隨著云計算、大數(shù)據(jù)、AI的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)中心的工作量越來越多元和復雜，呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)密集、橫向擴展、多流并發(fā)、多重迭代等特征，因此，云數(shù)據(jù)中心具有異構、多樣化、大規(guī)模的計算需求。這些需求，給數(shù)據(jù)中心提出了三大挑戰(zhàn)：高性能、低功耗和多業(yè)務。

中國科學院院士梅宏表示，面對這些挑戰(zhàn)，低碳、創(chuàng)新、開放和共贏的綠色計算應運而生。他強調(diào)，數(shù)據(jù)中心的硬件和軟件來自不同廠商，必須能夠相互兼容、統(tǒng)一管理，并支持持續(xù)優(yōu)化，也需要更加開放合理的社會分工模式，協(xié)同解決計算產(chǎn)業(yè)面臨的挑戰(zhàn)，只有開放才能共贏。

算力強勁增長 摩爾定律逐漸失效

從算力角度來看，近年來在AI和HPC方面的算力急劇增長。據(jù)統(tǒng)計，人工智能的訓練市場算力需求（Training）8年內(nèi)增長了40倍，推理市場（Inference）5年內(nèi)增長了9倍；同時HPC在這8年里也增長了13倍。從計算供應來看，摩爾定律逐漸失效，以前每18個月算力增長1倍，最近每年算力只增加10%左右。

梅宏認為，面向未來AI和HPC算力每年增加10倍的快速增長的需求，這中間將存在100倍的巨大算力缺口。這就需要從計算架構的角度來思考如何更快滿足產(chǎn)業(yè)界對高算力的需求。

數(shù)據(jù)中心成為能耗大戶 降低能耗成為產(chǎn)業(yè)共識

我國數(shù)據(jù)中心耗電不斷增長，2018年中國數(shù)據(jù)中心的耗電量為1609億千瓦時，占全國能耗的2.3%。預計2030年達4115億千瓦時，CAGR超過8%，將占全國能耗的4.2%。

梅宏分析認為，從微觀角度來看，CPU芯片功耗具有放大效應，CPU每降低1W，數(shù)據(jù)中心總能耗可降低1.65W。按PUE為1.34的數(shù)據(jù)中心估算，CPU每節(jié)省1W，在CPU風扇節(jié)省0.04W，系統(tǒng)電源節(jié)省0.14W，UPS節(jié)省0.06W，加上配套空調(diào)的能耗0.33W，以及配電傳輸+變壓器節(jié)省0.08W，總計減少1.65W。

業(yè)務多樣導致數(shù)據(jù)多樣 驅(qū)動計算多樣

云和人工智能的發(fā)展，帶來了業(yè)務的多樣性：智能手機、智慧家庭、IoT物聯(lián)網(wǎng)、智能駕駛、AR/VR等場景越來越豐富；業(yè)務的多樣性導致數(shù)據(jù)多樣性的需求，包括數(shù)字、文本、圖片、視頻、圖像以及結(jié)構化數(shù)據(jù)、非結(jié)構化數(shù)據(jù)等；同時大數(shù)據(jù)分析、分布式存儲、ARM原生、高性能計算、Web等應用，對高并發(fā)計算提出了大量需求。

梅宏表示，在這種情況下，沒有一個單一的計算架構能夠滿足所有場景、所有數(shù)據(jù)類型的處理，包括文本處理、大數(shù)據(jù)分析、科學計算和視頻處理等等，依賴單一CPU計算架構的時代即將結(jié)束。

多種計算架構組合 滿足多樣計算需求

計算產(chǎn)業(yè)歷經(jīng)近半個世紀的發(fā)展，持續(xù)改變著社會和其他產(chǎn)業(yè)，但計算產(chǎn)業(yè)本身也在不斷地進化：從專用計算，到通用計算，再到現(xiàn)在全棧全場景的智能計算時代，應用多樣化，業(yè)務場景多樣化，需要處理的數(shù)據(jù)類型也多樣化。

梅宏指出，計算多樣性帶來了新挑戰(zhàn)，需要各種CPU、DSP、GPU、AI芯片、FPGA等同時存在，發(fā)揮計算架構獨特優(yōu)勢，多種計算架構的組合才是最優(yōu)解決路徑。

梅宏認為，目前來看，綠色計算的生態(tài)還不成熟，仍需產(chǎn)業(yè)界共同努力。希望產(chǎn)業(yè)界能夠進一步加強合作，共同推動綠色計算生態(tài)發(fā)展與繁榮。