沐曦集成电路：通用算力的需求和机遇

沐曦集成电路（上海）有限公司CTO杨建

12月22日，在无锡举办的“中国集成电路设计业2021年会暨无锡集成电路产业创新发展高峰论坛（ICCAD 2021）”上，沐曦集成电路（上海）有限公司CTO杨建带来主题为《通用算力的需求和机遇》的精彩分享，以下为演讲全文：
    
我们看一下四次工业革命的发展，第一次工业发展是燃气之后推动机器化发展，以前是用水带动磨坊磨麦子，后来带动蒸汽机。第二次工业革命是电气化，最大发明人是爱迪生。第三次工业革命到现在是信息化、自动化时代，过去几年，中国自动化发展的很快。最新的工业革命时代是智能化，起源于2014年开始的预算，要感谢他，另一个要感谢的是GPU算力。
   

在整个发展过程中，我们邓公很厉害，给我们提出科学技术是第一生产力。目前中国一年有20万大学生毕业，回到十年前，只有10万，所以科学技术是第一生产力一定是没错的方向。
   

很早就有计算，比如中国祖冲之的计算圆周率。在二战的时候、一战的时候，弧线到落地点要计算，问题并不复杂，但是在那个时代，只有手摇计算机，没有电子计算机20年前，计算不发达，我们计算都是一张一张的表去找的。第一台电子计算机，每7分钟就要换一个晶体管，计算过程每7分钟就要停一下，这是非常可怕的事情，每次的计算能力只有5000次，但是比手摇计算机已经快了3000倍到5000倍，非常快了，差不多可以达到每次做5000次加法的计算。回到计算的历史，计算历史是以西方开始在研究行星的运动规律，特别是开普勒发现行星是椭圆形。根据某一个点的不规则，计算另一个行星大概是在什么位置。到了牛顿时代，他用归纳法，上海这边说中学生一定要在学物理和化学的时候学会归纳法，这是非常基础的科研方法，牛顿最大的贡献是天体物理、力的作用用公式化表明，整个世界进入新的时代，是整个现代科学发展的鼻祖。到了20世纪，传统做实验方法已经被计算方法替代了，计算的时候可以计算更新的物质，比如某种化学反应，更小的发动机。现在到了2014年之后，进入大数据时代，包括智能化时代。
   

这是经典的科学计算维度图，算一个物体，从10的-3/1尺度，到大尺度，最大尺度是航天动力的雷诺系数，把所有空气动力学问题解到的话，按照现在的半导体水平，需要到2080年。2080年，雷诺多希望达到100米，大型航天器都可以利用这个技术求基，而不需要风动。
   

过去疫情期间，我们更多的尺度是在纳米级上找新冠药物分子结构，过去两年发展非常快，对于中国大的制造产业发展，比如汽车和飞机，这是制造业最顶端的两个东西，中国在未来需要大量的计算做汽车外观、重量材料。
   

下面要讲的，其实是一个稳流问题，当一个流体，这个水看起来不动，是静态的，其实不是的，它一直在流动，它是可以计算出来的。右边的是常见的飞机起落架设计，我们知道，飞机在降落的时候，它最大的噪音来自于起落架，起飞的时候它展开了，产生了很大的动力，这些东西都需要计算表达。
   

过去中国造了世界最大的风动，现在中国在造世界最大的数字风动。制造的时候通用算力用网格表达，网格越密，计算精度越高，现在空气动力学可以达到2%的精度，我们可以算出来飞机在平流层飞行的时候，某个速度下需要的声力多高，需要耗多少油。更高精度，需要把网格更加密，原理飞机场的位置可以把精度降低一点，不需要那么精确。所有的计算有两种算法，一种是有限元法，一种是有限容积法。最终会展开一个线性方程，线性方程计算量非常大，目前是10亿×10亿的线性方程，2080年可能需要再增加1000倍的网格，才能达到100米的系数。
   

通用算力是数字时代的发动机，关于燃料问题，燃料在3000年前的《圣经》里就记载，说中东有个东西，点燃就可以燃烧。在智能化时代，人工智能这个问题提出的很早，在50年代就提出了，但是一直没有形成真正的社会推动力，为什么？因为算力缺失，导致没有算力时代的发动机。
   

