邁向智能世界白皮書-計(jì)算

HUAWEI邁向智能世界白皮書1數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主引擎，比重達(dá)到39.8%，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，帶來(lái)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)據(jù)是生產(chǎn)資料，算力是生產(chǎn)力。人均算力決定了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平，算力基礎(chǔ)設(shè)施成為新基建的核心，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)隨著通用算力的普及，使能了各行各業(yè)的數(shù)字生更多的數(shù)據(jù)，更多的數(shù)據(jù)，又需要更多的算計(jì)算時(shí)代。通用計(jì)算構(gòu)建了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)，AI計(jì)算將成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的加速器，從為驅(qū)動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展和滿足數(shù)字經(jīng)濟(jì)多樣化的場(chǎng)景需求，三年前，華為發(fā)起了面向通用計(jì)算的鯤鵬產(chǎn)業(yè)、面向人工智能的昇騰產(chǎn)業(yè)，得到了全產(chǎn)業(yè)鏈伙伴的積極響應(yīng)，發(fā)展迅速。目前已發(fā)展超過(guò)5000家合作伙伴，260萬(wàn)鯤鵬已經(jīng)廣泛應(yīng)用于政府、金融、電信、電力、交通、制造、教育、醫(yī)療等行業(yè)核心應(yīng)用基于昇騰AI，在全國(guó)已構(gòu)建了20多個(gè)人工智能計(jì)算中心，讓算力成為一種公共基礎(chǔ)設(shè)施，開(kāi)創(chuàng)普惠AI新模式。并從計(jì)算中心走向算力網(wǎng)面向未來(lái)，華為將堅(jiān)持圍繞鯤鵬和昇騰，攜手產(chǎn)業(yè)伙伴共建計(jì)算產(chǎn)業(yè)生態(tài)；堅(jiān)持“硬件開(kāi)放、軟件開(kāi)源、使能伙伴和發(fā)展人才”，和產(chǎn)2趨勢(shì)二16趨勢(shì)二16趨勢(shì)一4ARM成為多樣性趨勢(shì)三24需求爆炸式增長(zhǎng)，AI算3323239394343算力網(wǎng)絡(luò)將成為重要ARM成為多451.1.1應(yīng)用的多樣化驅(qū)動(dòng)算力多樣性起，以及物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)應(yīng)用、短視頻、個(gè)人娛樂(lè)、人工智能的爆炸式增長(zhǎng)，應(yīng)用越來(lái)越多樣化，用戶對(duì)應(yīng)用體驗(yàn)的追求不斷提高。數(shù)據(jù)中萬(wàn)物互聯(lián)的智能時(shí)代，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占比越來(lái)越大。相對(duì)應(yīng)原來(lái)可以用數(shù)據(jù)庫(kù)二維表結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，海量、多種多樣非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文本、圖片、語(yǔ)音、視頻等這類數(shù)據(jù)的加工、處理、傳輸，自然需要多樣性的計(jì)算1.1.1應(yīng)用的多樣化驅(qū)動(dòng)算力多樣性起，以及物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)應(yīng)用、短視頻、個(gè)人娛樂(lè)、人工智能的爆炸式增長(zhǎng)，應(yīng)用越來(lái)越多樣化，用戶對(duì)應(yīng)用體驗(yàn)的追求不斷提高。數(shù)據(jù)中萬(wàn)物互聯(lián)的智能時(shí)代，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占比越來(lái)越大。相對(duì)應(yīng)原來(lái)可以用數(shù)據(jù)庫(kù)二維表結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，海量、多種多樣非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文本、圖片、語(yǔ)音、視頻等這類數(shù)據(jù)的加工、處理、傳輸，自然需要多樣性的計(jì)算場(chǎng)景是非常匹配的，但是對(duì)于圖形、圖像的處理，就需要GPU來(lái)匹配；而日常生活中的圖形/圖像識(shí)別、智能搜索推薦等，就需要基于AI計(jì)算的NPU來(lái)處理了。