高端服务器系统全国重点实验室学术期刊第25期

学术期刊

Academic    journals

2023.04

总第25期

主办单位：高端服务器系统全国重点实验室

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- 突破基于数据处理单元（DPU）的软硬件协同技术，实现VXLAN、GENEVE等高级网络虚拟化的硬件加速，提升网络吞吐能力8倍；

- 突破可变粒度虚拟化技术，实现虚拟机、容器、裸金属服务器等资源的统一池化、统一管理 ；

-  突破跨域的互联互通和容灾技术，基于EVPN和数据差分机制实现跨数据中心大二层网络流量转发及虚拟化数据平面的冗余可靠。

相关研究成果通过山东电子学会“国际先进水平”科技成果评价，在GlobalData的融合基础设施竞争格局分析报告中荣获 “Very Strong” 最高级别评级。

 云海云操作系统迭代升级，释放云融数智的全栈能力

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论文导读       PAGE.10

技术聚焦       PAGE.07

行业前沿       PAGE.02

科研动态      PAGE.01

政策要闻       PAGE.12

征稿推荐       PAGE.17

近日OpenAI陆续发布ChatGPT，GPT-4，引发了AI界的全民狂欢，人工智能市场正式开启了全新的时代——大模型驱动的AI时代。 

IDC定义的AI应用均是指基于机器学习算法的AI决策系统。大模型则是指读取海量数据、参数规模巨大的算法模型。业界一般认为超过千亿级参数即为大模型，其训练过程中可能使用了上千张以上的GPU/CPU芯片。ChatGPT与AIGC均为大模型的应用场景之一。ChatGPT可以类比原有的对话式AI应用、AI赋能的搜索类应用。AIGC则可以分为生成文本、生成图像、生成视频，也可以归为大模型的应用场景之一。

全民围观生成式AI，十问GPT与AIGC真实现状与未来发展

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ChatGPT引发的浪潮促使主流厂商在其对话式AI应用中引入大模型，将带动对话AI相关市场新一轮增长。此外，在搜索、营销场景中，ChatGPT类型的应用则可能衍生出全新的产品形态。

市面上可用的产品

从技术的角度，当前市面上的产品大多只能做到文生图，文生视频类产品的发布则还需要时间，值得期待。

过去几年部署的AI应用，接下来几年都有可能被基于大模型的AI所替代。升级迭代可能会从优先具备海量数据的场景开始。当大模型支撑的AI应用成为主流，不能利用大模型能力的厂商将失去竞争优势。未来的工作中，AI助理将替代更多人类的工作。诸如文生图的应用，诸如各领域初级内容的搜索，均可以借助AI生成的内容。

目前已经公开的大模型诸如GPT系列、Bert系列所耗费的算力根据公开资料可以查到。而真正落地到产业界，具体的投资规模要视应用场景决定。

纯AI算力市场：在这一波AI热潮中最先最直接受益的即AI算力提供商，包括芯片厂商、AI服务器厂商，以及支撑大模型训练和推理的AI算力云服务商。

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大模型与算力的结合：即AIaaS+AIPaaS。为市场提供大模型与算力结合后高度优化的方案，以帮助用户降低硬件使用门槛、提高开发效率、降低投资成本。

大模型即服务：开放大模型开发平台供外部用户使用。这一市场属于高度创新的市场，但仍存在较高的进入壁垒。

大模型厂商都在着手将现有的AI软件升级为大模型支撑的AI应用。可以根据应用场景优先级与合作伙伴联系引入大模型支持的AI。而在MaaS（模型即服务）产品层面，，可以率先选择数据隐私要求不高的领域在公有云上测试大模型能力。

生成式AI生成内容的版权需提前规划。生成式AI读取海量数据后生成的图片等内容有可能会引起版权问题，需要提前从规则上加以控制。

对原有流程的改变：一方面生成式AI生成的内容还需要人类审核才能发布，另一方面可能会要求工作流程上做出改变以适配AIGC的加入。

借鉴今天的文生图、文生视频类应用，其实大多是基于过去几年已有的小模型通过各种技术路线实现的AI应用。类似的、各行各业的应用场景，都可以基于现有的AI模型，以低代码的形式拼接出人人可上手的AI应用，甚至未来的AI应用，都可能是输入自然语言直接输出结果的形式。

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科技部启动国家超算互联网部署工作

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会上，科技部高新技术司负责同志表示，科技部将通过超算互联网建设，打造国家算力底座，促进超算算力的一体化运营，助力科技创新和经济社会高质量发展。

