中国工程院院士、清华大学教授郑纬民：通过多样性算力全栈创新，提升算力供应韧性，打造数字经济坚实底座

4月22日，多样性算力产业峰会在北京召开，中国工程院院士，清华大学教授郑纬民发表了名为《多样性算力协同创新 打造数字 经济 坚实底座》主题演讲，以下是演讲全文：

数据是新的生产资料，算力是很重要的事情。过去物理世界，发展电力是很重要的生产力，现在数字经济算力是非常重要的指标。我们平均每个人算力多少，反映了数字经济水平。因此现在国家平均算力还处于中等水平，数字政府、 金融 科技 、智慧医疗、智能制造、 互联网 创新都需要算力。

近几年算力发展得突飞猛进，比摩尔定律快多了。摩尔定律每18个月翻一番，而现在的算力，举例来说，做AI人工智能最重要的是自然语言处理，自然语言处理做预处理模型，这个模型搭载很快，基本上每3到4个月算力翻一倍。从18个月到3、4个月翻一倍，所以算力是突飞猛进的。

算力也是多样性的，应用到智能城市、物联网、智能驾驶、AR/ VR 。数据也是有文本、语音、图片、视频。涌现出了各种各样的应用、各种各样的数据、各种各样的需求。因此我们说硬件计算也是多样性的，比如通用的CPU、GPU、NPU、DSP、NP等等。我们必须要提升算力供应的韧性，打造数字经济的坚实底座。

一方面看，硬件x86、CPU，操作系统SUSE、Redhat，应用系统也是国外的通信系统和应用软件。另一方面看，自主可控的芯片、自主可控的操作系统、自主可控的数据库及中间件、自主可控的通信系统及应用软件。因此我们说基于全栈，开展多样性算力创新，从硬件软件的应用开展自主可控创新，提升算力供应韧性。多样性从硬件开始到操作系统，到数据库，一直到应用都需要多样性。

当前来说，应对多样性算力还有点困难，主要基于三个原因：

第一个原因，标准体系不成熟。标准体系影响产业规模发展，多样性算力技术栈缺乏协调，不同OS、固件、整机、芯片平台兼容性问题突出。多样性算力服务器管理面能力不齐，运行维护复杂，安全风险大。

第二个原因，评测基准不完善。评测芯片、评测操作系统、评测数据库的系统不够完善。性能评测基准不完善，缺乏牵引产业进步公正的“标尺”。要有标准，做得好才能促进产业发展，现在公正的标尺还没有。当前国际组织限制国内厂商参与基准制定，“评分高、运行卡”基准无法准确体现负载实际效果问题。

第三个原因，生态发展薄弱。应用软件系统行业适配度平均40%，需进一步攻坚生态薄弱。操作系统、数据库、中间件等重要基础软件面临停服、卡脖子等风险，需加速国产化优秀软件推广应用。软件适配和调整有一定成本，需加大推广和持续优化自动化工具，共享优秀实践。ISV多次适配成本很高，需建立多样性算力软件适配标准及成果的共享机制。

面对这些现状该怎么办？答案是：共建多样性算力产业体系，打造多元产业生态，为世界提供新型算力基础设施。

第一，开放协作，联合最终用户、芯片、IP、部件、整机、ISV、学术研究机构定义多样性算力共识。

第二，标准引领。开发整机和部件标准体系，丰富多样性算力供应与创新。开发通用部件与整机性能评测体系，牵引多样性算力技术进步。开展异构计算架构体系研究，定义多样性算力未来演进。

第三，共建生态。打造多样性算力应用迁移与调优工具体系，做好调优的工具，想办法迁移、适配。另外基于原生开源社区促进自主可控基础软件创新，统一验证规范，共享软硬件适配生态。

2021年能做点儿什么事？

第一，发布《多样性算力技术愿景白皮书》，明确多样性算力产业发展方向，发出产业合作倡议。

第二，技术引领，完成4项技术要求，包括NFV领域向ARM服务器迁移、兼容测试、性能测评、服务器管理面。

第三，生态建设，实现ARM平台应用迁移、调优工具，1套测试验证规范，1套生态适配列表，1套联合实验室标准，1-2个示范点完成应用迁移部署，形成迁移，测试验证和应用的样板。

近期面向网络云、IT云、公有云三大数据中心场景，初期以ARM为主，制定标准基线，协同创新，促进应用适配迁移，与其它路线形成通用计算多样性算力格局。远期要面向GPU、FPGA等异构计算平台，形成全场景多样性计算生态。