所以說(shuō)，業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景的多樣性、數(shù)據(jù)的多樣化，使得計(jì)算進(jìn)入多樣性1.1.2多樣性計(jì)算需求，加速算力格局轉(zhuǎn)換，ARM算力從嵌入式場(chǎng)景快平板、智能電視等領(lǐng)域占據(jù)絕對(duì)領(lǐng)先的份額，但隨著云、邊、端協(xié)同的驅(qū)動(dòng)、多樣性計(jì)算的發(fā)展，已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)入到算力更高的服務(wù)器領(lǐng)發(fā)應(yīng)用場(chǎng)景，單芯片核數(shù)更多的ARM架構(gòu)處理2）絕大多數(shù)移動(dòng)終端采用ARM架構(gòu)處理器，端云同構(gòu)為開(kāi)發(fā)人員在整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的編寫與優(yōu)化上提供便利，而且能夠降低異構(gòu)環(huán)境開(kāi)發(fā)所造成的性能損失和潛在漏洞風(fēng)險(xiǎn)。隨著云化進(jìn)程的推進(jìn)，大量基于ARM架構(gòu)的終端業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)中心的云端業(yè)務(wù)維持同構(gòu)，可以實(shí)現(xiàn)應(yīng)用開(kāi)發(fā)、部署和運(yùn)行的無(wú)縫協(xié)同，大幅度降低開(kāi)3）ARM生態(tài)優(yōu)勢(shì)不斷推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步，近年來(lái)不斷涌現(xiàn)出創(chuàng)新的服務(wù)器產(chǎn)品和解決方案，如打造了TaiShan系列服務(wù)器等。在高性能計(jì)算理器計(jì)劃）項(xiàng)目致力于打造本土基于ARM架構(gòu)核心處理器和RISC-V架構(gòu)加速器芯片的百億億級(jí)超級(jí)計(jì)算機(jī)；日本“富岳”超算系統(tǒng)采用自主開(kāi)發(fā)的ARM架構(gòu)處理器，成為全球首臺(tái)基于4）ARM架構(gòu)授權(quán)模式讓伙伴既自主發(fā)展又共享生態(tài)平臺(tái)，加速產(chǎn)業(yè)鏈多樣化。ARM的商業(yè)模式不以出售芯片為主，而是架構(gòu)授權(quán)。合作伙伴可以根據(jù)自身需求，靈活選擇不同的授權(quán)模式：一是架構(gòu)授權(quán)模式?；贏RM架構(gòu)，可以自主擴(kuò)充指令集并升級(jí)產(chǎn)品；二是CPU核授權(quán)模式（軟核和硬核）?；贏RM5)2000年x86占據(jù)市場(chǎng)第一的份額，總算力輸出達(dá)到了70%。到了2020年，算力架構(gòu)發(fā)生了逆轉(zhuǎn)，世界上最大算力架構(gòu)變成了ARM平臺(tái)，基于ARM指令的處理器總算力輸出占比超過(guò)1.1.3中國(guó)市場(chǎng)，服務(wù)器側(cè)ARM生態(tài)已逐步成熟，并全面應(yīng)用于國(guó)計(jì)民生全球范圍內(nèi)，以ARM為核心架構(gòu)的CPU已經(jīng)開(kāi)始顯現(xiàn)出增長(zhǎng)趨勢(shì)。在中國(guó)，眾多芯片廠商和以鯤鵬為代表的ARM服務(wù)器，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于包括政府、金融、電信、電力、交通、制造、教育、醫(yī)療等行業(yè)核心場(chǎng)景；各行業(yè)生態(tài)已經(jīng)建立，超過(guò)12000個(gè)行業(yè)應(yīng)用完成適配認(rèn)證，671.2.1基于業(yè)務(wù)需求，識(shí)別適合ARM數(shù)字化轉(zhuǎn)型、人工智能和5G的在垂直行業(yè)的廣泛應(yīng)用帶來(lái)了海量數(shù)據(jù)處理、高能效邊緣計(jì)算等問(wèn)題，尤其在電信、金融、政府、能源等重點(diǎn)行業(yè)，ARM架構(gòu)能夠更好的滿足數(shù)字化應(yīng)用對(duì)IT基礎(chǔ)設(shè)施算力的嚴(yán)苛要求，在升級(jí)發(fā)展中實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、高并發(fā)數(shù)據(jù)處理、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)需求不斷擴(kuò)大，容器化部署、分布式處理等場(chǎng)景加速向CRM、BOSS、MSS等核心系統(tǒng)滲透，需要底層IT基礎(chǔ)設(shè)施在并行計(jì)算、內(nèi)2）網(wǎng)絡(luò)云方面，5G核心網(wǎng)采用原生云化設(shè)計(jì)思路和微服務(wù)架構(gòu)，將網(wǎng)元功能拆分為細(xì)顆粒度的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，為差異化的業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供敏捷的系統(tǒng)架構(gòu)支持，核心網(wǎng)容器化、硬件資源池化成為發(fā)展方向，對(duì)底層計(jì)算架構(gòu)的多樣性、3）在邊緣節(jié)點(diǎn)方面，為應(yīng)對(duì)大視頻、物聯(lián)網(wǎng)等各類高帶寬和低時(shí)延的邊緣計(jì)算類業(yè)務(wù)，電信云計(jì)算能力將向移動(dòng)邊緣節(jié)點(diǎn)下沉，邊緣數(shù)據(jù)中心IT基礎(chǔ)設(shè)施將面臨計(jì)算、存儲(chǔ)等網(wǎng)絡(luò)能力的全面提升以實(shí)現(xiàn)大流量、高并發(fā)、低時(shí)延圍繞重點(diǎn)行業(yè)的計(jì)算訴求，主動(dòng)推進(jìn)ARM架構(gòu)高效可靠的硬件平臺(tái)，以及在基礎(chǔ)軟件方面的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)和安全特性，在大數(shù)據(jù)、分布式存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫(kù)和云平臺(tái)等計(jì)算場(chǎng)景中構(gòu)建安全可庫(kù)庫(kù)關(guān)賬務(wù)庫(kù)信息庫(kù)關(guān)CRMCRM中臺(tái)CRMCRMCRM后臺(tái)CloudVR81.2.2有節(jié)奏的開(kāi)展現(xiàn)有應(yīng)用適配、以電信行業(yè)為例，根據(jù)電信行業(yè)的業(yè)界專家評(píng)估繪制的《電信行業(yè)ARM架構(gòu)遷移路徑圖》顯示，ARM架構(gòu)平均優(yōu)勢(shì)高，平均遷移難度較小，其中云核心網(wǎng)、大數(shù)據(jù)經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)、大在遷移過(guò)程中，針對(duì)行業(yè)應(yīng)用跨架構(gòu)遷移周期長(zhǎng)、工作量大的問(wèn)題，通過(guò)ARM架構(gòu)配套的應(yīng)用遷移工具，將代碼修改、匯編語(yǔ)言翻譯、兼容文件替換、編譯調(diào)試、調(diào)優(yōu)診斷等遷移關(guān)鍵步驟在工具輔助下自動(dòng)完成，降低開(kāi)發(fā)人員技術(shù)門檻、提升應(yīng)用遷移效率，引導(dǎo)行業(yè)加快應(yīng)遷移完成之后，在后續(xù)版本迭代及新功能開(kāi)發(fā)過(guò)程中，通過(guò)ARM架構(gòu)配套的開(kāi)發(fā)工具，幫助開(kāi)發(fā)出高性能軟件，同時(shí)自動(dòng)完成典型場(chǎng)景下的應(yīng)用包構(gòu)建和執(zhí)行，提升開(kāi)發(fā)效率和體驗(yàn)，引導(dǎo)開(kāi)發(fā)人員持續(xù)基于ARM架構(gòu)原生開(kāi)發(fā)行業(yè)9.008.508.00遷移實(shí)施難易度遷移實(shí)施難易度7.507.006.506.00BOSS離線網(wǎng)關(guān)話單存儲(chǔ)CloudCloudVRCRM前CRM中臺(tái)臺(tái)\BOSS離BOSBOSS融線網(wǎng)關(guān)/S信息管理OSS信息管理CRM大顆BOSSBOSS賬務(wù)中心CRM云8.008.208.408.608.809.009.209.409.60ARM架構(gòu)優(yōu)勢(shì)度91.2.3通過(guò)全棧軟硬件優(yōu)化，充分釋為了適應(yīng)行業(yè)應(yīng)用快速創(chuàng)新及多樣性計(jì)算的需求，進(jìn)一步提升軟件運(yùn)行性能，面向ARM架構(gòu)的全棧優(yōu)化能力必不可少，通過(guò)使用包括一系列的硬件加速庫(kù)、軟件加速包、開(kāi)源加速組件、典型場(chǎng)景的性能優(yōu)化解決方案等，圍繞硬件、基礎(chǔ)軟件，到場(chǎng)景化應(yīng)用開(kāi)展全棧優(yōu)化，系統(tǒng)等硬件基礎(chǔ)性能優(yōu)化參考，包括系統(tǒng)硬件配置優(yōu)化方法及硬件加速庫(kù)，消除性能瓶頸，2）軟件加速：圍繞系統(tǒng)指令、媒體轉(zhuǎn)碼、數(shù)學(xué)算法、存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)等方向，提供一系列軟件加速包，優(yōu)化大數(shù)據(jù)加解密、分布式存儲(chǔ)壓縮、3）基礎(chǔ)軟件優(yōu)化：開(kāi)源軟件作為最重要的軟件開(kāi)發(fā)模式之一，是軟件生態(tài)的核心，讓開(kāi)源軟件與ARM平臺(tái)進(jìn)行充分的適配和優(yōu)化尤為重要，持續(xù)在開(kāi)源社區(qū)貢獻(xiàn)關(guān)鍵性能優(yōu)化成果，提供典型場(chǎng)景下的開(kāi)源加速組件，讓主流開(kāi)源4）典型場(chǎng)景優(yōu)化：面向大數(shù)據(jù)、分布式存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)庫(kù)等行業(yè)應(yīng)用的典型計(jì)算場(chǎng)景，提供加速數(shù)據(jù)處理、優(yōu)化存儲(chǔ)訪問(wèn)和提升算力部署密度的場(chǎng)景優(yōu)化方案，有針對(duì)性的提升行業(yè)應(yīng)用華為提供基于ARM架構(gòu)的鯤鵬全棧鯤鵬計(jì)算產(chǎn)業(yè)是基于鯤鵬處理器（基于ARM架構(gòu)）的基礎(chǔ)軟硬件設(shè)施、行業(yè)應(yīng)用及服務(wù)，涵蓋從底層硬件、基礎(chǔ)軟件到上層行業(yè)應(yīng)用的全產(chǎn)業(yè)鏈條。縱觀鯤鵬計(jì)算產(chǎn)業(yè)生態(tài)全景，硬件方面，圍繞鯤鵬處理器，涵蓋包括智能網(wǎng)卡芯片、底板管理控制器（BMC）芯片、固態(tài)等部件以及個(gè)人計(jì)算機(jī)、服務(wù)器、存儲(chǔ)等整機(jī)產(chǎn)品?；A(chǔ)軟件方面，涵蓋操作系統(tǒng)、虛擬化軟件、數(shù)據(jù)庫(kù)、中間件、存儲(chǔ)軟件、大數(shù)據(jù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)保護(hù)和云服務(wù)等基礎(chǔ)軟件及平臺(tái)軟件。行業(yè)應(yīng)用方面，鯤鵬計(jì)算產(chǎn)業(yè)生態(tài)覆蓋政府、金融、電信、能源、大企業(yè)等各大行業(yè)應(yīng)用，提供全面、完整、一體化的信息化解決持“硬件開(kāi)放、軟件開(kāi)源、使能伙伴，發(fā)展人業(yè)伙伴一起，持續(xù)推進(jìn)全棧計(jì)算技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)截止目前，已發(fā)展10家鯤鵬整機(jī)伙伴，打造共計(jì)150余款整機(jī)產(chǎn)品。20+家用戶/伙伴基于區(qū)發(fā)行版，打造了自用或商用的數(shù)據(jù)庫(kù)版本；總計(jì)發(fā)展了超4000家鯤鵬合作伙伴，認(rèn)證了…鯤鵬開(kāi)發(fā)套件DevKit鯤鵬開(kāi)發(fā)套件DevKitopenGauss企業(yè)級(jí)開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)openEuler數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施開(kāi)源操作系統(tǒng)鯤鵬應(yīng)用使能套件BoostKitWebopenGauss企業(yè)級(jí)開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)openEuler數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施開(kāi)源操作系統(tǒng)鯤鵬應(yīng)用使能套件BoostKitWebARM原生CDNHPC圖3鯤鵬全棧開(kāi)放，使能全產(chǎn)業(yè)伙伴創(chuàng)新1.3.1鯤鵬主板開(kāi)放，伙伴優(yōu)先，使2019年華為面向伙伴開(kāi)放基于鯤鵬處理器的主板、網(wǎng)卡、硬盤等標(biāo)準(zhǔn)部件，幫助整機(jī)合作伙服務(wù)器逐步退出市場(chǎng)，和伙伴不競(jìng)爭(zhēng)，把市場(chǎng)空間讓出來(lái)，支持伙伴商業(yè)成功，2022年1到伙伴商業(yè)成功開(kāi)放鯤鵬主板伙伴商業(yè)成功開(kāi)放鯤鵬主板95%80%制造50%鯤鵬主板開(kāi)放2.0基礎(chǔ)板+擴(kuò)展板+BIOS/BMC文化202020212022預(yù)計(jì)整機(jī)伙伴出貨占比鯤鵬主板開(kāi)放1.0通用主板+標(biāo)準(zhǔn)部件市場(chǎng)人力資源商業(yè)模式解決方案踐行伙伴優(yōu)先開(kāi)放十大能力持續(xù)開(kāi)放十大能力采購(gòu)供應(yīng)服務(wù)研發(fā)財(cái)務(wù)1.3.2基礎(chǔ)軟件開(kāi)源，持續(xù)創(chuàng)新，實(shí)基礎(chǔ)軟件方面，華為堅(jiān)定開(kāi)源，把自身多年來(lái)構(gòu)建的操作系統(tǒng)能力和數(shù)據(jù)庫(kù)能力開(kāi)源出來(lái)，讓合作伙伴能夠在此基礎(chǔ)上做