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云栖科技评论 | 数字经济时代,需要“新大脑”

简介:

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2002-2006年,在经济的高速发展中,电力短缺不期而至:2004年全国陷入大范围“电荒”,21个省大面积“拉闸限电”,24个省共缺电30GW;至2005年,情况虽有所缓解,但仍有10多个省份出现短缺,造成巨大经济损失,有的省份GDP损失(当年)高达1~2%。

作为电力时代最宝贵的资源,电力的短缺造成了巨大的经济损失,影响了人们的正常生活;随着数字经济时代的到来,我们正在经历从电力时代向算力时代的转变:在未来的很长一段时间里,作为数字经济时代的核心生产力,算力很可能重演电力短缺的一幕,出现供不应求的情况,这需要从现在就开始关注。

美国国防高级研究计划局(DARPA)的首席微电子专家Bill Chappell是“算力短缺”问题的支持者之一,他认为,支撑全球芯片产业发展,同时也是维系全球算力供给水平的“摩尔定律”,“早在十年前就死了”,这位芯片专家认为,芯片性能的持续提升一直维系着该行业的发展,强大的计算能力更是在不断开辟新的技术市场,但是在过去很长一段时间,这种性能的改善在持续减弱,也就是说“虽然芯片公司还在持续投入,但是芯片的性能改善却无法与过去相提并论了”。

不只是Bill Chappell,卡耐基梅隆大学的教授Erica Fuchs也持有相同观点,而英特尔等公司近年来在芯片性能提升上的不佳表现,恰好印证了他们的观点。这多少有些讽刺:芯片行业已经发展了近60年,但恰恰是在我们正在进入算力时代的当下,遭遇了前所未有的芯片性能提升瓶颈。芯片行业一旦陷入慢速发展周期,算力短缺几成定局,造成的损失不可估量。

DARPA的电子产业复兴计划在此时提出了一条新的发展道路:在新材料和新体系结构上找寻提升芯片性能的方法,比如说3D单芯片片上系统(3DSoC)就可以在90纳米制程工艺下,以相同的芯片面积实现当前7纳米制程工艺所提供的性能。

因此,改变追求制程工艺的传统方式,在材料、体系机构、软件定义、3D化等多个层面寻找提升芯片性能的办法,对解决芯片发展问题,为算力时代提供充足的计算能力,具有非常重大的意义。突破传统方法,从之前未曾涉足的维度解决当前难题,不止适用于为算力时代找到突破芯片性能的方法,也适用于绝大多数数字经济时代的技术发展场景。

比如说,谷歌大脑团队使用新的思路,构建出用于移动设备的CNN模型;阿里云的城市大脑团队利用“认知反演”理论构建城市大脑技术理论体系,解决城市交通拥堵问题;所有这些都利用了新的思路、新的维度,没有陷入传统解决问题方法的“循环陷阱”。在数字经济时代,我们正面对越来越多的未知问题和难解的“僵局”,如若固守传统的方式方法,只会陷入无尽的循环或是干脆遭遇彻底的失败。

以新的维度思考,从新的角度观察,用新的方法尝试解决问题,是数字经济时代的“解题秘诀”,换句话说,我们需要“新大脑”,只有这样,我们才能真正步入数字经济的时代,同时享受数字经济时代所带来的“数字红利”。


原文发布时间为:2018-08-17

本文作者:崔昊

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