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　　一、 建立計算技術體系的動機?

　　計算所高舉自主創(chuàng)新大旗發(fā)展國產處理器20年了，依然沒有完成國家在處理器芯片上的戰(zhàn)略目標。過去的方式是單點突破，但是遇到了一些卡點，比如龍芯CPU遇到了Wintel生態(tài)卡點，寒武紀NPU遇到了NVidia生態(tài)卡點，海光CPU遇到了先進工藝卡點。所以，處理器難的不是做出一款芯片，或者實現一個技術指標，而是處理器生態(tài)怎么構建，技術體系怎么可控。生態(tài)的背后是有技術體系做支撐的，需要學術界發(fā)揮作用。分析目前幾大主流生態(tài)，都是幾大部分勾連在一起，才建立起一個技術體系，比如：Wintel體系是Windows OS、Intel CPU、IDM制造互相勾連，AA體系是Android OS、Arm CPU、Foundry制造互相勾連，iPhone體系是Mobile技術、掌上PC、Industry Design互相勾連，Intel DC體系是Xeon CPU、PCIe/SATA控制器等IO標準、Linux開源軟件互相勾連，現在計算所在做的香山處理器也是試圖把開源芯片、Minjie設計工具、Chiplet制造互相勾連起來。技術體系比芯片單個技術更重要，只有通過建立起技術體系才能解決處理器目前的困境。?

　　二、 建立處理器的三個技術體系?

　　從構建處理器生態(tài)的道路這個角度，可以把我國自主創(chuàng)新的處理器技術體系歸納成A、B、C三條發(fā)展道路。A體系為高鐵模式，我國信息化的主流平臺被X86、ARM生態(tài)所占領，海光、海思、飛騰等國產處理器的道路強調“全兼容”，浮點增強、可信計算、集成芯片等是其中控制點技術。B體系為北斗模式，這個道路強調“全自主”，以龍芯和申威為代表，不跟市場主流兼容，需要把國外控制生態(tài)上的大量應用遷移上來，自主指令集、操作系統層軟硬協同優(yōu)化、應用遷移等是其中控制點技術。龍芯公司計劃在2035年建成獨立的技術體系及生態(tài)控制點。C體系為5G模式，走“全開放”的道路，即技術體系自主創(chuàng)新，關鍵技術開源開放，全世界一起來建生態(tài)，生態(tài)價值全球共建共享，香山（睿芯/平頭哥/奕斯偉/算能）等RISC-V、寒武紀NPU、中科馭數DPU就是走的這條道路，敏捷設計的RISC-V開源處理器、NPU/DPU芯片是其中的控制點技術。?

　　三、 智能時代的計算技術新體系?

　　可以把計算技術的學科體系分成7層，第1層是電路，第2層是處理器，第3層是計算設備，第4層是計算系統，第5層是網絡，第6層是處理算法，第7層是計算應用。按照7層，總結一下過去40年計算所的科研成果代表作：第1層有集成電路測試、驗證與容錯方法，第2層有龍芯CPU、寒武紀NPU，第3層有聯想PC，第4層有曙光HPC，第5層有中關村科研試驗網，第6層有AVS視頻編解碼與計算視覺算法，第7層有國家網絡關防、輿情與情報重大應用。這些各層的科研成果在層間關聯性很弱，幾層之間的關鍵技術之間并沒有勾連在一起，屬于弱技術體系。?

　　未來網絡空間的重大變化是算力將基礎設施化，可以從算力(Computility)的新視角來重新描述計算技術層次體系：第1層是算力組件，第2層是算力部件，第3層是算力設備，第4層是算力站，第5層是算力加工網，第6層是算力加工方法，第7層是算力應用。?

　　在智能時代，計算技術將會出現新的技術體系，把計算所現在和未來要做的重大科研方向按照上述7層進行歸納的話，即第1層是集成芯片設計方法，第2層是C體系處理器，第3層是物端計算機，第4層是高通量智能計算系統，第5層是信息高鐵算力網，第6層是大數據分析與AI算法，第7層是數據與智能驅動的重大應用。未來這些分布在不同層的重大科研成果能不能關聯起來，通過層間關聯構成強技術體系？依托這個強技術體系，能不能支撐我國打開新的全球化之路？?

　　下面分別論述這7層中的重大科研方向。?

　　1.集成芯片設計方法?

　　第1層是集成芯片設計方法，是支撐C體系處理器設計的方法與新組件。C體系處理器面臨的挑戰(zhàn)是尺寸微縮技術道路受限，我國的先進工藝受限，需要在復雜芯片設計方法進行變革，從堆疊法變成構造法。構造法包括分解、組合、集成制造三部曲，重點要從集成電路變到集成芯片（分解）；從IP變到芯粒（組合）；從2D變到3D（集成制造）。其中，集成芯片設計需要新EDA工具，集成芯片需要互聯標準，集成芯片需要基本型芯粒。還需要研制一些創(chuàng)新的非馮/非硅的算力組件，包括存算一體組件、超導計算組件、光子計算組件、量子計算組件等。?