增量開(kāi)發(fā)，由此來(lái)提升中國(guó)的基礎(chǔ)軟件產(chǎn)業(yè)水平，和伙伴共建拉開(kāi)源社區(qū)）和openGauss開(kāi)源社區(qū)，以社區(qū)運(yùn)作的方式，同產(chǎn)業(yè)伙伴和廣大開(kāi)發(fā)者共同構(gòu)2021年底華為聯(lián)合伙伴，把歐拉貢獻(xiàn)給了中國(guó)開(kāi)放原子開(kāi)源基金會(huì)，從企業(yè)主導(dǎo)到產(chǎn)業(yè)共月，在中國(guó)服務(wù)器操作系統(tǒng)領(lǐng)域，歐拉新增市場(chǎng)份額已經(jīng)達(dá)到22%，到2022年底預(yù)計(jì)將達(dá)到當(dāng)前無(wú)論是openEuler，抑或是openGauss，均在鯤鵬服務(wù)器上做了大量的性能優(yōu)化工作，最終實(shí)現(xiàn)最佳支持鯤鵬，為鯤鵬生態(tài)的體系構(gòu)軟硬協(xié)同優(yōu)化等技術(shù)為用戶帶來(lái)多樣化業(yè)務(wù)場(chǎng)景下極致、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)處理能力，在鯤鵬2路服務(wù)器上實(shí)現(xiàn)性能達(dá)150WTpmC，鯤鵬4路服務(wù)器上達(dá)230WTpmC，單節(jié)點(diǎn)處理能力業(yè)界領(lǐng)先，同時(shí)保持內(nèi)核在高負(fù)載情況下性能抖動(dòng)小于5%，業(yè)界穩(wěn)定性最優(yōu)。在2022年4月性能方面持續(xù)精進(jìn)，16節(jié)點(diǎn)性能達(dá)到1000萬(wàn)1.3.3使能極簡(jiǎn)開(kāi)發(fā)，極致性能，繁鯤鵬生態(tài)發(fā)展的關(guān)鍵挑戰(zhàn)是應(yīng)用軟件遷移，為了幫助開(kāi)發(fā)者加速應(yīng)用遷移和算力升級(jí)，華為提供鯤鵬開(kāi)發(fā)套件DevKit，包括代碼遷移、開(kāi)發(fā)調(diào)試、編譯、測(cè)試、調(diào)優(yōu)&診斷等一系列工鯤鵬DevKit主要面向不同計(jì)算平臺(tái)間的應(yīng)用遷移以及鯤鵬平臺(tái)原生開(kāi)發(fā)，當(dāng)前實(shí)現(xiàn)1-2人天/開(kāi)發(fā)能力增強(qiáng)，面向全研發(fā)作業(yè)流程，提供鯤鵬開(kāi)發(fā)框架&場(chǎng)景化SDK、鯤鵬編譯工具、鯤鵬調(diào)試器、云測(cè)服務(wù)、以及面向全場(chǎng)景性能分析和調(diào)優(yōu)，讓開(kāi)發(fā)者更便捷高效的基于鯤鵬原基礎(chǔ)版本首次發(fā)布畢昇編譯器、無(wú)源碼遷移鯤鵬開(kāi)發(fā)框架、云測(cè)服務(wù)2019.102020.092021.092022TOPTOP10100%匯編損耗低于10%遷移效率2人天/應(yīng)用（2021年）鯤鵬開(kāi)發(fā)效率50%+鯤鵬場(chǎng)景化SDKNEW鯤鵬調(diào)試器NEW云開(kāi)發(fā)服務(wù)NEW高性能計(jì)算分析NEW畢昇JDKGCCforopenEuler鯤鵬BoostKit，從硬件、基礎(chǔ)軟件，到場(chǎng)景化應(yīng)用開(kāi)展全棧優(yōu)化，主要面向伙伴和客戶的開(kāi)發(fā)者，提供高性能開(kāi)源組件、基礎(chǔ)加速軟件包、應(yīng)用加速軟件包，使能應(yīng)用極致性能。其中，高性能開(kāi)源組件由伙伴從開(kāi)源社區(qū)、鯤鵬社區(qū)獲取，直接編譯/部署，目前90%主流開(kāi)源軟件已支持鯤鵬，實(shí)現(xiàn)開(kāi)源軟件在鯤鵬上開(kāi)放豐富的基礎(chǔ)性能優(yōu)化方法、加速庫(kù)、加速算法，釋放鯤鵬算力。應(yīng)用加速軟件包，聯(lián)合伙伴開(kāi)展解決方案創(chuàng)新，提供業(yè)界領(lǐng)先的加速組鯤鵬BoostKit1.0面向鯤鵬聚焦的八大主力場(chǎng)景，把鯤鵬算力性能發(fā)揮到極致。在很多傳統(tǒng)計(jì)算負(fù)載中，CPU的實(shí)際利用率并不高，大量親和”加速組件，包括數(shù)據(jù)就近計(jì)算，數(shù)據(jù)加速傳輸，數(shù)據(jù)并行化處理，數(shù)據(jù)安全等，對(duì)數(shù)據(jù)全處理流程進(jìn)行負(fù)載優(yōu)化，從而大幅提升應(yīng)場(chǎng)景化性能調(diào)優(yōu)“數(shù)據(jù)親和”加速發(fā)布“數(shù)據(jù)親和SDSIOPS性能10x時(shí)延90%數(shù)據(jù)親和SDSIOPS性能10x時(shí)延90%性能最高20xHPCTrustZone套件自研安全OS內(nèi)核性能最高8xTurbo套件云手機(jī)密度80%性能60%極簡(jiǎn)開(kāi)發(fā)、極致性能鯤鵬國(guó)計(jì)民生行業(