按照计划，到2025年底，国家超算互联网将可形成技术先进、模式创新、服务优质、生态完善的总体布局，有效支撑原始科学创新、重大工程突破、经济高质量发展、人民生活品质提高等目标达成，成为支撑数字中国建设的“高速路”。

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新封装、新材料、新架构驱动后摩尔时代发展

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新材料：化合物半导体助力半导体器件实现更高性能，迎来发展契机

目前9成半导体器件由硅制造，硅材料具有集成度高、稳定性好、功耗低、成本低等优点。但在后摩尔时代，除了更高集成度的发展方向之外，通过不同材料在集成电路上实现更优质的性能是发展方向之一。同时随着5G、新能源汽车等产业的发展，对高频、高功率、高压的半导体需求，硅基半导体由于材料特性难以完全满足，以 GaAs、GaN、SiC 为代表的第二代和第三代半导体迎来发展契机。

以 RISC-V 为代表的开放指令集将取代传统芯片设计模式，更高效应对快速迭代、定制化与碎片化的芯片需求。为应对大数据、人工智能等高算力的应用要求，AI NPU 兴起。存内计算架构将数据存储单元和计算单元融合为一体，能显著减少数据搬运，极大地提高计算并行度和能效。长期来看，量子、光子、类脑计算也有望取得突破。

从演进路线来看，未来集成电路的长期演进有三种主流的路线：More Moore（使用创新半导体制造工艺缩小数字集成电路的特征尺寸）、More than Moore（在系统集成方式上创新，系统性能提升不再靠单纯的晶体管特征尺寸缩小，而是更多地靠电路设计以及系统算法优化）、Beyond CMOS（使用 CMOS 以外的新器件提升集成电路性能）。

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InfiniBand是目前发展最快的高速互连网络技术之一，具有高带宽、低延迟和易扩展的特点。IBA是一种定义点到点(point-to-point)交换式的输入/ 输出框架的行业标准规范，通常用于服务器、通信基础设施、存储设备和嵌入式系统的互连。具有普适、低延迟、高带宽、管理成本低的特性，是单一连接多数据流(聚类、通信、存储、管理)理想的连接网络，互连节点可达成千上万。最小的完整IBA 单元是子网(subnet)，多个子网由路由器连接起来组成大的IBA 网络。IBA 子网由端节点(end-node)、交换机、链路和子网管理器组成。

InfiniBand发展的初衷是把服务器总线网络化，所以InfiniBand 除了具有很强的网络性能以外还直接继承了总线的高带宽和低时延。总线技术中采用的DMA(Direct Memory Access) 技术在InfiniBand 中以RDMA (Remote Direct Memory Access)的形式得以实现。RDMA服务可在处理器之间进行跨网络数据传输，数据直接在暂时内存之间传递，不需要操作系统介入或数据复制。RDMA 通过减少对带宽和处理器开销的需要降低了时延，这种效果是通过在NIC 的硬件中部署一项可靠的传输协议以及支持零复制网络技术和内核内存旁路实现的。

InfiniBand 实现了基于客户机-服务器和消息传递的通信方案及基于存储映射实现网络通信的方案，将复杂的I/O系统与处理器、存储设备分离，使I/O 子系统独立，是一种基于I/O通道共享机制的总线互连技术。

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InfiniBand高性能网络设计概述

以前，让失明者重见光明往往被视为一种医学“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破，给AI助盲带来新的可能，更多的失明者将借助AI提供的感知、理解与交互能力，以另一种方式重新“看见世界”。盲人视觉问答任务是学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一。

AI-VQA: Visual Question Answering based on Agent Interaction with Interpretability

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是在人工智能方面，科技部专门加强了顶层设计，成立了人工智能规划推进办公室，启动实施了新一代人工智能重大科技项目，在数字孪生、数字制造、智慧医疗等方面都作了相应部署。同时，针对人工智能发展过程中一些风险和问题，制定发布了新一代的人工智能治理原则和伦理规范，推动科技向善、造福人类。

在网络数字技术安全方面，科技部通过国家重点研发计划，像网络空间安全治理、区块链、工业软件等重点专项，围绕关键基础设施的安全防护、数据确权、安全和隐私保护、智能制造等新技术新应用方向，跨领域协同部署科研任务，推进网络安全技术从点的突破迈向系统能力的提升。

数字经济影响广泛、发展深远，在不断做强做优做大我国的数字经济上，国家发改委创新和高技术发展司副司长、一级巡视员孙伟表示，国家发改委准备从6方面发力加以推进。

要加强政策制度建设。加快构建“1+N”的数据要素基础制度体系，推动有条件的地方和行业开展数据要素流通使用先行先试，统筹构建多层次、多元化和场内场外相结合的数据要素市场体系。适度超前部署数字基础设施建设。

