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帖子主题:为何中国超级计算机轻松秒杀美国,而其中的处理器却反过来被吊打

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为何中国超级计算机轻松秒杀美国,而其中的处理器却反过来被吊打

超级计算机处理性能强悍,应用广泛,对海量数据计算、分析、预测具有极强能力,在国家的军事、政治、经济、科学等方方面面都具有十分重要的作用,堪称“大国重器”,是全球所有强大国家都想占领的科技最高点,其竞争激烈程度不亚于军事竞争。

为何中国超级计算机轻松秒杀美国,而其中的处理器却反过来被吊打

中国超算世界领先:

而值得我们中国人自豪的是,中国的超级计算机已经连续几年雄霸世界第一的宝座,并且和第二名而且还是最早发展超级计算机的美国的差距还在不断扩大,在性能上可以轻松秒杀美国超级计算机。可以说,中国在超级计算机领域已经实现了从跟随者向世界领导者的角色转化。

美国阻挠,中国超算发展波折:

回顾中国超级计算机的发展历程,和中国的航天事业一样,都是从无到有,从弱到强,从学习模仿到引领世界,每跨出一小步,留下的都是超算人的血与泪,充满艰辛与波折。

中国的第一台超级计算机是向美国人购买的,当时美国人把计算机用玻璃封闭的严严实实的,并且未经美方的允许,中国人不得入内,购买了他们的东西却没有一点自主权,这极大的刺激了富有卓见的中国领导人,决心研制自己的超算,也就是从那时候中国的超算开始起步。

集全国之力重点攻关,中国超算这国之重器横空出世,并且势如破竹,一路击败英法德等强国,直面美日,最终在2010年,中国凭借“天河一号”击败最后的boss,一举奠定自己超算老大的地位。此后的“天河二号”、“神威·太湖之光”继续扩大了对美日的领先优势。

在中国超算崛起之路上,美国便一直处处设绊,想要压制中国的崛起,但中国积累了几十年一百多年的被欺负的愤怒、不甘和对重新崛起的渴望、信念,岂是美国想磨平就磨平的?

中国芯初露锋芒:

“天河一号”、“天河二号”搭载着美国英特尔公司的处理器,却成为了世界第一的超级计算机,这狠狠的扇了美国一耳光,随后禁止了西方国家向中国出口用于 超级计算机的处理器,想要从计算机的心脏来扼杀中国。但是,越是被封锁,越是能取得突破一直是中国的传统,在最新的超算“神威·太湖之光””中使用了国产申威处理器,在性能上更是取得了重大突破,成功超越搭载了因特尔处理器的“天河二号”。

为何中国超级计算机轻松秒杀美国,而其中的处理器却反过来被吊打

中国芯在超算打败英特尔依靠“地利人和”:

虽然,中国处理器在超算领域表现出色,助力国产超算登顶珠峰,但是,这并不代表中国处理器也像超算一样,实现了对美国处理器的逆袭。

国产处理器之所以在超算上表现超越英特尔,是因为国产处理器完全自主可控,可以进行定制化,可以与同样是国产的超算系统的“麒麟操作系统”完美配合,从而实现性能的大幅优化。而美国英特尔公司是不会为中国专门优化处理器的而且不会对中国提供最先进的处理器,所以与自己的操作系统并不是完全的兼容,这就决定其无法发挥全部的实力。

中国芯尚且弱小,任重道远:

在应用更多的电脑、手机和工业处理器上,中国更是缺乏与美国对抗的实力,与美国的差距还很大,可以说是被美国全方位压制。

在电脑上,中国电脑厂商只是在组装,“微软 因特尔”一统江湖,苹果见缝插针,中国只有在军政等重要机密部门才会使用国产处理器,申威、龙芯等中国厂商还不足以对美国产生威胁。

在手机上,中国出货量最多的是展讯,但也只能在技术过时的低端处理器上混口饭吃,即使算上台湾的联发科,那也只能在中低端有所突破,在高端领域还是完全被高通和苹果处理器把持。但是,值得我们高兴的是,华为麒麟处理器这两年实现了重大突破,在性能上直追高通,想在高端有所突破,我们目前还只能依靠华为。

为何中国超级计算机轻松秒杀美国,而其中的处理器却反过来被吊打

结语:

煤和石油是工业的血液,电是工业的心脏,处理器则是工业的大脑。值得我们高兴的是,国家目前在资金和政策等方面都在大力扶持以处理器为代表的芯片产业的发展,还在各大高校加大对芯片底层人才的培养,现在产业正在蓬勃发展。相信不久的将来,我们同样能够在处理器领域逆转角色,实现对美国的吊打!

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      2017/8/16 14:00:07

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      为何美国的处理器轻松秒杀中国,而超级计算机却反过来被吊打?