yè)技術(shù)生態(tài)滿足度70%+61%40%9%2019202020212022預(yù)計(jì)鯤鵬DevKit鯤鵬BoostKit3070%+61%40%9%2019202020212022預(yù)計(jì)鯤鵬DevKit鯤鵬BoostKit30（無(wú)SDK）遷移效率原生（以某仿真軟件開(kāi)發(fā)為例）810（有SDK）60（2019）（2021）24200+伙伴|12000+鯤鵬認(rèn)證方案通過(guò)使能極簡(jiǎn)開(kāi)發(fā)、極致性能，鯤鵬在國(guó)計(jì)民生行業(yè)的技術(shù)生態(tài)滿足度從19年的僅9%，逐年穩(wěn)步提升，22年底預(yù)計(jì)達(dá)70%以上，生態(tài)兼容性的瓶頸已基本消除，初步構(gòu)建起繁榮的鯤鯤鵬與伙伴、開(kāi)發(fā)者一路前行，全面進(jìn)入國(guó)計(jì)在政府，鯤鵬與北明、超圖、太極和神州軟件在電信運(yùn)營(yíng)商，鯤鵬和亞信、浩瀚深度、東方在電力，鯤鵬攜手南瑞集團(tuán)、許繼、麒麟信安和岳能科技等伙伴服務(wù)于國(guó)網(wǎng)、南網(wǎng)電力調(diào)度郵儲(chǔ)銀行基于鯤鵬全棧打造新一代分布式金融郵儲(chǔ)銀行作為擁有百年歷史的金融機(jī)構(gòu)，在中國(guó)有6億用戶，4萬(wàn)個(gè)營(yíng)銷網(wǎng)點(diǎn)，是國(guó)家普惠金融的主力，為國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展做了突出貢獻(xiàn)。現(xiàn)有的核心系統(tǒng)采用經(jīng)典的大型機(jī)+商業(yè)軟件搭建而成，支撐了郵儲(chǔ)銀行初期信息化，電子金融。但隨著金融服務(wù)在線化，小額交易頻次越來(lái)越高等這些服務(wù)場(chǎng)景的變化，對(duì)傳統(tǒng)的核心系統(tǒng)帶來(lái)了巨烈的沖擊，尤其在交易熱點(diǎn)時(shí)段，現(xiàn)有系統(tǒng)彈性不足，造成交易緩慢。商業(yè)軟件架構(gòu)與技術(shù)封閉，迭代慢，在應(yīng)對(duì)金融創(chuàng)因此，郵儲(chǔ)銀行從19年初開(kāi)始啟動(dòng)下一代金融核心的預(yù)研，為了保持持續(xù)創(chuàng)力的能力和可能，郵儲(chǔ)銀行決定基于通用計(jì)算平臺(tái)加開(kāi)源軟件技術(shù)構(gòu)建分布基礎(chǔ)IT能力。整個(gè)不僅保持靈活的資源擴(kuò)縮容能力，還具有豐富的開(kāi)源軟件生態(tài)，使未來(lái)的技術(shù)獲取等方面成本更低。同時(shí)郵儲(chǔ)采用企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)建模，對(duì)郵儲(chǔ)上千種業(yè)同時(shí)基于鯤鵬服務(wù)器和openGauss的原型驗(yàn)證，結(jié)果超越客戶預(yù)期。并引入了微服務(wù)，容器等業(yè)界先進(jìn)成熟的技術(shù)。經(jīng)過(guò)一年多的建設(shè)，并于21年4月18日技術(shù)平臺(tái)上線，開(kāi)始接入生產(chǎn)系統(tǒng)進(jìn)行鏡像驗(yàn)證，于6月上線分布式運(yùn)維系統(tǒng)，利用AI技術(shù)解決海量節(jié)點(diǎn)帶來(lái)的運(yùn)維復(fù)雜度。系統(tǒng)于22年3月份全量投產(chǎn)，支持郵儲(chǔ)日均20億筆的交易和未來(lái)10年的業(yè)務(wù)郵儲(chǔ)銀行是國(guó)內(nèi)首個(gè)建成新一代個(gè)人業(yè)務(wù)新核心的國(guó)有大行，證明了鯤鵬和openGauss在金融這種的對(duì)可靠性和性能要求極高的場(chǎng)景，不并發(fā)，結(jié)合openGauss高性能、高可用及智能運(yùn)維等內(nèi)核能力，助力郵儲(chǔ)個(gè)人新核心業(yè)務(wù)處理能力5倍提升，支取和查詢等核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景戶的使用體驗(yàn)與感知，提升滿意度，加強(qiáng)郵儲(chǔ)郵儲(chǔ)銀行通過(guò)分布式金融新核心建設(shè)，在金融服務(wù)技術(shù)上已走到同行前列，相信憑借郵儲(chǔ)銀行人的勇于開(kāi)拓的創(chuàng)新精神，未來(lái)會(huì)持續(xù)領(lǐng)先，為同業(yè)樹立新的標(biāo)桿和為用戶帶來(lái)更好的數(shù)字化走向深入，操作系統(tǒng)走向多樣性算力和全場(chǎng)操作系統(tǒng)作為計(jì)算產(chǎn)業(yè)中最基礎(chǔ)的軟件，承擔(dān)著抽象底層硬件，向上層應(yīng)用提供統(tǒng)一接口的核心功能，是計(jì)算產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。