要加快光纤网络扩容提速，5G的商用部署和规模应用，深入实施“东数西算”工程，加快基础设施数字化、智能化的改造。

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数字技术是推动数字经济发展的基础，也是实体经济发展的强劲动力，对于建设网络强国、科技强国具有重要意义。科技部高新技术司司长陈家昌表示，科技部一直非常重视数字技术的发展，从各方面依靠国家科技计划作了系统部署，特别是对数字技术的基础技术、新技术应用、数字安全等方面作了系统部署。

在基础技术方面，特别是在涉及基础设施建设方面，科技部从数字、数据到计算、到连接等方面，都作了课题研发的系统布局，取得了一系列成果。如，我国高性能计算一直在国际上处于领先水平，先后10次排名世界第一，3次获得了“戈登·贝尔奖”。

“最近，科技部还在积极推动算力网的建设，希望通过新技术的研发和应用来打造超算、智算的算力底座，为数字中国建设提供强有力支撑。”他说。另外，他指出，在数字技术发展特别是智能化发展方面，科技部也作了系统布局。

三部委：不断做强做优做大我国数字经济

要大力推动数字产业创新发展。培育一批具有核心竞争力的生态主导型企业，加快打造具有国际竞争力的数字产业集群，支持平台企业在引领发展、创造就业、国际竞争中大显身手。

要加快深化产业数字化转型。强化各领域、各行业全方位、全链条数字化政策改造引领，提升“上云用数赋智”水平，提升新一代的信息技术与一二三产业融合发展，支持龙头企业、第三方服务企业带动中小企业加快转型的步伐。

要持续提升数字公共服务水平。提高公共服务资源的数字化供给和网络化服务水平，持续加大适老化的智能化产品供给，运用数字技术为弱势群体增加便利，持续推进智慧城市和数字乡村融合发展。

要不断深化数字经济国际合作。积极提出“中国倡议”，落实全球发展高层对话会数字经济领域成果。积极提供“中国方案”，推进加入《数字经济伙伴关系协定》，开展双多边数字经济治理合作，构建良好的国际环境。

培育壮大数字经济的核心产业，就要打造具有国际竞争力的数字产业集群。工信部信息技术发展司一级巡视员王建伟表示，工信部将落实《数字中国建设整体布局规划》等重要文件部署，从数字产业化、产业数字化、数据价值化等方面发力，分阶段分领域打造具有国际竞争力的数字产业集群。

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在数字产业化方面，加快推动5G、集成电路、智能网联汽车、关键软件等代表国家战略方向、创新密度高、市场潜力大的产业集群化发展，增强产业链供应链竞争力，形成全局带动效应。鼓励推动云计算、大数据、工业互联网、人工智能等新兴产业集群化发展，打造具有核心技术产品、生态构建力强的行业龙头企业，通过规模集聚、优势互补来促进新兴产业的高速增长。

在产业数字化方面，持续推动数字经济和实体经济深度融合。打造以智能制造、智慧农业、智慧物流等为代表的新产品、新业态、新模式，推动数字技术向传统产业的渗透与拓展。积极探索数字化应用场景，加快传统产业数字化转型。同时，要培育发展一批数字化转型的技术、产品、服务和解决方案，逐步引领产业集群向更高质量、更高水平演进与发展。

在数据价值化方面，加快推进全国一体化大数据中心体系建设，充分发挥国家算力枢纽节点和国家数据中心集群的作用，覆盖数据采集、存储、加工、分析等全生命周期。加快培育数据标注、清洗、聚合等大数据产业，深化企业数据管理国家标准（DCMM）贯标，从而提升企业数据管理能力和数据供给质量。依托各地数据的交易机构，积极探索数据流通交易的新业态、新模式，激活数据要素价值潜力，实现数据要素红利向产业发展势能的充分转化。

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从科技发展趋势看，当前，新一轮科技革命和产业变革加速演进，一个表现是基础研究转化周期大幅缩短，科技创新与生产生活的联系日益紧密。在基础研究上先行一步，就可能抓住技术革新的红利，开辟发展新领域新赛道。从国家现实需求看，我国正在加快构建新发展格局，着力推动高质量发展，解决种子、关键元器件、高端医疗设备等领域的“卡脖子”问题，需要我们从根子上搞清楚基础理论，这是提升我国发展独立性、自主性、安全性的必经之路。

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推动基础研究高质量发展

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