计算产业发展简史及趋势
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· 2021-11-04
以“信息技术”为特征的第三次工业革命，将世界带入了数字化时代；以“智能技 术”为特征的第四次工业革命，目前正在席卷全球，将会把人类社会带入智能化时 代。
本文主要介绍不同种类的处理器芯片以及异构计算的相关知识，更多计算知识请参看文章“终极版：服务器基础知识全解(182页PPT)”。
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计算已经进入3.0时代。从最早期的大型机、小型机时代，是专用计算，我们称之为计算1.0。
到了x86时代，在Intel的带领下，在摩尔定律的驱动下，计算由专用走向了通用，大量数据中心开始出现，也是当前计算产业所处的阶段，我们称之为计算2.0。
随着数字化程度的加速发展，世界逐步走向智能化，计算已经不仅仅局限于数据中心，也不仅仅局限于为走向了全栈全场景，我们称之为计算3.0时代，而这个时代的主要特征就是“智能”，所以我们也称之为“智能计算”。
由于大型机存在功能不足、接口封闭、群体受限和成本高昂等问题，所以IBM、HP和SUN等公司推出了各自架构封闭的小型机来缓解这些问题。
IBM 小型机是小型机的典型代表，目前已经历Power4、5、6、7和8等，处理器可以支持到扩展到16和32路。近几年，IBM发布Open Power和PowerLinux等项目，标志开始由封闭转向开放架构。
算力需求日趋多样化：云侧、边缘侧、端侧，有更关注性能的、有更关注能耗的，有关注时延的、有关注产品耐各种极端环境的。
服务器市场已经从虚拟化、云计算到现在的AI计算、边缘计算、HPC，传统服务器厂商正面临越来越多不同类型的计算需求，所以在计算架构上既要能适应不同的算力需求，同时也要在部署，管理，运维等角度去优化和适配。所以在这样的背景下，我们可以总结出两大挑战：传统服务器的算力瓶颈如何突破和高额的运维管理成本如何降低。
在原子时代，摩尔定律物理极限如何突破，面向未来18倍海量数据的增长，以及每年10倍算力的递增，计算进入多样性时代，将带来大量异构计算的需求，没有一个单一的计算架构能够满足所有场景。
所有数据类型的处理，我们看到各种CPU、DSP、GPU、AI芯片、FPGA等同时存在，多种计算架构共存的异构计算最优的解决路径，从而更好满足业务多样性（智能手机、智慧家庭、IoT物联网、智能驾驶等。场景的多样性）、数据多样性需求（数字、文本、图片、视频、图像以及结构化数据、非结构化数据等）。
计算产业，历经近半个世界的发展，持续改变着社会，改变着产业；但计算产业本身，也在不断的进化。
从专用计算，到通用计算，再到现在全栈全场景的智能计算时代，应用多样化，计算场景多样化，而需要处理的数据类型也多样化。计算多样性带来了新的挑战，单一的计算架构无法满足所有的计算需求，发挥计算架构的独特优势，多种计算架构的组合才是最优的解决路径。
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