人类从未停止对美好探索的脚步。

无论是冲上热搜，引发全民围观自己诞生之日璀璨瞬间的宇宙图片；还是被便捷生活方式“宠坏”，沉迷于无现金支付，靠外卖续命的年轻人的生活现状；亦或是通过各种方式实现用科技“偷懒”的智能家居建设，科技给生活带来的变化都令人叹为观止。

这背后除了科技日新月异的高速发展，也呈现出计算在万物互联、万物智能时代中的重要性，当前备受关注的新冠病毒疫苗研制进程加速，也是算力提升带来的成果之一。

共同的痛点为什么是它？

A市交警支队集成指挥平台每天记录超过400万条过车记录，但是持续增加的数据，成了拖慢系统速度的“罪魁祸首”，而且经常导致系统崩溃。

大型电力企业C集团的信息化水平越来越高，但是自由管理系统的性能越来越难以支撑复杂的业务需求。

风控是金融企业的重中之重，数据的支撑至关重要，但是风控时效性差，时延高达10秒，无法做到实时的风控。

SKA项目是天文领域最大的国际合作科学项目之一，是了解宇宙诞生和终结奥秘的一个窗口。然而，SKA项目将产生10倍于目前全球互联网的数据流量，EP级的计算和EB存储需求，带来了可扩展性、经济成本、稳定性和对先进算法的灵活适应性等多方面的挑战。

在中小流域洪水预报方面，面临预报模型参数确定困难、需要人工干预所以只能单点预报、不能快速预警等难题，人民的生命财产安全面临着可怕的隐患。

这些场景虽然涉及不同行业和领域，但都有一个共同的痛点：算力的瓶颈。

2019年是5G商用元年，很多人看到的是5G终端价格高、应用场景落地少等问题，实际上5G应用面临的最大挑战之一就是算力不足。

因为5G时代将催生万物互联，而这也将产生超大规模的数据量。据估算，5年后全球每年将产生超过180ZB的数据量，相当于18万亿部高清电影。这背后的原因，是万物互联时代数以万亿计的智能终端将会源源不断地产生数据。只有将采集到的数据经过筛查和处理，只把最核心的数据回传到数据中心才是理想解决方案。因此，计算需要升级，需要进化到更智能的计算。

未来是智能化的时代。华为轮值董事长徐直军曾在采访时一针见血地指出，“从某种程度上说AI本身就是一个暴力计算，没有强大算力哪来的成功？”

各行各业进行数字化、智能化的转型，将会让AI迎来爆发，这同样面临算力不足的问题。华为预测，预计到2025年，企业对AI的采用率将达到86%，这就要求算力每年增加10倍。

不管是5G落地还是AI的大规模应用，未来社会发展的关键都指向了算力，这是万物互联、万物智能时代所面临的大痛点。毫不夸张地说，如果数据是数字经济时代的新生产资料，那么算力就是这一时代新的生产力。

破局之“钥”

上面的那幅漫画里，有困局，也有破局之“钥”。

话说2019年，诞生了一个神兽：它长有双翼，气质非凡。甚至《庄子》中都有记载：北冥有鱼，其名为鲲。鲲之大，不知其几千里也。化而为鸟，其名为鹏。鹏之背，不知其几千里也；怒而飞，其翼若垂天之云。

是的，这个神兽就是鲲鹏。2019年，华为宣布打造“一云、两翼、双引擎”的产业布局，构建开放的鲲鹏计算生态，就是要打破算力的瓶颈。

为什么破局的时候到了？因为旧架构已经跟不上新变化。一方面，服务器领域长期使用的x86架构已经无法适应算力急剧增长的需求，因为摩尔定律几近失效，通用CPU性能提升受制，单核性能平均每年提升不到10%，算力无法实现普惠；另一方面，5G技术加速了移动化进程，具有深厚PC基因的x86架构无法适应移动时代。

