混合计算领域暗流涌动，云计算厂商宜提前布局

随着5G、云计算、大数据、物联网、人工智能等技术的高速发展，数据正在经历爆炸式增长，处理数据所需的算力规模和算力能力等需求也在同步快速提升。预估未来五年全球算力规模将以超过 50%的速度增长，到 2025 年整体规模将达到 3300 EFlops。

当前，云计算、高性能计算、智能计算算力、混合计算、算力网络等多种算力类型都在保持步高速发展。这其中，混合计算由于在绝对算力提升方面作用显著，一直成为行业争夺的焦点。近期，各领先公司纷纷在混合计算领域展现出新的成果，这些成果值得国内云计算厂商保持高度关注。

混合计算领域的变数

混合计算源于计算设备、计算能力的普遍提升及网络的发展，是一种综合利用云、边、端智能设备，GPU/TPU/XPU等各类异构芯片，类脑、量子、生物等新型计算方法，搭建混合架构的复杂计算机系统。

出于更高算力的需求，混合计算领域一直是兵家必争之地。近期其中竞争最为激烈的领域，一个是各类异构芯片，一个是以量子计算为代表的新型计算方法。

近日，英伟达(NVDA)股价狂飙25%，市值增长了2000亿美元，这相当于增长了一个AMD或者两个英特尔，英伟达也借此直接进入了一万亿美元市值俱乐部。虽然英伟达的成功可以追溯到多个因素，它在加密货币、元宇宙和人工智能领域的出色表现最终引发了股价上涨，但业界专业人士却认为这是产业认同了英伟达的预见：在下个十年，我们的产业将使用新型的AI电脑取代价值万亿美元的传统电脑。IT产业因此而获得了再生契机。

应对这些变化，国内云计算厂商对于混合计算领域有必要保持高度关注，做到提前感知。

异构芯片的兴起

当算力需求的高速增长让摩尔定律失效时，OpenAI首席执行官Sam Altman曾发表过一个摩尔定律形式相近的观点：从2012年的AlexNet到2017年底的AlphaGo Zero，训练最大AI模型所需算力每3.4个月翻一番。到了GPT-3，这个数字被缩短到2个月翻一番。而到了ChatGPT时代，需要考虑的就不只是AI训练算力，还需要考虑AI推理算力。

GPU使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作。此后，凭借着在虚拟化、网络、存储以及安全方面的优异表现，DPU在这四个方面分担了CPU的工作，从而让CPU集中于更多业务处理场景的处理。继CPU、GPU之后，DPU也成为了数据中心场景中的第三颗重要的算力芯片，为高带宽、低延迟、数据密集的计算场景提供计算引擎。

为了应对异构芯片的挑战，包括中国电信天翼云在内的国内厂商，也迅速跟进，推出了自己的DPU芯片。相当数量的国内云计算厂商，也已在布局，在大规模的算力中心，将形成DPU+CPU+GPU的混合算力结构，CPU负责通用计算、GPU负责AI计算、DPU负责资源卸载&加速&隔离。

而近日，异构芯片又有了新的变化。英特尔此前就对外表示，未来几年，英特尔会转向更先进的制造工艺，还有先进的封装技术，力争推出更强大的芯片来。并且还将整合高性能的CPU、GPU的线路图，计划将CPU和GPU整合成一个芯片，代号为 Falcon Shores，这样的芯片不叫CPU，也不叫GPU，叫XPU。近日，英伟达的Grace CPU超级芯片也正式落地，推出基于NVIDIA Grace CPU超级芯片的超级计算机。Grace CPU超级芯片由两个CPU芯片组成，它们之间通过NVLink-C2C(一种新型的高速、低延迟、芯片到芯片的互连技术)互连在一起。

从这些变化中不难看出，未来算力将更多地集中于云上，人工智能的应用也越来越普及。因此算力需求的高增长之下，CPU与GPU、DPU等异构芯片的融合已经是一种必然的选择。

混合量子-经典计算有望迅速取得突破

自从普朗克在1900年首次提出了能量的不连续性之后，量子计算的诞生让现行的计算变成了经典计算。量子计算不仅具有加速运算的功能，而且可以将某些在电子计算机上难解的问题变换为可解的问题。

有关量子计算技术的突破多与三个因素有关，即量子比特能够维持量子态的时间长度、量子系统中连接在一起的量子比特的数量和对量子系统出错的把握。这三个因素使得目前纯粹的量子计算机还只能处在“专用机”阶段。

尽管如此，将量子专用机与电子超级计算机相结合，采用量子—经典混合算法，实现量子计算和经典计算机一起工作，依然可以大大提升运算速度，起到量子赋能的效果。并且，在未来相当长的时间里，混合量子-经典计算将是量子计算机走向实用的主流做法。

混合量子-经典计算领域不断升温，新成果也不断出现。在ISC期间，NVIDIA、罗尔斯·罗伊斯和量子软件公司Classiq就宣布了一项量子计算突破。通过采用NVIDIA的量子计算平台，两家公司设计并模拟了世界上最大的计算流体力学(CFD)量子计算电路。此外，NVIDIA还宣布计划与德国于利希研究中心(FZJ)的于利希超算中心(JSC)联合建立一座新的实验室，该实验室将与慕尼黑的ParTec AG一起在NVIDIA量子计算平台的基础上开发一台经典-量子超级计算机。

在国内，北京量子信息科学研究院也在2023中关村论坛正式发布“Quafu”量子计算云平台，这一全链条（全栈式）自研的量子计算云平台搭载三枚自研超导量子芯片，单芯片最大比特数达到136，同时测控精度高，最高可以实现18量子比特的全局纠缠。与异构芯片中CPU与GPU的关系相类似，量子云计算并不是要代替经典云计算平台，正如量子计算机在定位上也不是要取代经典计算机，而是以QPU（量子处理单元）的形式，起到加速计算的作用。

从混合计算领域的这些新成果中，可以想见混合计算领域的突破已经发生，国内云计算厂商宜提前在这一领域布局。