CPU芯片的角色将适用于各大数据中心？
为推动疫情后经济复苏，为未来经济带来增长新动能，以新价值、新机遇为主题的华为5“机”峰会于上海举办。沙利文咨询总监郭铭出席此次峰会并作演讲“5g+计算，构筑无处不在的端边云协同计算形态”。他表示，未来数据将端边云协同计算，也为行业带来三个新机遇。
郭铭认为，站在5g尚未商业化的今天，人们很难看清未来5g会赋予哪种应用场景最全面、最深度的发展，且目前已经出现了4g无法满足的应用场景，更不用说车联网、智慧工厂等大型场景，不仅4g无法实现，对于5g来说也有着很大的挑战。
第一个挑战是如何处理大量数据。根据沙利文研究，以深圳为例建立智慧城市，全年城市仅摄象头产生数据量可达7.5eb，智慧项目落地后，各行业将传感器、智能设备连接到网络里，每日产生数据堪称海量。第二个挑战是如何解决计算力需求的增长。以自动驾驶为例，驾驶等级提高一级，主力芯片算力增长六倍以上，未来汽车配备传感器数量将比现在大很多，对运算速度和要求也更加严苛。
综合以上两点，根据沙利文计算，未来数据计算需求将去中心化，分布在边缘侧。从而实现端、边、云协同的新形态，把要求高的隐私保密性放在边缘侧进行计算，把需求大数据运算和存储业务放在中心侧进行运行，让端、边、云三方共同完成计算和存储业务。相对传统中心化云计算，端边云协同计算的反应速度更快，时延更低，更有效的降低了功耗和成本，同时隐私安全问题也得到解决。
郭铭表示，端边云协同计算将为行业带来三大趋势。第一是5g时代移动app云计算需求结构发生改变，目前移动app基本都是在端侧以x86架构为主的指令设置，未来app的复杂的计算任务将全部搬到云上，以x86为主的架构运行效率会变得低下，所以未来云侧算力有趋势从x86转到arm架构。
第二个基于万物互联，ai训练算力将快速增加。对比几类芯片来看：cpu管理能力强，但运算能力相对较弱，不适合ai计算；显卡适合深度运算；fpga是根据需求进行重新编程，实时性最强，灵活性最高，功耗最低，适用于各大数据中心；asic可以面向特定用户需求进行定制化，体积更小、功耗更低、成本更低，但灵活性相对较差，不可重复编程使用。通过对比可以看出未来5g的算力体系里，cpu芯片的角色将会绝对弱化，而其他三种芯片，特别是fpga份额将会逐步提高，将成为5g时代算力提升的主要趋势。
第三大趋势是万物互联背景下zb级非结构化数据带来的高性能、高并发、高吞吐量的算力需求。所谓非结构化的数据是指不明定义的数据，在未来的万物互联时代将有很多不能在互联网时代接入的设备，比如路灯、下水井盖设施等通过互联网管理，加上视频、音频、电子邮件、软件、传感器信号等等，非结构化数据在5g落地互联网时代产生大量建设需求，针对海量非结构化运算需求也是未来计算行业的一大机遇。
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第一个挑战是如何处理大量数据。根据沙利文研究，以深圳为例建立智慧城市，全年城市仅摄象头产生数据量可达7.5eb，智慧项目落地后，各行业将传感器、智能设备连接到网络里，每日产生数据堪称海量。第二个挑战是如何解决计算力需求的增长。以自动驾驶为例，驾驶等级提高一级，主力芯片算力增长六倍以上，未来汽车配备传感器数量将比现在大很多，对运算速度和要求也更加严苛。
综合以上两点，根据沙利文计算，未来数据计算需求将去中心化，分布在边缘侧。从而实现端、边、云协同的新形态，把要求高的隐私保密性放在边缘侧进行计算，把需求大数据运算和存储业务放在中心侧进行运行，让端、边、云三方共同完成计算和存储业务。相对传统中心化云计算，端边云协同计算的反应速度更快，时延更低，更有效的降低了功耗和成本，同时隐私安全问题也得到解决。
郭铭表示，端边云协同计算将为行业带来三大趋势。第一是5g时代移动app云计算需求结构发生改变，目前移动app基本都是在端侧以x86架构为主的指令设置，未来app的复杂的计算任务将全部搬到云上，以x86为主的架构运行效率会变得低下，所以未来云侧算力有趋势从x86转到arm架构。
第二个基于万物互联，ai训练算力将快速增加。对比几类芯片来看：cpu管理能力强，但运算能力相对较弱，不适合ai计算；显卡适合深度运算；fpga是根据需求进行重新编程，实时性最强，灵活性最高，功耗最低，适用于各大数据中心；asic可以面向特定用户需求进行定制化，体积更小、功耗更低、成本更低，但灵活性相对较差，不可重复编程使用。通过对比可以看出未来5g的算力体系里，cpu芯片的角色将会绝对弱化，而其他三种芯片，特别是fpga份额将会逐步提高，将成为5g时代算力提升的主要趋势。
第三大趋势是万物互联背景下zb级非结构化数据带来的高性能、高并发、高吞吐量的算力需求。所谓非结构化的数据是指不明定义的数据，在未来的万物互联时代将有很多不能在互联网时代接入的设备，比如路灯、下水井盖设施等通过互联网管理，加上视频、音频、电子邮件、软件、传感器信号等等，非结构化数据在5g落地互联网时代产生大量建设需求，针对海量非结构化运算需求也是未来计算行业的一大机遇。
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