　　2.C體系處理器?

　　第2層是C體系處理器，為上層的物端計算機和高通量智能計算機系統提供處理器芯片。按照“以快打慢、以多打少”的技術理念，C體系處理器的技術路徑如圖1所示，其中作為參照物，右邊列出了軟件成功的設計方法。如果能構造出這樣一套技術體系，就形成了跟X86、ARM很不同的一套新技術體系。?

圖1：C體系處理器技術路徑?

　　計算所當前與C體系處理器相關的科研工作，包括：香山RISC-V開源CPU核、睿芯RISC-V高通量CPU、寒武紀NPU、睿芯高通量DPU和馭數網絡DPU、處理器敏捷開發(fā)工具、處理器AI輔助設計平臺 (PDA）、體系結構虛擬機（CVM）。?

　　3.物端計算機?

　　第3層是物端計算機，作為上層的算力網原生應用的客戶端，作用相當于智能手機是移動互聯網原生應用的客戶端。計算系統的發(fā)展趨勢是從固定終端和后臺的計算/數據中心，到移動終端和后臺的云計算中心，再到泛在終端和后臺的算力網。泛在終端的研究內容覆蓋很廣，包括傳感器、物端計算機、泛在OS、物聯網、AIoT應用等。?

　　下面羅列計算所在開展的一些相關工作，比如：關鍵傳感器方向有海洋溫鹽傳感器、全光陀螺儀；物端計算機方向有工智機（注：一種算控融合的工業(yè)控制計算機）、彈載/星載/機載/艦載/車載專用智能計算機、物棲IoT計算機（包括物端芯片、硬幣機、物端OS、冒泡軟件組成“物棲四件套”）；關鍵泛在終端方向有第三代智能農機 (還包括主糧種植模擬器、黑土地保護性耕作信息系統）、非結構化環(huán)境自動駕駛車（應用場景有西部高原運輸車和火星探測車）。?

　　4.高通量智能計算系統?

　　第4層是高通量智能計算系統，作為上一層信息高鐵算力網的新一代算力站。包括三個方向，分別是非圖靈計算模型、基于第三代機群架構的高性能計算機和智能計算機。非圖靈計算模型有Ising計算模型（面向高維組合優(yōu)化問題〔NP-hard〕的近似解）、量子圖靈機計算模型等。第三代機群架構高性能計算機又包含了三個不同系統，其中：高通量計算系統布局了高通量CPU/DPU、高通量的網卡/存儲系統等技術點；高安全等級云主機布局了內存強安全防護、加固VEE /VMM/Linux、密態(tài)計算加速器等技術點；10EF級智能超算系統布局了科學智能建模方法（HPC+AI）、高性能互聯網絡/光互聯網絡、OODA智能編程框架等技術點。?

　　第三個方向是智能計算機。從計算的視角理解，智能的本質就是求解復雜問題的能力。智能計算機是支持用符號主義（知識工程與專家系統）、連接主義（神經元網絡）、行為主義（OODA環(huán)）的方法高效求解復雜問題的通用計算機。HPC求解問題的規(guī)模大，但不等于復雜，而小規(guī)模的三體問題卻是一個復雜問題，雖然只有三個主體，它們相互作用力與軌跡的問題用性能很高的高性能計算機都求解不了。現在HPC+AI方法就是對于物理系統里的比如量子態(tài)、電子運動等復雜過程，用數據擬合的方法化解成一個簡單問題進行求解。求解復雜問題，是智能計算機與高性能計算機的本質區(qū)別。當前對智能計算機的探索還是非常的初級。?

圖2：數據與智能驅動的科學發(fā)現范式?

　　數據與智能驅動的科學發(fā)現范式是高性能計算發(fā)展的主要驅動力。科學發(fā)現范式的變遷如圖2，第一范式是科學實驗，依賴“大裝置”；第二范式是科學理論，依賴科學家的“大腦袋”；第三范式是科學計算，依賴“大機器”；第四范式是科學數據，依賴“大數據”；第五范式是科學智能，依賴“大實驗”。后邊三個范式都是用信息技術賦能科學發(fā)現，恰好對應信息化的三個階段——數字化、網絡化和智能化的階段。第五范式的目標就是求解更復雜的問題，它的基本思路是用AI、大模型提供求解高維問題的快速算法，同時將科學家大腦與知識(人)、計算模型與算法(機)、實驗數據(物)，在一個信息空間里打通信息流、工作流，從而支撐科學發(fā)現過程高效地快速迭代與演化。?

圖3：服務重大科學發(fā)現的“大實驗”?

