郭建辛
GPU作為數(shù)字經(jīng)濟時代的核心算力引擎,已廣泛應(yīng)用于人工智能、自動駕駛、科學(xué)計算、生物信息、油氣勘探等領(lǐng)域,對助力各行業(yè)發(fā)展與變革起到了關(guān)鍵支撐作用。
隨著數(shù)字經(jīng)濟的興起,大量新興前沿行業(yè)快速發(fā)展,如自動駕駛、基因測序等,這些行業(yè)的共同特點便是要處理海量的數(shù)據(jù)信息,需要的算法模型越來越龐大,對算力具有強烈的應(yīng)用需求。
自動駕駛技術(shù)本質(zhì)上是汽車感知層(攝像頭、傳感器等)獲取數(shù)據(jù),由中央決策層(自動駕駛計算平臺)對數(shù)據(jù)快速處理并做出精準(zhǔn)決策的過程。隨著自動駕駛技術(shù)的快速發(fā)展,系統(tǒng)復(fù)雜度日益提升,對算力的需求越來越高。目前自動駕駛行業(yè)一般認為,L2級自動駕駛需要的算力在10 TOPS(TOPS,即每秒萬億次整型計算能力)以下,L3級需要30—60TOPS,L4級需要超過100 TOPS,L5級需要超過1000 TOPS。GPU作為算力基礎(chǔ)設(shè)施的重要來源,為自動駕駛整車廠的算力競爭提供了充足保障,未來還將繼續(xù)作為核心算力芯片推動自動駕駛技術(shù)向前發(fā)展。
隨著基因測序技術(shù)的不斷成熟和人類對生物體的好奇以及自身健康的不斷關(guān)注,基因測序行業(yè)正迎來快速發(fā)展態(tài)勢。根據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究院統(tǒng)計,2020年我國基因測序市場規(guī)模達118億元,同比增長22.9%?;驕y序技術(shù)的關(guān)鍵是計算系統(tǒng)能快速處理海量的基因組數(shù)據(jù)(以人類基因組為例,約有30億個DNA堿基對),所面臨的計算量無比龐大,同樣需要GPU的強勁算力作為計算支撐。
除以上介紹的自動駕駛、基因測序等領(lǐng)域外,GPU更是廣泛應(yīng)用于科學(xué)計算、量子計算、區(qū)塊鏈、數(shù)字孿生等新興前沿領(lǐng)域,對助力新興行業(yè)發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。
GPU強大算力帶來的行業(yè)變革力同樣影響著傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè),給眾多傳統(tǒng)行業(yè)帶來新的發(fā)展機遇。大量傳統(tǒng)行業(yè)已積累了海量的行業(yè)數(shù)據(jù)資源,并且面臨著迫切的數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路,所積攢的海量數(shù)據(jù)急需被處理,必然需要強大的算力作為支撐。
在油氣勘探過程中,鉆井井位的確定非常關(guān)鍵,一次鉆井花費多達數(shù)億美元,假若井位定錯,損失將十分慘重,因此鉆井前需要對廣闊的地下結(jié)構(gòu)進行油藏勘探模擬。當(dāng)前應(yīng)用最普遍的油藏勘探模擬技術(shù)是通過向地下發(fā)射地震波,然后將地下不同地質(zhì)層反射回來的地震波信號通過地面檢波器收集后,利用大型計算機通過多套專業(yè)處理軟件和一套完整的疊前時間偏移、疊前深度偏移軟件系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)處理,從而得到準(zhǔn)確的地下油藏地質(zhì)模型,便以研究人員進行下一步的分析解釋。
由于采用人工地震波進行油氣勘探的過程會產(chǎn)生巨大的數(shù)據(jù)量(地面檢測范圍通常達上千平方千米,監(jiān)測點多達上萬個),精準(zhǔn)油藏地質(zhì)模型的形成動輒需要處理TB(TB,即萬億字節(jié))級的海量數(shù)據(jù),因此對石油勘探計算系統(tǒng)提出了非常高的性能要求,而GPU給傳統(tǒng)油氣勘探行業(yè)的技術(shù)化轉(zhuǎn)型提供了強有力的算力支撐。
一般來講,傳統(tǒng)新藥研發(fā)投資巨大、耗時長、成功率低,一款藥物的上市往往需要幾年甚至十幾年的開發(fā)周期和超過10億美元的投入。新藥研發(fā)一般分為藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前研究、臨床試驗、新藥上市等階段。其中,藥物發(fā)現(xiàn)是指針對靶點研究中確定的疾病治療目標(biāo)和作用的環(huán)節(jié)與靶標(biāo),尋找能夠與靶點有效結(jié)合的某種物質(zhì)(先導(dǎo)化合物)。而在先導(dǎo)化合物發(fā)現(xiàn)的過程中,研究團隊需要對幾十萬種分子進行分子動力學(xué)模擬計算。傳統(tǒng)藥物研發(fā)篩選過程主要受限于計算系統(tǒng)的計算速度,而借助基于GPU的并行加速技術(shù)將突破新藥研發(fā)中的算力瓶頸問題,大大降低藥物篩選時間,極大促進新藥研發(fā)進程。
除以上介紹的油氣勘探、藥物研發(fā)等應(yīng)用領(lǐng)域外,GPU更是大量應(yīng)用于氣象預(yù)測、電力、建筑、工業(yè)等眾多傳統(tǒng)行業(yè)中,為傳統(tǒng)行業(yè)的技術(shù)變革及數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定良好的算力基礎(chǔ)。
數(shù)字經(jīng)濟時代,“算力就是生產(chǎn)力”已成為全球發(fā)展共識。據(jù)IDC預(yù)測,預(yù)計到2025年,全球數(shù)據(jù)量將比2016年的16.1ZB(ZB,即十萬億億字節(jié))增加十倍、達到163ZB。海量數(shù)據(jù)信息則需要強大算力基礎(chǔ)作為支撐。而作為數(shù)字經(jīng)濟核心算力引擎的GPU,必將給產(chǎn)業(yè)界帶來更多突破性、引領(lǐng)性的變革。沐曦的高性能通用GPU產(chǎn)品及解決方案,將廣泛運用于人工智能、智慧城市、數(shù)據(jù)中心、云計算、自動駕駛、生命科學(xué)、數(shù)字孿生、元宇宙等前沿領(lǐng)域, 以其高算力、高效能的天然優(yōu)勢,成為“雙碳”背景下推進數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的強大算力支撐。