力时代|每一次互联网红利，背后都离不开这场新计算革命( 二 )
作为这场革命的引领者 ， 谷歌大脑之父吴恩达后来重新做了一次识别猫脸的实验 ， 结果只用了16台电脑、64个GPU ， 比用CPU整整节省了近百倍 。
GPU只是一个缩影 ， 它反映出的是近年来一个迅猛增长的计算趋势：
传统CPU一家独大的格局正在终结 ， 全世界正迎来一个新的异构计算时代 。
在这个新的计算时代 ， 各种非x86架构的算力百花齐放 ， 以满足复杂场景下 ， 对算力更加多样化的需求 。
比如 ， FPGA和ASIC 。
此前 ， 无论CPU还是GPU ， 都属于通用芯片 ， 它们基于半个多世纪前的冯·诺依曼结构设计 ， 可胜任大多数的通用计算场景 。
但这种基于指令集的计算架构 ， 需要在内存和处理单元间传输数据 ， 不但影响了效率 ， 还增加了功耗 。
FPGA和ASIC不同 ， 它们是一种专用芯片 ， 没有指令集 ， 也无需共享内存 ， 而直接以并行和流水线的方式处理数据 。 不但速度快 ， 功耗也低得惊人 。
当然 ， 代价也不菲 。 由于是专用芯片 ， 它们只能用于特定目的 。 其中 ， ASIC完全针对客户定制；而FPGA属于半定制 ， 现场可编程 ， 可重复使用 。
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自从1985年 ， 赛灵思（Xilinx）创始人罗斯·弗里曼发明FPGA以来 ， 这种芯片已广泛用于许多要求低时延的场景 。
比如 ， 5G通信基站和自动驾驶 ， 后者几毫秒的刹车时延就可能致命 。 还有金融市场高频交易、军用导弹制导系统 ， 等等 。
不仅如此 ， 今天 ， FPGA正与GPU一起 ， 成为全球高性能计算（HPC）和大型数据中心的加速器 。
前者以速度取胜 ， 后者擅长大吞吐量数据处理 ， 它们如同人的四肢 。 CPU则形同大脑 ， 负责统筹、调度各种计算资源 。
2010年以前 ， 微软必应（Bing）搜索引擎基本上靠CPU驱动 。
但大数据和人工智能时代的到来 ， 让传统设备不堪重负 。 最终 ， 微软不得不用FPGA来加速计算 。
【力时代|每一次互联网红利，背后都离不开这场新计算革命】结果 ， 无论数据吞吐量 ， 还是延迟 ， 都得到10倍级的提升 。
如今 ， 微软已在自家数据中心、一半以上的服务器部署了FPGA加速卡 。 亚马逊、IBM等全球科技大佬也纷纷入局 。
就连英特尔 ， 也顾不上身段 ， 斥资167亿美元 ， 收购了全球第二大FPGA芯片制造商Altera ， 试图续写神话 。
谷歌则基于ASIC架构 ， 开发了一款专门用于加速神经网络计算的TPU芯片 。
众多非x86架构的芯片 ， 共同托起了一个崭新的计算时代 。
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20年前 ， 人类进行一次全基因组测序 ， 需要数年之久 ， 现在只需要1天 。 在这背后 ， 是成千上万倍的算力提升 。
【3】
新计算时代 ， 给人类带来的远不止算力的提升 。
在算力需求还不大的年代 ， 功耗并非大问题 。 但如今 ， 随着全球HPC和大型数据中心的兴建 ， 高耗能正成为一个棘手问题 。
另一方面 ， 手机等小型终端设备 ， 也对续航和功耗 ， 提出越来越苛刻的要求 。
传统CPU ， 无论硬件设计还是软件设计 ， 功耗都不占优 。 硬件层面 ， 同等算力下 ， 采用流水线设计的ASIC和FPGA ， 功耗比CPU低很多 。
软件层面 ， x86 CPU采用复杂指令集 ， 与采用精简指令集的ARM等芯片比 ， 功耗天生就吃亏 。
由此可以预计 ， 未来ARM、FPGA、ASIC等低功耗的绿色计算 ， 将大行其道 。
多元化的格局 ， 也为全人类提供了一种更安全的计算 ， 同时避免对某种单一计算架构的过度依赖 。
从这个意义上讲 ， 未来的计算将满足四个特征：异构、集约化、绿色和安全 。
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这样一个新计算时代 ， 对今天的中国意义尤其深远 。
1882年9月4日 ， 爱迪生亲手合上世界上第一个商用电力系统的电闸 ， 电流沿电线从珍珠街电站流向曼哈顿金融区 ， 照亮大半个纽约 。
4年后 ， 西屋电气创始人威斯汀豪斯又建造了美国第一个商用交流电电力系统 。
一轮接一轮电力大基建 ， 使得美国人率先开启了电气时代 ， 并为美国经济注入强劲动力 。 最终 ， 美国取代欧洲 ， 成为新的世界中心 。
一百多年后 ， 随着数据大爆炸 ， 算力正成为驱动经济的新动力 。
在中国 ， 12.9亿手机用户、近1亿个体户和2000多万家企业 ， 每天都要靠算力来完成各种线上线下交易 。
这背后 ， 每年高达数十万亿元的电商交易 ， 要通过云端的算力来处理 。
不仅如此 ， 算力还支撑着从VR/AR到自动驾驶 ， 从人工智能到工业互联网……所有我们生活中的新科技、新产业 ， 正在改造着传统产业的面貌 。
因为有了更强的算力 ， 智慧工厂、智慧农场、智慧交通、智慧医疗、智慧政务……不断从理想变为现实 ， 并由此带来更高的效率和更高的产出 。
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