面向多樣性計(jì)算和海量應(yīng)用場(chǎng)景，操作系統(tǒng)應(yīng)支持多樣算力和多種應(yīng)在IT產(chǎn)業(yè)的全棧系統(tǒng)中，處理器是硬件的基圖8操作系統(tǒng)是軟件的根操作系統(tǒng)作為連接底層基礎(chǔ)硬件（處理器，整機(jī)/部件）和上層應(yīng)用的最基礎(chǔ)軟件，被稱為IT產(chǎn)業(yè)的魂：硬件提供算力的供給，應(yīng)用軟件是算力價(jià)值的實(shí)現(xiàn)，而操作系統(tǒng)則完成算力釋放。一方面，操作系統(tǒng)面向硬件系統(tǒng)，提供更好更高效的硬件資源管理能力；另一方面，操作系統(tǒng)面向應(yīng)用和用戶，沉淀應(yīng)用領(lǐng)域共性，2.1.1多樣性計(jì)算時(shí)代，呼喚面向數(shù)計(jì)算產(chǎn)業(yè)從通用計(jì)算已經(jīng)進(jìn)入到通用計(jì)算+AI計(jì)算的多樣性計(jì)算時(shí)代。多種算力協(xié)同發(fā)展，首先，操作系統(tǒng)對(duì)上層應(yīng)用，要屏蔽不同硬件的差異，提供統(tǒng)一的接口，要完成不同計(jì)算架構(gòu)、不同硬件的兼容適配，提供良好的兼容其次，針對(duì)不同的硬件的特征，操作系統(tǒng)需要針對(duì)性的優(yōu)化，確保能充分發(fā)揮硬件的能力，提升性能。比如，基于ARM架構(gòu)的處理器，其典型特征是核數(shù)更多，這使得ARM處理器在高并發(fā)應(yīng)用場(chǎng)景，更具競(jìng)爭(zhēng)力。因此，操作系統(tǒng)需要針對(duì)多核的處理器進(jìn)行優(yōu)化，確保多核任務(wù)并發(fā)時(shí)的任務(wù)調(diào)度更加合理，避免任務(wù)沖此外，除了針對(duì)不同架構(gòu)的CPU優(yōu)化，CPU和協(xié)同，也是影響系統(tǒng)效率的關(guān)鍵因素。操作系2.1.2數(shù)字化走向深入，操作系統(tǒng)面隨著云計(jì)算的快速發(fā)展，云計(jì)算和云服務(wù)已經(jīng)成為各企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的優(yōu)先選擇。無(wú)論是高科技行業(yè)還是傳統(tǒng)行業(yè)，無(wú)論是大企業(yè)還是小企業(yè)，都可以通過(guò)云服務(wù)隨時(shí)隨地獲取數(shù)字化轉(zhuǎn)型所必需的計(jì)算、存儲(chǔ)等硬件資源，大數(shù)據(jù)、AI、IoT等技術(shù)資源，以及凝結(jié)了領(lǐng)先企業(yè)大量投入的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)資源，極大提升了企云上的應(yīng)用與其他場(chǎng)景的應(yīng)用協(xié)同場(chǎng)景越來(lái)越豐富，比如AI應(yīng)用在云和邊緣的協(xié)同。通過(guò)云端充足強(qiáng)大的算力進(jìn)行AI訓(xùn)練，而且云端能很好的支持多種不同的服務(wù)和AI框架，此外云端可以簡(jiǎn)化訓(xùn)練的開(kāi)發(fā)，無(wú)需軟件下載、無(wú)需配置、無(wú)需安裝。邊緣端則利用靠近數(shù)據(jù)產(chǎn)生和采集的優(yōu)勢(shì)，在邊緣端可以迅速把采集的數(shù)據(jù)拿去做推理，快速得到推理結(jié)果的同時(shí)，避免2.1.3開(kāi)源成為主流軟件開(kāi)發(fā)模式，開(kāi)源已經(jīng)成為主流軟件開(kāi)發(fā)模式。從全球范圍來(lái)看，過(guò)去一年，開(kāi)源整體呈現(xiàn)高速發(fā)展的趨勢(shì)。據(jù)最新官方報(bào)告，2021年全球最大開(kāi)源代碼平臺(tái)GitHub活躍用戶數(shù)和活躍代碼倉(cāng)庫(kù)數(shù)量均有明顯增長(zhǎng)，其中新增活躍用戶數(shù)超萬(wàn)。中國(guó)開(kāi)源貢獻(xiàn)者占比明顯提升，從2015年的7%的占比，快速提升至2021年的11%。開(kāi)源模式越來(lái)越成為全球軟件技術(shù)和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的同時(shí)，開(kāi)放開(kāi)源是軟件技術(shù)創(chuàng)新，特別是發(fā)展操作系統(tǒng)這類基礎(chǔ)軟件的重要途徑，充分利用開(kāi)源，參與開(kāi)源，支持開(kāi)源，發(fā)展操作系統(tǒng)，聯(lián)合做大做強(qiáng)是當(dāng)前最為可行之路。