新华网北京7月27日电（赵秋玥）随着人工智能、云计算等新一代信息技术不断涌现，数字经济正在蓬勃发展，国家也视其为发展新征程的助推器。数字经济的发展对算力提出新需求。在此背景下，传统计算架构也将面临诸多挑战，备受关注的异构计算也将迎来新机遇。

  7月4日，中国工程院院士、清华大学教授郑纬民接受新华网专访。“在数字经济时代，摩尔定律的持续实现，为人工智能的进一步发展提供了关键的基础，当前需要通过软硬件密切结合，才能解决我们面临的各种挑战，以及进一步提高算力。算力、网络具备很强的公共基础设施特性，只有开放性的产业生态，把选择权交给用户，才能促进用户大规模加速投资数字技术，从而真正促进数字经济的快速发展。”郑纬民说。

图为中国工程院院士、清华大学教授郑纬民接受新华网专访。新华网 周靖杰 摄

  摩尔定律是数字经济高速发展的基石

  数据是数字经济的关键元素。对数据进行处理、分析并获得有用的价值，这对计算机算力提出很高的要求。据郑纬民介绍，算力可以分为高性能计算HPA、数据中心和人工智能计算机三大类。其中，人工智能计算机对数据开展深度的分析，是数字经济的核心驱动力之一，近年来在整体计算中的比例在逐渐增加。

  人工智能计算具有计算密度高、需要大量低精度计算的特点，基于CPU的传统架构主要面向事务处理和高精度计算，在处理人工智能计算的适应性上有较大欠缺。GPU及各种人工智能加速器在低精度计算单元密度、矩阵和立方体计算结构以及高速访存架构上针对智能计算开展了很多针对性的优化，对人工智能计算的支持效率大大提升。郑纬民说，今后以GPU和人工智能计算器为代表的异构计算架构有望进一步高速发展，为人工智能支持数字经济建设提供更有力的工具。

  提及算力，“摩尔定律”是绕不开的一个词。半个世纪以来，摩尔定律一直是支撑半导体行业发展的背后驱动力。郑纬民表示，摩尔定律是指每2年（或18个月）在芯片上集成的晶体管数量可以翻倍，主要依据集成电路制造工艺的进步来实现。集成度的提高，配合体系结构上的改进，为算力的持续指数增长提供了保证，也使得单位算力成本越来越低。

  从近年来人工智能的发展来看，无论深度神经网络，还是大模型等，都是算法与算力协同发展结合的产物。郑纬民认为，在数字经济时代，摩尔定律的持续实现，为人工智能的进一步发展提供了关键的基础，也是数字经济高速发展的基石。

图为中国工程院院士、清华大学教授郑纬民接受新华网专访。新华网 周靖杰 摄

  软硬件协同一体化是提升算力的关键

  针对应该如何通过“软硬件一体化”进一步加速算力提升这一问题，郑纬民认为，软件主要提供的是灵活性和效率提升，硬件算力提供了最基本的资源基础，这两者需要密切结合才能解决在数字经济时代，我们面临的各种挑战。

  举例来说，隐私计算是很重要的发展方向，其目标是既能够保证个人的隐私，又能够利用数据开展分析和决策，为数字经济提供动能。现有几条技术路线中，如全同态加密和多方计算在理论方面较好地保证了隐私性，但在现有处理器架构上其计算性能非常不足，大大阻碍了其应用范围。

  据郑纬民介绍，为了解决这一问题，业界在隐私计算加速硬件上开展了很多探索工作，相关算法也在演进之中，因此如何确定软硬件的界限，什么操作用硬件加速，什么功能用软件来灵活组合是当前的研究热点问题，软硬件协同一体化是解决这一问题的核心思路，也是整体进一步加速算力提升和使用效率的关键。

  人工智能、无所不在的计算、无处不在的连接、从云到边缘的基础设施——这四大超级技术力量，正驱动着世界对半导体的空前需求，开启无限可能，实现从真正的混合算力环境到全新的沉浸式体验。在郑纬民看来，Intel在芯片方面拥有丰富的生态和完整的功能，近年来在虚拟化支持、以SGX为代表的安全计算环境以及新型持久化存储设备等硬件功能上发展迅速，并为其提供了高性能的软件生态。企业未来面对更加泛在、异构、复杂的信息基础设施，迫切需要Intel等IT巨头企业及一步加强开放标准和开发生态方面的协作，推动未来社会的数字化发展。

  开放生态，促进数字经济快速发展

  “开放生态才能共赢未来”的理念如今已经成为行业共识。信息技术已经渗透到整个社会的各个方面，其广度和深度是历史上其它技术没有过的，算力、网络具备很强的公共基础设施特性，一家公司主导一个封闭的信息产业链已经不再可行。只有开放性的产业生态，才能促进不同环节、不同角色的百花齐放、优胜劣汰，进而构建更加有竞争力的产业生态，可以说没有开放就没有成功的生态。

  “开放生态对数字经济的意义也是不言而喻的，避免锁死在单一技术体系中，把选择权交给用户，才能促进用户大规模加速投资数字技术，从而真正促进数字经济的快速发展。”郑纬民说。