　　體現第五范式理念的“大實驗”架構如圖3，位于中間的算力網，是“人機物”三元世界的連接點；在“物”的維度，把重大科學裝置提供科學數據的對象化，以備傳輸與處理；在“機”的維度，智能超算系統為科學智能方法提供計算支撐，把傳統的物理建模手段，和增加的智能建模手段，融合在一個問題求解過程里。在“人”的維度，科學家的工作臺建立起知識庫、算法倉庫、模型倉庫，提供低門檻的開發(fā)工具和一體化的試驗環(huán)境。它們加在一起就是“大實驗”。?

　　5.信息高鐵算力網?

　　第5層是信息高鐵算力網，作為上層智能算法與重大應用的新型基礎設施。ChatGPT大模型就是模型的基礎設施化，可以用API調用的方式使用。如圖4所示，算力網是給上層智能數據和智能驅動的計算范式提供的一個基礎設施，跟互聯網是不同的。互聯網是基礎的平臺，TCP/IP實現了全球數據的互聯互通， WWW（信息網）實現了全球信息的互聯互通，而算力網是把算法組件、數據對象、算力容器三合一的基礎設施，應用以算力網頁的方式使用并網的算力站，算力網頁可以同時對云、網絡、算力服務質量進行軟件定義。?

　　計算所布局的信息高鐵算力網實現六個核心技術：多云統一、站網分離、變租為用、網程抽象、單一計量、質量測度。網絡底層的工作包括面向萬物互聯的寬帶衛(wèi)星網、工業(yè)5G網，原生地支撐算力基礎設施的CENI試驗網。信息高鐵算力網的特征是高通量和低熵，其中高通量是針對用戶表現，低熵是針對體系結構。?

圖4：信息網 vs 算力網?

　　6.大數據分析與AI算法?

　　第6層是大數據分析與AI算法，支撐上層的重大應用。在這方面對計算所的挑戰(zhàn)是怎么把碎片化的眾多算法創(chuàng)新凝聚成“稠密子圖”，其中有三個關鍵詞比較重要：云原生、廣譜關聯、X-數據。算法只有云化，AI模型只有服務化（MaaS），才能在信息高鐵算力網上被作為組件調用，才能跟算力基礎設施層勾連在一起，才能實現大數據、智能算法的規(guī)模產業(yè)化。計算所布局的天璣廣譜關聯大數據分析引擎必須云化，面向健康的智能算法、聯邦模型也必須云化。廣譜關聯和X-數據是計算所在數據分析上有特色的科研工作。?

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　　下面探討一下解決我國產業(yè)數字化轉型痛點問題的路徑。圖5的橫坐標是問題的規(guī)模和場景，縱坐標是開發(fā)者要求，越往上對開發(fā)者要求越高，這兩個維度是決定產業(yè)規(guī)模的核心要素。四個象限中，右上角的象限是互聯網平臺經濟，中國和美國都強，美國是依靠技術紅利，中國是依靠人口紅利、人才虹吸效應。對角線的左下角象限是信息管理系統(MIS)，是中國強、美國弱。信息化項目碎片化，而且無需深度領域知識支持，沒有算法挑戰(zhàn)，利潤低，所以美國把這部分外包給中國和印度了。左上角的象限是當前數字經濟的主戰(zhàn)場，包括大數據、AI和工業(yè)智能，需要技術紅利和高級人才紅利，這部分是美國強、中國弱。美國有大量的高端人才，而中國是工程師總量大，高端人才少。對角線右下角的象限，可以成為智能時代的中國道路，即把算力、數據、算法基礎設施化，形成規(guī)模效應，通過算力網頁等技術支持行業(yè)應用的低門檻二次開發(fā)，利用中國的數字新基建規(guī)模紅利和工程師紅利，做大做強產業(yè)互聯網。?

　　7. 數據與智能驅動的重大應用?

　　第7層是數據與智能驅動的重大應用，是計算技術發(fā)展的新驅動力，也是計算技術新體系的試驗場。在安全領域，計算所的布局是從網絡安全（網絡關防），到信息安全（輿情/情報），再到智能算法安全，將來要形成智能算法安全的基礎理論與關鍵技術體系。未來重大應用的建模對象，如權力運行、疾病的分子機理、主糧作物生長、社會輿論、軍事對抗過程、工業(yè)生產流程等復雜系統，其數字建模需要新的理論與方法，這部分是技術難題。計算所目前布局的重大應用包括：智能宣傳、智能情報、數字內容深偽檢測、大數據監(jiān)督、蛋白質人工設計等。?

　　四、總結?

　　信息技術要向5G、高鐵、北斗學習，努力建立高水平自立自強的計算技術新體系。展望2035年，圍繞系統熵建立起計算系統中不確定性的理論與方法是一個學術挑戰(zhàn)；發(fā)展出通用Z級智能計算的新技術是一個工程技術挑戰(zhàn)；實現算力新容器、數據對象、算法模型三位一體的新一代信息基礎設施——算力網，將我國信息賦能的效率提高一個數量級，是一個應用技術挑戰(zhàn)。?

?(根據孫凝暉院士在2023年計算所春季戰(zhàn)略規(guī)劃會上的報告整理)?