      2017/8/17 10:28:36
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      龙芯3A3000已经出来了,四核1.5G,只要不打大型游戏,什么都足够了。等国产5NM蚀刻机在中芯投产,龙芯的频率超过3G指日可待。

      目前还是应用软件在龙芯平台不多,办公这类已经没问题。

      2017/8/17 11:01:18
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      2楼 Cooper_K
      集全国之力打造出一块完全忽略成本的芯片其实也没什么可吹的,希望有一日能看到商业化的产品,那才能扬眉吐气
      很难,商业化难点不在技术在于专利陷井,无论申威也好,龙芯也罢,绕不过的是英特尔AMD多达几十万条的专利陷井,你造出来自用没问题,要商用就没门,华为在手机芯片上也是用自身专利和高通达成互相放行协议来避开专利。

      2017/8/17 11:47:23
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      2楼 Cooper_K
      集全国之力打造出一块完全忽略成本的芯片其实也没什么可吹的,希望有一日能看到商业化的产品,那才能扬眉吐气
      6楼 lesfigo
      很难,商业化难点不在技术在于专利陷井,无论申威也好,龙芯也罢,绕不过的是英特尔AMD多达几十万条的专利陷井,你造出来自用没问题,要商用就没门,华为在手机芯片上也是用自身专利和高通达成互相放行协议来避开专利。
      西方国家专利玩的过火了,迟早要变成进步的绊脚石,现在初现端倪

      2017/8/17 17:19:30
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      先不管国产处理器如何,中国人用美国的处理器做出来的超算比美国人用美国的处理器做的来的超算强,这是一个问题,容我先静静的想想

      2017/8/17 13:06:18

      网友回复

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      7楼 lhyjjy2k
      先不管国产处理器如何,中国人用美国的处理器做出来的超算比美国人用美国的处理器做的来的超算强,这是一个问题,容我先静静的想想
      这个也正常,美国国情不一样,超算首要考虑是商业化,简单说,要能赚钱有钱途,除极少数超算是政府养活,其它都得自谋出路。

      2017/8/18 0:58:30
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      “借船出海”不是常胜之策

      在“神威·太湖之光”横空出世之前,中国超算天河二号曾是世界高性能计算领域的“霸主”。它六次问鼎世界TOP500,广泛应用于天气气候、生物医药、新材料等科研领域。但却也遭受“诟病”,天河系列的处理器来自美国——天河一号是英特尔的CPU加上英伟达的GPU;天河二号是英特尔的GPU加上英特尔的众核处理器。

      “买来的芯片技术成熟、作用发挥快,虽不失为一种发展的策略,但是技术的自主可控无法实现。”清华大学计算机系博士后甘霖7月28日在接受科技日报记者采访时表示,2015年美国宣布对华核心处理器禁运的一系列措施也直接导致天河系里的发展受阻。

      “天河二号通过‘借船出海’超越美国的泰坦等超级计算机,但是在涉及国防安全等关键领域,国家对自主可控已经提出明确的要求。”甘霖表示,关键技术受制于人,虽然可以“师夷长技”,却在应用层面大打折扣。

      中国芯让超算绝地“反击”

      中国超算在“神威·太湖之光”问鼎世界后为何备受振奋?背后的原因是,面对美国禁售的单方“制裁”,中国超算全面采用自主研制的中国芯——“申威26010”异构众核处理器实现绝地“反击”,公众的认识也从“单纯以速度取胜”转化为“自主可控、峰值速度、持续性能、绿色指标、应用等方面实现了全面突破”。

      2017/8/17 22:26:11
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      4楼 奇瑞的免费托
      为何美国的处理器轻松秒杀中国,而超级计算机却反过来被吊打?
      说吊打,就过于乐观了

      2017/8/17 22:18:16
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      展望前沿技术探索,未来三到五年最有可能出现突破的就是半监督的学习方法。现在深度卷积神经网络很好,但是它有缺点,即依赖于带标签的完备大数据,没有大数据喂食就不可能达到人类水平,但是要获得完备的大数据,需要付出的资源代价太大,很多应用场景甚至得不到,比如把全世界的火车照片都搜集起来,这是不可能的事。我们希望能够做一些小数据、小样本的半监督学习,训练数据不大,但是还能够达到人类水平。

      我们做过很多实验,人为地去掉一半甚至去掉1/4的标签数据去训练深度卷积神经网络,希望网络能够具有举一反三的能力,通过小样本或小数据的学习同样能够达到人类水平。这方面的研究不管是利用生成式对抗网络,还是与传统统计机器学习方法相结合,或者是与认知计算方法的结合,证明难度都挺大。比如我们看到了土狗的照片,从来没见过藏獒、宠物狗,但通过举一反三就能够识别出来。这靠什么?靠推理。人类不完全是基于特征提取,还靠知识推理获得更强的泛化能力。而现在的深度卷积神经网络是靠多级多层的特征提取,如果特征提取不好,识别结果就不好,就达不到人类水平。总之,特征提取要好就必须要有完备的大数据。但不管怎样,相信具有“特征提取+知识推理”的半监督或者无监督的深度卷积神经网络三到五年会有突破,而且还是基于端到端学习的,其中也会融入先验知识或模型。相对而言,通用人工智能的突破可能需要的时间更长,三到五年能不能突破还是未知,但是意义非常重大。

