中国算力总规模全球第二，如何实现算力的技术升维？

光子盒研究院出品

近日，人民日报记者从工信部了解到，近年来，我国算力产业年增长率近30%，算力总规模位居全球第二。

工信部数据显示，截至去年底，我国算力总规模达到180EFLOPS（每秒18000京次浮点运算），存力总规模超过1000EB，国家枢纽节点间的网络单向时延降低到20毫秒以内，算力核心产业规模达到1.8万亿元。

工信部相关负责人表示，近年来，我国算力基础设施发展成效显著，梯次优化的算力供给体系初步构建，算力基础设施的综合能力显著提升。当前，产业正朝智能敏捷、绿色低碳、安全可靠方向发展。

说到算力经济，可能很多人都感到一头雾水。但实际上，算力其实随处可见。

顾名思义，算力指的就是数据的计算能力。从日常生活中的极端天气预报、线上打车调度、外卖下单撮合、影视特效制作……到国家科研生产中的火箭轨道计算、大飞机飞行模拟、基因测序、宇宙演化模拟都离不开算力的支持，正所谓“一切皆计算”。

“一切皆计算”是数字经济的底层逻辑，数字经济的任何发展都建立在优化的算法和强大的计算速度上。算法和速度合成了所谓的计算力：将计算力融入企业，成就了数字化转型；将计算力融入智慧应用，成就了人工智能；将计算力结合大数据，成就了云计算；将计算力结合非对称加密算法，成就了区块链……

我国“新基建”战略的7大板块：5G基站建设、城际高铁和城市轨交、大数据中心、人工智能、工业互联网、特高压、新能源充电桩，前5个均与计算力密切相关。也就是说，数字技术的各种创新，都依赖于计算力的强大驱动，计算力才是数字技术的“基础建设”，也是数字经济的核心生产力。

在此次榜单背后，我国高性能计算机产业不仅已经进入自主可控的发展阶段，还成为国际高性能计算机竞争中的领先者。

作为算力经济的核心基础设施，我国高性能计算机从60年代举步维艰，2001年之前没有一台能入围“TOP500（全球高性能计算机500强）”榜单，到先后凭借 “天河二号”、“神威·太湖之光”连续5年占据榜首，如今又占据榜单份额遥遥领先优势，短短十几年间已迅速崛起成为全球数一数二的高性能计算机大国。

然而，要整合利用算力，还面临着一些问题；其中之一便是“后摩尔时代”的电子计算机在算力和能耗方面的发展瓶颈。

为解决这一限制，中国科学院上海光学精密机械研究所信息光学与光电技术实验室、中国科学院大学材料与光电学院、暨南大学光子技术研究院联合团队在《中国激光》杂志上发文表示，未来的主要技术发展路径可分为三类：

1）第一类通过先进制程技术进一步缩小电子逻辑器件的尺寸从而延续摩尔定律，包括极紫外(EUV)光刻机、鳍式场效应型晶体管(FinFET)、环绕式栅极晶体管(GAA)以及可实现 1 nm 工艺的二维材料晶体管等技术；

2）第二类通过高级封装方案将多个芯片异质集成到一起，以提高系统的整体性能，如光互连、2 .5D/3D封装、小芯片及其互连协议 UCIe 等方法；

3）第三类是超越传统 CMOS 技术开发的、具有高算力、高能效比的新型计算体系，如光(电)计算、碳基计算和通用量子计算等。

“后摩尔时代”中寻找新的算力增长点的主要技术路径

尽管图形处理器(GPU)、张量处理器(TPU)、专用芯片(ASIC)和感存算一体等电子硬件加速方案在深度学习中已经得到广泛应用，但前两条路径仍然是在传统电子芯片体系内进行改进，且受限于有限的互连密度，难以实现单位面积内算力的数量级提升。

根据 Amdahl’s 定律，随着并行计算单元数目的不断增加，系统加速比将仅取决于问题规模中串行分量的比例。因此，CPU 固定的时钟速率和“存算分离”架构从根本上限制着电子硬件加速器的计算效率。近年来，高频集成电路和微波光子技术的结合有望实现高频信号处理，但是阻抗匹配和速度匹配的要求进一步增加了系统设计的难度和系统复杂性。第三种路径则代表了更为革新、更具前景的技术途径。

1）光计算

相比于传统的电子计算，光计算得益于光子本身高度并行、高速低功耗等特点，有望构建具有高算力和高能效比的深度学习加速器。目前，各种光计算架构已经初步展示了它们在高算力和高能效比方面的优势，其发展路线大致可以分为两种：

- 一种是从光学角度出发基于多维光场信号调制实现某种专用的光学信息处理，如乘加运算(MAC)、卷积/相关、微分/积分、傅里叶变换、光学神经网络(ONNs) 等，通常以模拟光学计算为主2；

- 另一种则是从计算机角度出发借鉴电子计算机的概念实现数字光学计算，如光学晶体管、光学逻辑器件、导向逻辑、时空编码、三值光计算机 (TOC)等。

除此之外，光互连、光电共封装、光电异质集成、三维堆叠等支撑技术也已经被广泛用于提升电子计算机的性能。

光计算发展模式及主要技术概览

光子并行计算有望在有限的计算精度下构建类似于人脑的高性能、高能效比的模糊并行计算系统。

然而，由于缺乏高效可靠的弱光非线性相互作用和光学逻辑器件，目前的光计算技术主要以线性模拟计算为主。此外，由于缺乏真正意义上的光子信息存储手段，全光信号处理仍然难以实现，即光子不能独立完成存算/算存的完整过程。因此，从电子信息存储到光子信息加载或从光子信息加载到电子信息存储，仍然需要高精度、高速的并行电子控制和模数转换电路配合才能充分发挥光计算技术的全部优势。

2）碳基芯片

现代计算机是20世纪最重要的创新之一，依托硅基芯片应运而生，运行速度快且计算准确。如今，硅基计算开始逐渐到达物理极限，且需消耗大量电能但却缺乏智能。传统硅基芯片采取自上至下的微纳加工技术，需要光刻机自上而下在硅晶圆上通过刻蚀等工艺雕刻出复杂的器件结构。而碳基芯片则是利用大量的碳纳米管进行组装，来搭建宏观的器件结构，从理论上来说绕过了光刻机。