2014年，2015年人工智能开始爆发，2014年，一个有钱公司货研究室有100张显卡，他能够在2014年和2015年做一个算法。现在不行了，现在做大型算法，你可能需要5000张显卡，做6个月才能做出来，这是对算力需求比较巨大的增长。2015年之前，两次人工智能寒冬，我认识很多博士生，在八十年代初到九十年代中，他们花八年、十年都没有拿到博士学位，现在全民几乎都在做人工智能、做计算，三四年就能拿到学位。
   

新时代，我们说计算里就是生产力，自动驾驶到L4的时候，大概需要2T算力才能到L4驾驶，L5自动驾驶需要3-5P的算力。智慧城市，金殿比较发达的一线城市，按照今天需要的摄象头数量，还需要增加10倍到20倍，同时目前整个智慧城市已经处理的摄象头数据目前连1%都不到，算力非常大。看一下整个计算的扩展，过去在做化合物合成，特别是无机物合成、晶体合成，必须做实验，我读书的时候，IDM有一个博士为了做一个材料，做4万次，失败了，他把失败写成一篇论坛。在去年的12月份，第一次人内在计算机上观察到了多晶硅的结晶过程，他把整个硅圆子的结晶过程做成纳秒之后，在计算机上实现计算，它就来源于算力。我们对于计算算力的需求，在过去6年期间，特别人工智能和科学计算，是按照每3.5个月算力增长一倍的需求在往上增长。
   

国家对“十四五”的规划。芯片是我们的钢筋混凝土，设计师是各种应用，你要把房子装饰城大楼，还是别墅，还是工作室，这是我们做的事情，整个社会要进行数字城市、数字孪生，在大全球不太稳定的情况下，数字孪生对全球非常重要的是恐怖分子的袭击、毒气、炸弹爆炸这些方面的作用。数字经济里有一个观点，数据发展非常快，大概每年增长一倍到两倍的数字，而且会越来越快，数字和GDP有越来越正向的关系，中部现在是迈进中等发达国家的节点，我们去看世界前三名数字算力高的国家，就是日本、韩国、美国，他们会高很多，卖资源的国家不算，卖资源的国家是靠卖老祖宗的地吃饭的。数字经济的基点是4000亿，上面还有各种各样的软件和应用。
   

体现一个国家算力水平最高的大装置是超级计算机，中国发展和全世界相比，还处于第一梯队，不算第二梯队，这里面，日本、中国和美国是最重要的发起竞争者，欧洲自己没有芯片，欧洲全要依赖美国那边给的装置往下走。日本不太一样，美国制裁日本之后，80年代后，日本所有的超算芯片都自己做，没有买过任何国外芯片。中国的太湖之光还是蛮厉害的，就在无锡，算力曾经一直排名在世界排名第一梯队，蝉联四五年时间。美国是CPU+GPU的结构。
   

中国超级计算机的数量真的很多，但是我们资源太浪费，我们数量是美国的2.5倍，但是总算力仍然没有美国高，我们有很多小的重复建设，没有从政府战略层面做规划，这是我们观察到的结果。
   

再看全世界去年超级计算机的排名，前五名是日本、中国、美国，日本是富岳，美国是上一代的超算，美国所有的超算都进入CPU+GPU阶段，意味着他的95%以上算力是GPU提供，CPU只作为辅助控制系统。日本的富岳一期工程，因为没有达到日本政府的要求，所以说二期工程已经停掉了，本来今年应该上二期的，预计今年实现亿级计算。
   

GPU是图形处理器最重要的掌上明珠，为什么这么重要？现在除了CPU之外，提供算力最大的是GPU，全世界将近有5000万程序员可以在上面写程序。GPU是两大公司在控制，我们沐曦希望成为世界第三极，形成三国鼎立，在世界舞台上拼搏。
   

我们去年9月份成立，现在是15个月，还没有产品，未来可以看到我们的产品，我们现在在全国有6个Office，超过450人，将近500人，70%是硕士，80%是研究人员、开发人员，10%是博士，发展本质迅猛。我们公司MataX，我们公司的文化，其中有一条讲到Teamwork，我们要和上游的供应链做Teamwork，中芯国际未来可能会提供下游生产的Teamwork，我们希望后面可以和更多伙伴完成生态的发展。

我们的市场主要面向高性能计算、以GPU做核心，展现算力本身的发展。公司有4大竞争力，所有IP，核心GPU IP自研，现在做自研IP的有200多人，软件会去兼容生态，利用前人的生态，站在前人生态的基础上，扩大对客户的支持。另外我们的创新很多，从去年9月份成立到现在，申请了70个专利，这是非常训练的过程。