每經記者 淡忠奎    每經編輯 劉艷美

圖片來源：主辦方提供

“2021年全國數據中心的能耗已經達到全社會用電量的2.6%，而且還在快速增長。”今天（11月24日）上午舉行的2022年天府數字經濟峰會上，中國科學院院士、北京航空航天大學教授錢德沛以《從網格到東數西算：構建國家計算基礎設施》為題作了主旨發言，談及東數西算背景下算力需求不斷上升、計算機異構化及算力中心多樣化等最新趨勢。

他認為，在“雙碳”背景下，如何降低IT設備的能耗是一個非常緊迫的任務，因此我們要約束數據中心的能耗。2021年，全國數據中心能源消耗2166億千瓦時，較2020年增長44%，占全社會用電量的2.6%左右；二氧化碳排放量約1.35億噸，較2020年增加3915萬噸，占全國二氧化碳排放量的1.14%左右。

算力中心正朝多樣化方向發展

錢德沛表示，東部地區的電能已經非常緊張，而西部地區的水電、太陽能、風電等資源比較多。但是新能源電力入網比較困難，西電東送投資巨大、輸電損耗也很大。相比輸電，傳輸數據是比較劃算的一種方式。

這也是“東數西算”工程的重要背景。在他看來，在“東數西算”驅動下，我國的算力需求已經出現新的趨勢。第一，算力需求不斷上升。一方面，傳統的科學研究、產業升級轉型對算力的需求越來越大，比如數字模擬、數字孿生、產品優化設計；另一方面，新興的人工智能應用和大數據應用對算力的需求也不斷上升，比如像大模型訓練，訓練一次就需要很大的算力。

與此同時，云計算、大數據已經成為行業技術進步的手段，越來越多的用戶把網站、業務平臺和信息系統牽引托管到云數據中心，也造成了算力持續上升。

為了高效處理多樣化應用，計算機體系結構異構化，這是第二個趨勢。錢德沛指出，在世界TOP500前十的計算機當中只有1臺日本的同構系統，其他都是異構系統。面向人工智能應用，異構結構也不斷發展，CPU+深度學習處理器/加速器結構被智算中心廣泛采用，比如CPU+Google TPU，CPU+寒武紀等。

簡言之，同構計算是使用相同類型指令集和體系架構的計算單元組成系統的計算方式，而異構計算主要是指使用不同類型指令集和體系架構的計算單元組成系統的計算方式。

第三個趨勢是算力中心多樣化。為了應對應用多樣化，算力中心也朝著多樣化的方向發展，傳統的超算面向科學和工程計算，而智算中心面向人工智能應用，需要配置深度學習處理器。多樣化算力中心的業務較在交叉，比如超算中心在努力支持人工智能和大數據應用，而云服務商除了傳統主機托管外，也開始支持新興的業務服務，像AI、大數據等。

算力需求變化亟待運行模式創新

在錢德沛看來，算力需求不斷上升、計算機體系結構異構化和算力中心多樣化趨勢，給算力發展帶來三個亟待破解的問題。首先要解決的問題就是異構算力中心的透明調度問題。在多種體系結構、多種算力形態、不同部門算力發展的前提下，如何把它們互聯和調動起來。

這需要根據任務類型確定所需要的計算機資源，然后根據各種算力中心的軟硬件配置，將任務合理分配和調度。不僅要考慮中心的硬件資源，還要考慮中心是否具備軟件資源、用戶服務質量和計費需求，比如限定完成時間、資費水平等。

除此之外，異構體系結構顯著增加了并行編程的復雜性，這在多樣化算力中心場景下更為明顯。雖然廠商推出了編程語言/接口，但這些編程語言和接口仍然只能支持他們自己的平臺，異構平臺編程的程序通常難以不加修改就可以在其他平行運行。這就需要在軟件編程模式和語言方面做更多的工作，支持并行程序在多樣化算力中心的透明調度和運行。

錢德沛認為，分布環境下的數據放置也是一個亟待解決的問題。如科學/工程計算和大數據應用等多數計算應用的數據規模都較大，在分布式算力中心環境下，數據的放置對應用性能和能耗影響很大，計算任務調度和遷移時要考慮數據傳輸和訪問的開銷。

這些都是亟待突破的技術性問題。與此同時，算力需求的變化也亟待運行模式創新。根據他的設想，下一步要基于國家超算基礎設施建設和運營超算應用網，類似于現在的網絡銷售平臺，“要在超算運營網上建設和運營‘計算淘寶網’‘計算京東網’。”

他認為，在這種環境下領域用戶面對的是他們所需要的應用軟件、應用流程、問題解決方案，而不是超級計算機，不以獲取機時為主要目的。領域應用可以按量付費、按需使用，改變傳統的購買許可證的方式，從機時提供向應用服務轉變。

此外，應用軟件和應用解決方案應該是計算商店出售的按用收費的商品，因此要發展與應用模式相匹配的新開發機制。比如，采用類APP無商店的模式和機制，鼓勵更多的開發者進入這個領域開發各種應用軟件。