 图7数据中心网络承载数据处理流程 总之数据中心是人工智能、物联网、区块链等应用服务的重要载体。数据中心算力水平的提升将会在很大程度上推动全社会总体算力供给满足各行业数字化转型过程中的算力需求。
数据中心网络设备
以实际情况来说数据中心的算力水平不仅取决于服务器的算力同时还会在很大程度上受到网络设备的影响如果网络设备算力水平无法满足要求很有可能引发“木桶效应”拉低整个数据中心的实际算力水平。
星融元CX-N系列交换机可以帮助用户构建超低时延、 灵活可靠、按需横向扩展的数据中心网络。 超低时延所搭载的交换芯片具备业界领先的超低时延能力最低时延达到400ns左右。 高可靠性通过MC-LAG、EVPN Multihoming、ECMP构建无环路、高可靠、可独立升级的数据中心网络。 RoCEv2能力全系列标配RoCEv2能力提供PFC、ECN等一系列面向生产环境的增强网络特性。 RESTful API支持REST架构的第三方平台和应用都能自动化地管理、调度星融元数据中心网络。 图8AI场景组网
不论是在AI智算还是HPC高性能计算场景下CX-N交换机都达到了媲美InfiniBand专用交换机的性能以下是场景测试数据表:
表一AIGC场景性能测试结果 带宽 时延 备注 E2E网卡直连 392.95Gb/s 1.95us E2E跨交换机 392.96Gb/s 2.51us 交换机时延560ns NCCL网卡直连 371.27GB/s / NCCL跨交换机 368.99GB/s / CX-N交换机端口利用率95%。
表二HPC应用测试对比IB交换机 HPC应用测试 CX-N交换机 MSB7000 HPC应用 Test1[sec] Test2[sec] Test1[sec] avg[sec] Test1[sec] Test2[sec] Test3[sec] avg[sec] WRF 1140.35 1134.64 1128.35 1134.44 1106.72 1099.36 1112.68 1106.25 LAMMPS 341.25 347.19 342.61 343.69 330.47 335.58 332.46 332.83
参考文献
https://13115299.s21i.faiusr.com/61/1/ABUIABA9GAAgqvv2nAYowLyGBA.pdf
https://13115299.s21i.faiusr.com/61/1/ABUIABA9GAAgk4DrjQYo76ziRQ.pdf