      在半监督、无监督深度学习方法突破之后,很多行业应用包括人工智能场景研发都会快速推进。实际应用时我们一般都通过数据迭代、算法迭代向前推进。从这个角度来说,AlphaGo中体现的深度强化学习代表着更大的希望。因为它也是基于深度卷积神经网络的,包括以前用的13层网络,现在用的40层卷积神经网,替代了以前的浅层全连接网络,带来的性能提升是很显著的。

      为什么深度强化学习更有意义?首先它有决策能力,决策属于认知,这已经不仅仅是感知智能了。其次AlphaGo依赖的仅仅是小数据的监督学习。3000万的6-9段人类职业棋手的棋局,对人类来说已经是大数据了,但对围棋本身的搜索空间来讲则是一个小数据。不管柯洁还是聂卫平,都无法记住3000万个棋局,但19x19的棋盘格上,因每个交叉点存在黑子、白子或无子三种情况,其组合数或搜索空间之巨大,超过了全宇宙的粒子数。对具有如此复杂度的棋局变化,人类的3000万个已知棋局真的就是一个小数据,AlphaGo首先通过深度监督学习,学习人类的3000万个棋局作为基础,相当于站在巨人的肩膀上,然后再利用深度强化学习,通过自我对弈、左右互搏搜索更大的棋局空间,是人类3000万棋局之外的棋局空间,这就使AlphaGo 2.0下出了很多我们从未见过的棋谱或者棋局。

      总的来说,深度强化学习有两大好处,它寻找最优策略函数,给出的是决策,跟认知联系起来。第二,它不依赖于大数据。这就是前面说的小数据半监督学习方法。因为在认知层面上进行探索,而且不完全依赖于大数据,因此意义重大,魅力无穷。相信深度强化学习非常有潜力继续向前发展,将大大扩展其垂直应用领域。但是它本身并不是一个通用人工智能。AlphaGo只能下围棋不能同时下中国象棋、国际象棋,因此还只是专注于一个“点”上面的,仍属于弱人工智能。

      2017/8/17 21:57:55
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      2楼 Cooper_K
      集全国之力打造出一块完全忽略成本的芯片其实也没什么可吹的,希望有一日能看到商业化的产品,那才能扬眉吐气
      跟在别人的屁股后面没什么捞头。其实新形态的东西已经出来了,只是现阶段无法迅速的变成大规模的市场运作而已。

      2017/8/17 20:07:03
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      最致命的是操作系统好吗

      2017/8/17 18:45:04
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      举一个浅显的例子。一块五花肉,名厨拿来做红烧肉,回锅肉,坛子肉,声名鹊起。而卖五花肉的屠户和养猪的农户却一辈子衣衫褴褛,没日没夜。更可怜的是那提供了五花肉的猪猪,哼哼唧唧一辈子,到头来都免不了挨一刀。

      中国现在就是个大厨。

      2017/8/17 18:27:41
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      2楼 Cooper_K
      集全国之力打造出一块完全忽略成本的芯片其实也没什么可吹的,希望有一日能看到商业化的产品,那才能扬眉吐气
      6楼 lesfigo
      很难,商业化难点不在技术在于专利陷井,无论申威也好,龙芯也罢,绕不过的是英特尔AMD多达几十万条的专利陷井,你造出来自用没问题,要商用就没门,华为在手机芯片上也是用自身专利和高通达成互相放行协议来避开专利。
      西方国家专利玩的过火了,迟早要变成进步的绊脚石,现在初现端倪

      2017/8/17 17:19:30
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      我们还有许多技术产品上不能自主,不处于世界领先水平,这需要一个过程。

      2017/8/17 13:12:38
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      先不管国产处理器如何,中国人用美国的处理器做出来的超算比美国人用美国的处理器做的来的超算强,这是一个问题,容我先静静的想想

      2017/8/17 13:06:18
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      2楼 Cooper_K
      集全国之力打造出一块完全忽略成本的芯片其实也没什么可吹的,希望有一日能看到商业化的产品,那才能扬眉吐气
      很难,商业化难点不在技术在于专利陷井,无论申威也好,龙芯也罢,绕不过的是英特尔AMD多达几十万条的专利陷井,你造出来自用没问题,要商用就没门,华为在手机芯片上也是用自身专利和高通达成互相放行协议来避开专利。

      2017/8/17 11:47:23
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      龙芯3A3000已经出来了,四核1.5G,只要不打大型游戏,什么都足够了。等国产5NM蚀刻机在中芯投产,龙芯的频率超过3G指日可待。

      目前还是应用软件在龙芯平台不多,办公这类已经没问题。

      2017/8/17 11:01:18
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      为何美国的处理器轻松秒杀中国,而超级计算机却反过来被吊打?

      2017/8/17 10:28:36
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      越是压制,反弹越大

      希望国产芯片早日推出替换目前市场上用的欧美芯片

      2017/8/17 9:21:58
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      集全国之力打造出一块完全忽略成本的芯片其实也没什么可吹的,希望有一日能看到商业化的产品,那才能扬眉吐气

      2017/8/17 8:10:59

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