新華網北京7月27日電（趙秋玥）隨著人工智慧、雲計算等新一代信息技術不斷涌現，數字經濟正在蓬勃發展，國家也視其為發展新征程的助推器。數字經濟的發展對算力提出新需求。在此背景下，傳統計算架構也將面臨諸多挑戰，備受關注的異構計算也將迎來新機遇。

  7月4日，中國工程院院士、清華大學教授鄭緯民接受新華網專訪。“在數字經濟時代，摩爾定律的持續實現，為人工智慧的進一步發展提供了關鍵的基礎，當前需要通過軟硬體密切結合，才能解決我們面臨的各種挑戰，以及進一步提高算力。算力、網絡具備很強的公共基礎設施特性，只有開放性的産業生態，把選擇權交給用戶，才能促進用戶大規模加速投資數字技術，從而真正促進數字經濟的快速發展。”鄭緯民説。

圖為中國工程院院士、清華大學教授鄭緯民接受新華網專訪。新華網 周靖傑 攝

  摩爾定律是數字經濟高速發展的基石

  數據是數字經濟的關鍵元素。對數據進行處理、分析並獲得有用的價值，這對電腦算力提出很高的要求。據鄭緯民介紹，算力可以分為高性能計算HPA、數據中心和人工智慧電腦三大類。其中，人工智慧電腦對數據開展深度的分析，是數字經濟的核心驅動力之一，近年來在整體計算中的比例在逐漸增加。

  人工智慧計算具有計算密度高、需要大量低精度計算的特點，基于CPU的傳統架構主要面向事務處理和高精度計算，在處理人工智慧計算的適應性上有較大欠缺。GPU及各種人工智慧加速器在低精度計算單元密度、矩陣和立方體計算結構以及高速訪存架構上針對智能計算開展了很多針對性的優化，對人工智慧計算的支援效率大大提升。鄭緯民説，今後以GPU和人工智慧計算器為代表的異構計算架構有望進一步高速發展，為人工智慧支援數字經濟建設提供更有力的工具。

  提及算力，“摩爾定律”是繞不開的一個詞。半個世紀以來，摩爾定律一直是支撐半導體行業發展的背後驅動力。鄭緯民表示，摩爾定律是指每2年（或18個月）在晶片上整合的電晶體數量可以翻倍，主要依據積體電路制造工藝的進步來實現。整合度的提高，配合體係結構上的改進，為算力的持續指數增長提供了保證，也使得單位算力成本越來越低。

  從近年來人工智慧的發展來看，無論深度神經網絡，還是大模型等，都是演算法與算力協同發展結合的産物。鄭緯民認為，在數字經濟時代，摩爾定律的持續實現，為人工智慧的進一步發展提供了關鍵的基礎，也是數字經濟高速發展的基石。

圖為中國工程院院士、清華大學教授鄭緯民接受新華網專訪。新華網 周靖傑 攝

  軟硬體協同一體化是提升算力的關鍵

  針對應該如何通過“軟硬體一體化”進一步加速算力提升這一問題，鄭緯民認為，軟件主要提供的是靈活性和效率提升，硬體算力提供了最基本的資源基礎，這兩者需要密切結合才能解決在數字經濟時代，我們面臨的各種挑戰。

  舉例來説，隱私計算是很重要的發展方向，其目標是既能夠保證個人的隱私，又能夠利用數據開展分析和決策，為數字經濟提供動能。現有幾條技術路線中，如全同態加密和多方計算在理論方面較好地保證了隱私性，但在現有處理器架構上其計算性能非常不足，大大阻礙了其應用范圍。

  據鄭緯民介紹，為了解決這一問題，業界在隱私計算加速硬體上開展了很多探索工作，相關演算法也在演進之中，因此如何確定軟硬體的界限，什麼操作用硬體加速，什麼功能用軟件來靈活組合是當前的研究熱點問題，軟硬體協同一體化是解決這一問題的核心思路，也是整體進一步加速算力提升和使用效率的關鍵。

  人工智慧、無所不在的計算、無處不在的連接、從雲到邊緣的基礎設施——這四大超級技術力量，正驅動著世界對半導體的空前需求，開啟無限可能，實現從真正的混合算力環境到全新的沉浸式體驗。在鄭緯民看來，Intel在晶片方面擁有豐富的生態和完整的功能，近年來在虛擬化支援、以SGX為代表的安全計算環境以及新型持久化存儲設備等硬體功能上發展迅速，並為其提供了高性能的軟件生態。企業未來面對更加泛在、異構、復雜的資訊基礎設施，迫切需要Intel等IT巨頭企業及一步加強開放標準和開發生態方面的協作，推動未來社會的數字化發展。

  開放生態，促進數字經濟快速發展

  “開放生態才能共贏未來”的理念如今已經成為行業共識。信息技術已經滲透到整個社會的各個方面，其廣度和深度是歷史上其他技術沒有過的，算力、網絡具備很強的公共基礎設施特性，一家公司主導一個封閉的資訊産業鏈已經不再可行。只有開放性的産業生態，才能促進不同環節、不同角色的百花齊放、優勝劣汰，進而構建更加有競爭力的産業生態，可以説沒有開放就沒有成功的生態。

  “開放生態對數字經濟的意義也是不言而喻的，避免鎖死在單一技術體係中，把選擇權交給用戶，才能促進用戶大規模加速投資數字技術，從而真正促進數字經濟的快速發展。”鄭緯民説。