數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，GPU將如何引領(lǐng)行業(yè)變革

郭建辛

GPU作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)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(jì)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(jì)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(diǎn)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(qiáng)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(jì)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(rèn)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(jì)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(jì)，2020年我國基因測序市場規(guī)模達(dá)118億元，同比增長22.9%。基因測序技術(shù)的關(guān)鍵是計(jì)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(jì)算量無比龐大，同樣需要GPU的強(qiáng)勁算力作為計(jì)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(jì)算、量子計(jì)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(qiáng)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(jī)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(qiáng)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(fèi)多達(dá)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(jìn)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(jì)算機(jī)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(jìn)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(jìn)行下一步的分析解釋。

由于采用人工地震波進(jìn)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(dá)上千平方千米，監(jiān)測點(diǎn)多達(dá)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(jì)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(qiáng)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(yàn)、新藥上市等階段。其中，藥物發(fā)現(xiàn)是指針對靶點(diǎn)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(diǎn)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(tuán)隊(duì)需要對幾十萬種分子進(jìn)行分子動力學(xué)模擬計(jì)算。傳統(tǒng)藥物研發(fā)篩選過程主要受限于計(jì)算系統(tǒng)的計(jì)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(jìn)新藥研發(fā)進(jìn)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(jì)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(jì)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(dá)到163ZB。海量數(shù)據(jù)信息則需要強(qiáng)大算力基礎(chǔ)作為支撐。而作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)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(yùn)用于人工智能、智慧城市、數(shù)據(jù)中心、云計(jì)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(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的強(qiáng)大算力支撐。