大算力时代已经到来
计算机发展到现在,早已经历了大数据时代,而现如今国家也注意到国民大数据的重要性,而给予保护性条款和制度的建立。我觉得这只是早已注定的结局,但是未来该走向何方,着眼当下,我们互联网人早已身处在答案之中——大算力(Big Computing Power)时代。
序言
回顾 2019 年,Nvidia 宣布下一代的图灵架构
的显卡将会具备光追技术。而在随后 2020 年,区块链大佬就发现 Nvidia 的RTX20
系显卡对原GTX10
系算力的提升有着难以置信的显著表现。就此大算力时代也彻底拉开了序幕。当然,许多 3A 大作也可以在 4k 画质下突破百帧。随后,AMD 也在 2019 年决定发布新 RDNA2
架构的 RX5700 并追加具备光追的驱动。只玩集显的 Intel 突然宣布要把独显市场抢回来。
当然受益更多的则是人工智能领域和视觉运算领域。随着强大算力显卡的不断流入市场,人工智能的建模和训练时间也得益于强大的硬件的支持而渐渐缩短。就比如特斯拉就将 AMD Ryzen 芯片装进了 Model 3 中,并且设立基于 Nvidia 的 GPU 加速平台的超级计算中心。 相比于高通尝试将 ARM 架构装进笔记本或平板,Apple 则直接表演了什么叫作一招鲜吃遍天,在 Macbook Air/Pro 上放 M1/M2,在 iPad Air/Pro 上放 M1,iMac 上放 M1 Pro/Ultra,而他们的架构都来自 Apple Silicon(一个早期在 iPhone 里的 Arm 芯片)。虽然每次熬夜看发布会后,从参数上 CPU 的运算依旧的牙膏,但特别的是 GPU 算力的表现却不断打破摩尔定理。而作为 TF 的大佬,Google 也是在 TPU 优化上不断学习和实验,以追求更高的算力提升。
如今,Twitter 等大佬提出的 Web3.0 概念以及 Meta 的扎总提出的元宇宙概念,都无疑印证了大算力时代的来临。
大算力时代的阶段
正如人类的历史长河,从石器时代到文明时代。我们所处的大算力时代也存在着多个历史阶段:80 年代我们的算力停留在基础数学运算,相当于“石器时代”;90 年代算力随着大规模集成电路的发展而茁壮成长,类似于“青铜铁器时代”;到了 21 世纪初期,互联网和个人计算机的普及程度越来越高,大算力时代也进入了“中世纪”,无论是互联网公司或网站,还是形形色色色的程序开发人员等都是呈指数式的上涨。这是一个非常积极的表现,这说明大算力时代的文明程度正以惊人的速度成长和完善着。或许,很多经历过“青铜铁器时代”的人会感到力不从心,因为这个过程的跨度过于迅速,但这并非说明他们失去了时代的关注度。比如约翰·卡马克,原 ID Software 创始人之一,后投身 Oculus 的技术研发兼 CTO,也做过马斯克一样的事(造火箭)。 《疯狂的赛车》里王双宝老师说过:“给你瞧瞧,啥子叫干一行,爱一行。”这或许是我们年轻一辈需要静下心来学习的。话题扯远了。随着 08 年到 12 年智能手机的流行,这个阶段对于用户而言就是智能变得极为便捷小巧,但是事实上对于算力的功耗的控制以及高性能的提升才是真正到达了炉火纯青的地步。软件架构上也从 Online 的算力集中化转为 Serverless 的算力分布式。除了 GPU 制程工艺的功劳,也有 GDDR5 和 LPDDR5 的内存技术提升。这些也不能说明我们已经超越了“中世纪”,我们的算力还不足以支撑真正的“大数据”以及整个互联网。我目前绝大多数的场景,都可以通过虚拟机 60%的算力性能就可以完成。但无疑的是,我对于未来的算力还是可期的态度。
更多元化的技术形态
将来的技术形态会更加多元化,存在更多的新型领域。以前开发一个软件基本会写程序就可以了,现在有团队才能胜任一个软件开发。开发难度的提升也是由于大计算(Big Computing)所引起的领域分化过于积极导致的,C 对于 MIT 的学生一天就够了,而 System/360 对于 Dijkstra 就是“职业生涯最黑暗的一周”。更多的领域都会由于大计算的影响,而产生更多的分支以及功能的细化。就比如存储:
缓存淘汰算法;
关系型数据库的树形结构;
KV 数据库的 hash 表;
时序数据库的时序数据计算;
搜索引擎技术;
虚拟化存储的离散数学计算;
图数据库的有损压缩算法;
元数据和消息的 Gzip,snappy, brotli 和 zstand 等;
目前存储已经朝着分布式虚拟化发展,对于分布一致性计算还有其他的数学计算,我就不一一列举了。
但是一切的核心也十分简单就是学好数学。“正确地说数学不仅包含着真相,还有一种超乎寻常的美。——伯兰特罗素”(电影《知无涯者》)
结语
这是一个最好的时代,也是一个最坏的时代;这是一个智慧的年代,这是一个愚蠢的年代;这是一个信任的时期,这是一个怀疑的时期。 ——狄更斯《双城记》
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