“鲲鹏+昇腾”的双引擎，成为破局的关键。鲲鹏兼容ARM架构，在多核、低功耗等方面具有独特优势，尤其是在移动时代，ARM架构在端和边缘计算全面实现领先，成为端边云协同时代的首选。以鲲鹏920为例，它相比业界主流处理器性能提升25%，内存带宽提升46%；昇腾则是为AI而生，2019年华为全联接大会上发布的华为AI集群Atlas900就将AI暴力计算发挥到了极致，华为上部署的一个由1024颗昇腾910组成的Atlas900集群，只需59.8秒就可以完成典型网络的训练。

鲲鹏这个神兽的到来，终于让我们看到了破解算力瓶颈的曙光：

A市的交警支队将集成指挥平台业务成功迁移至由华为FusionInsight和基于鲲鹏芯片的TaiShan服务器打造的大数据平台上，系统平稳运行，在稽查布控、过车数据处理任务上，效率预计提升25%；

C电力集团迁移到鲲鹏计算生态后，资源管理系统性能提升68%，成本降低20-30%；

在金融领域，基于鲲鹏的多核计算能力将时延从10秒降低到30毫秒，实时风控终于梦想成真；

在应用了包括华为TaiShan HPC和华为Atlas 900 AI集群在内的解决方案后，SKA先导望远镜MWA产生的海量连续谱数据成像方面比传统平台性能提升了2.23倍，原来耗时169天的特征星体检索任务缩短到10秒级别；

依托华为云鲲鹏云服务以及大数据技术，仅需2分20秒，即可完成全国流域未来3天670万个河道断面的洪水预报计算……

事实上，在大数据、分布式存储、数据库、原生应用和云服务等场景下，鲲鹏这个神兽都在大展身手，打破算力瓶颈。

例如，在大数据场景，鲲鹏处理器性能平均比通用CPU高30%以上，这意味着可以用更少的设备提供同等大数据处理能力，降低总体拥有成本；在分布式存储场景，鲲鹏处理器可以将压缩时间减少66%，提升IOPS性能20%以上；在数据库场景，鲲鹏平台的性能高出x86平台20%以上，帮助运营商、金融行业客户承载企业关键应用；在原生应用场景，ARM架构原生同构无性能损耗，相比之下，x86架构却要损失30%性能……

后记：一场新生产力风暴

唯物史观如此定义生产力和生产关系：生产力决定生产关系，生产关系要适应生产力的发展，生产关系是生产力发展的形式，生产关系会反作用于生产力。

现在业界已经形成了这样的共识：在数字经济的新时代，算力是新生产力，数据是新生产关系。换句话说，只有算力这个瓶颈被打破，才能让数据在数字经济时代发挥出最大的价值。

打破算力瓶颈，鲲鹏+昇腾的双引擎正在发挥越来越大的作用，它让我们看到普惠的超高算力成为可能。可以说，伴随鲲鹏计算生态的发展和应用，算力这个制约万物互联、万物智能发展的问题正在得到解决。

例如，正是因为鲲鹏计算产业的布局，华为正在革新数据的能力，构建起融合、智能、开放的数据基础设施。华为云与计算BG总裁侯金龙曾在2019年11月举行的全球数据基础设施论坛上就表示，过去主要依靠人来完成设备配置和运维，运维人员经验和能力的高低决定了管理效率的优劣。

华为基于AI芯片、存储和云的三层架构，通过云上训练和云下推理，让系统越用越快、越用越省。具体来说，依托昇腾处理器的AI能力，自动学习和识别IO流，提升Cache预取命中率，系统整体性能提升20%；依托鲲鹏处理器的多核算力，根据不同的数据类型，实时优化数据缩减算法，TCO降低25%。

正所谓是：鲲鹏展翅，算力破局，智能加速。鲲鹏这只“神兽”扇动翅膀，一场生产力的升级风暴随之袭来，而这也让智能化时代加速到来。