迈向智能世界白皮书 计算 共建计算产业， 共赢数智时代 数字经济已经成为全球经济增长的主引擎， 2021年我国数字经济规模达45.5万亿元占GDP 比重达到39.8% ，数字经济的快速发展，带来 数字化、智能化的巨大发展机遇。 数字经济时代，数据是生产资料，算力是生产 力。人均算力决定了数字经济的发展水平，算 力基础设施成为新基建的核心，为数字经济发 展提供新动能。 随着通用算力的普及，使能了各行各业的数字 化，带动了数字经济发展。而数字经济增长又产 生更多的数据，更多的数据，又需要更多的算 力。我们预计，到2030年，全球通用计算算力相 比2020年将增长10倍，AI算力将增长500倍。 计算从通用计算进入通用计算+AI计算的多样性 计算时代。通用计算构建了数字经济发展的基 础，AI计算将成为数字经济发展的加速器，从 数字化到智能化，人工智能作为新的GPT （通用 目的技术），将使能数字经济迈向新高度。 为驱动数字经济的高速发展和满足数字经济多 样化的场景需求，三年前，华为发起了面向通 用计算的鲲鹏产业、面向人工智能的昇腾产 业，得到了全产业链伙伴的积极响应，发展迅 速。目前已发展超过5000家合作伙伴，260万 开发者，13000 多个解决方案完成认证。序言 鲲鹏已经广泛应用于政府、金融、电信、电 力、交通、制造、教育、医疗等行业核心应用 系统，成为国计民生行业数字化转型的首选。 基于昇腾 AI，在全国已构建了 20多个人工智能 计算中心，让算力成为一种公共基础设施， 开创普惠AI新模式。并从计算中心走向算力网 络，成为千行百业转型升级的智能根基。 面向未来，华为将坚持围绕鲲鹏和昇腾，携手 产业伙伴共建计算产业生态；坚持“硬件开 放、软件开源、使能伙伴和发展人才”，和产 业伙伴共同构筑坚实的算力底座。 共建计算产业，共赢数智时代。 1 计算趋势一 ARM成为多样性 计算的重要选择4 趋势二 数字化走向深入，操作 系统走向多样性算力和 全场景的协同16 24 趋势三 数字经济发展引发算力 需求爆炸式增长， AI算 力增长是主要增量 目录 2 计算趋势四 大模型成为 AI规模 应用重要途径，科 学计算正在进入科 学智能新阶段32 趋势五 绿色高效成为算力 基础设施建设的关 键诉求39 43 趋势六 算力网络将成为重要 的算力供给方式 3 计算ARM 成为多 样性计算的重 要选择趋势一 41.1.1 应用的多样化驱动算力多样性 发展 1）随着自动驾驶、云游戏、 VR/AR等应用的兴 起，以及物联网、移动应用、短视频、个人娱 乐、人工智能的爆炸式增长，应用越来越多样 化，用户对应用体验的追求不断提高。数据中 心侧，传统单一架构难以满足要求。 万物互联的智能时代，非结构化数据占比越来 越大。相对应原来可以用数据库二维表结构来 实现的结构化数据，海量、多种多样非结构化 数据，如文本、图片、语音、视频等这类数据 的加工、处理、传输，自然需要多样性的计算 来匹配。举例来说，CPU处理大数据、Web 等 场景是非常匹配的，但是对于图形、图像的处 理，就需要GPU来匹配；而日常生活中的图形 /图像识别、智能搜索推荐等，就需要基于 AI计 算的NPU来处理了。所以说，业务应用场景的 多样性、数据的多样化，使得计算进入多样性 计算的新时代。产业趋势 2）边缘计算兴起，未来超过70%的数据和应 用将在边缘产生和处理。边缘和移动端设备受 场景约束，处理能力和性能的提升受到限制， 需要与云协同。随着5G的规模部署，网络传输 时延、带宽、连接密度均得到数量级的提升， 给端-边-云协同提供了基础保障。目前云、 边、端的计算架构、开发模式存在较大差异， 应用须多次开发和部署，开发复杂度、成本增 加，同时，架构的差异导致协同时性能的损耗 （大约在10%-20%），因此，反向驱动了中心 侧计算架构与边、端侧的一致性。 1.1.2 多样性计算需求，加速算力格 局转换，ARM算力从嵌入式场景快 速延深至服务器场景 ARM算力是从最初的端侧起步，在智能手机、 平板、智能电视等领域占据绝对领先的份额， 但随着云、边、端协同的驱动、多样性计算的 5 计算发展，已经开始进入到算力更高的服务器领 域，同时也表现出显著的优势： 1）在分布式数据库、大数据、Web 前端等高并 发应用场景，单芯片核数更多的ARM架构处理 器相比传统处理器拥有更好的并发处理效率。 2）绝大多数移动终端采用 ARM架构处理器， 端云同构为开发人员在整个生态系统的编写与 优化上提供便利，而且能够降低异构环境开发 所造成的性能损失和潜在漏洞风险。随着云化 进程的推进，大量基于ARM架构的终端业务与 数据中心的云端业务维持同构，可以实现应用 开发、部署和运行的无缝协同，大幅度降低开 发者开发的难度。 3）ARM生态优势不断推动技术进步，近年来 不断涌现出创新的服务器产品和解决方案，如 亚马逊AWS 对外提供的Amazon EC2服务就是 基于ARM 架构，华为基于ARM架构鲲鹏处理器 打造了TaiShan系列服务器等。在高性能计算 领域，以ARM、RISC-V 为代表的多样性计算平 台也逐渐发挥重要作用，例如欧盟 EPI（欧洲处 理器计划）项目致力于打造本土基于ARM架构 核心处理器和RISC-V架构加速器芯片的百亿亿 级超级计算机；日本“富岳”超算系统采用自 主开发的ARM架构处理器，成为全球首台基于 ARM芯片的TOP500 冠军超级计算机等。 4）ARM架构授权模式让伙伴既自主发展又共 享生态平台，加速产业链多样化。ARM 的商 业模式不以出售芯片为主，而是架构授权。 合作伙伴可以根据自身需求，灵活选择不同 的授权模式：一是架构授权模式。基于ARM 架构，可以自主扩充指令集并升级产品；二是 CPU核授权模式（软核和硬核）。基于ARM CPU IP可实现设计生产，升级则需完成新CPU 核授权的获取。5)2000年 x86占据市场第一的份额，总算力输 出达到了70%。到了2020年，算力架构发生了 逆转，世界上最大算力架构变成了ARM平台， 基于ARM 指令的处理器总算力输出占比超过 80%。 1.1.3 中国市场，服务器侧ARM生态 已逐步成熟，并全面应用于国计民生 行业； 全球范围内，以ARM为核心架构的CPU已经开 始显现出增长趋势。在中国，众多芯片厂商和 云巨头也纷纷布局基于ARM架构的系列产品， 鲲鹏、飞腾已耕耘多年，ARM服务器市场份额 持续增加。 以鲲鹏为代表的ARM服务器，已经广泛应用于 包括政府、金融、电信、电力、交通、制造、 教育、医疗等行业核心场景；各行业生态已经 建立，超过 12000个行业应用完成适配认证， 产业生态瓶颈已经消除。 6 计算行动建议 1.2.1 基于业务需求，识别适合ARM 架构的业务场景，主动规划部署ARM 架构服务器 数字化转型、人工智能和5G的在垂直行业的广 泛应用带来了海量数据处理、高能效边缘计算 等问题，尤其在电信、金融、政府、能源等重 点行业，ARM架构能够更好的满足数字化应用 对IT基础设施算力的严苛要求，在升级发展中 发挥关键作用。 以电信行业为例，5G时代数据量爆发式增长、 电信云面临从架构到底层硬件基础设施的全面升 级，在容器化部署、分布式存储和边缘计算等关 键场景都非常适合引入 ARM架构，充分利用其多 核高并发、大内存和高内存带宽等架构优势： 1）IT云方面， IT支撑系统业务逻辑更趋复杂， 实时数据处理、高并发数据处理、大数据分析 等技术需求不断扩大，容器化部署、分布式处理等场景加速向CRM、 BOSS、MSS等核心系 统渗透，需要底层IT基础设施在并行计算、内 存容量和带宽等方面提供更好能力匹配； 2）网络云方面，5G 核心网采用原生云化设计 思路和微服务架构，将网元功能拆分为细颗粒 度的网络服务，为差异化的业务场景提供敏捷 的系统架构支持，核心网容器化、硬件资源池 化成为发展方向，对底层计算架构的多样性、 负载能力和计算效率提出新的要求； 3）在边缘节点方面，为应对大视频、物联网 等各类高带宽和低时延的边缘计算类业务，电 信云计算能力将向移动边缘节点下沉，边缘数 据中心IT基础设施将面临计算、存储等网络能 力的全面提升以实现大流量、高并发、低时延 的本地数据处理能力。（图1） 围绕重点行业的计算诉求，主动推进ARM架构 服务器的应用，依托ARM处理器多核高并发、 高效可靠的硬件平台，以及在基础软件方面的 领先优势和安全特性，在大数据、分布式存 储、数据库和云平台等计算场景中构建安全可 靠的算力底座； 图1 电信行业主要计算场景CRM BOSS 大数据 网管系统 网络云 BOSS BOSS融合计费 中心 CRV 后台 BOSS 融合计 费内存 库BOSS 信息管理大数据 大数据经营分析系统 大数据日志 留存系统大数据 网络优 化平台BOSS 在线网 关 BOSS 离线网 关BOSS 账务中心 账务库BOSS 信息管理 信息库BOSS 离线网 关话单 存储BOSS 账务中心网管系统 CRM 网管故障管理CRM中台 CRM 数据库CRM 前台CRM 云中间件 网管性能 管理网管优化 管理网管资 源管理 Cloud VR 边缘计算网络云 7 计算1.2.2 有节奏的开展现有应用适配、 迁移，并基于ARM架构，持续开发原 生应用 以电信行业为例，根据电信行业的业界专家评 估绘制的《电信行业ARM架构迁移路径图》显 示，ARM 架构平均优势高，平均迁移难度较 小，其中云核心网、大数据经营分析系统、大 数据网络优化平