構(gòu)建根植于中國(guó)的開(kāi)源社區(qū)，培養(yǎng)良好的土壤和與環(huán)2.2.1規(guī)劃部署支持?jǐn)?shù)字基礎(chǔ)設(shè)施多樣算力的操作系統(tǒng)，使能全場(chǎng)景應(yīng)用通過(guò)規(guī)劃部署支持不同應(yīng)用場(chǎng)景、支持多樣性算力的統(tǒng)一數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施操作系統(tǒng)，打通不同硬件架構(gòu)和多種場(chǎng)景應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的性能，在企業(yè)的各類數(shù)字應(yīng)用場(chǎng)景中，通常部署了各種不同類型的計(jì)算設(shè)備，典型的包括服務(wù)器、邊緣設(shè)備，嵌入式等等。不同設(shè)備安裝各類不同的操作系統(tǒng)，給整體系統(tǒng)運(yùn)行運(yùn)維帶來(lái)挑戰(zhàn)；設(shè)備間的互聯(lián)互通復(fù)雜度也因此顯著提升；不同應(yīng)用之間的可靠、安全的交互，協(xié)同統(tǒng)一的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施操作系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)從操作系統(tǒng)底層完成設(shè)備間的連接、數(shù)據(jù)交互，從2.2.2分析應(yīng)用遷移策略，制定應(yīng)用部署新的操作系統(tǒng)，應(yīng)選擇具備可持續(xù)演進(jìn)性、基礎(chǔ)兼容性和支持應(yīng)用快速遷移的能力的技術(shù)路線?？沙掷m(xù)演進(jìn)，是指除了可靠、穩(wěn)定、安全等基礎(chǔ)能力外，所選擇的技術(shù)路線有具備獨(dú)立維護(hù)、長(zhǎng)期演進(jìn)的機(jī)制和能力；基礎(chǔ)兼容性，是指在操作系統(tǒng)南向各類處理器、整機(jī)、板卡的兼容性支持，以及北向的各類應(yīng)用的適配性；應(yīng)用遷移能力，是指需要提供包括兼容性識(shí)別、應(yīng)用遷移與調(diào)優(yōu)，系統(tǒng)測(cè)試等全操作系統(tǒng)遷移是一個(gè)系統(tǒng)工程，包括從技術(shù)配、遷移實(shí)施和測(cè)試上線等全流程，因此需要組建合理的團(tuán)隊(duì)、詳細(xì)的計(jì)劃，有節(jié)奏分階段實(shí)施，在確保業(yè)務(wù)持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行的情況下，有序開(kāi)展。2.2.3加入開(kāi)源操作系統(tǒng)社區(qū)，積極通過(guò)主動(dòng)加入開(kāi)源社區(qū)，與社區(qū)核心組織和成員的運(yùn)作與溝通，保持與業(yè)界各類領(lǐng)先技術(shù)的同步，可獲取最新的技術(shù)趨勢(shì)、業(yè)務(wù)方向以及關(guān)鍵支撐。企業(yè)、高校、操作系統(tǒng)廠商等組織單位加入操作系統(tǒng)開(kāi)源社區(qū)，加強(qiáng)交流，合作更為重要的是，操作系統(tǒng)開(kāi)源社區(qū)提供各類開(kāi)發(fā)工具，硬件資源，技術(shù)指導(dǎo)以及各類在線服務(wù)，企業(yè)鼓勵(lì)有能力的開(kāi)發(fā)人員加入社區(qū)，獲取最新的開(kāi)發(fā)手冊(cè)、技術(shù)補(bǔ)丁以及開(kāi)發(fā)平臺(tái)，可以大幅度提升應(yīng)用開(kāi)發(fā)效率。成熟的開(kāi)源社區(qū)，除了提供日常代碼審核、提交的工具之外，還包括大量滿足開(kāi)發(fā)全流程所需要的各類資源，同時(shí)社區(qū)是技術(shù)人員積累能力、了解技華為是全球領(lǐng)先的ICT（信息與通信）基礎(chǔ)設(shè)施和智能終端提供商，在ICT領(lǐng)域提供包括服務(wù)器、存儲(chǔ)、云服務(wù)、邊緣計(jì)算、基站、路由器、工業(yè)控制等各類產(chǎn)品和解決方案。在多年的全系列產(chǎn)品研發(fā)過(guò)程中，不斷累積軟件根技術(shù)，全面布局操作系統(tǒng)等基礎(chǔ)軟件，滿足自身源的方式，把積累的操作系統(tǒng)能力開(kāi)放出來(lái)，攜手產(chǎn)業(yè)伙伴共同發(fā)展操作系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，得到了目前，歐拉開(kāi)源操作系統(tǒng)發(fā)展迅速，生態(tài)快速構(gòu)建，已累計(jì)實(shí)現(xiàn)超過(guò)245萬(wàn)套裝機(jī)，國(guó)內(nèi)新增市場(chǎng)份額超過(guò)22%，跨越生態(tài)拐點(diǎn)，成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、應(yīng)用創(chuàng)新、構(gòu)筑安全可靠操作2.3.1歐拉，面向數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的開(kāi)的開(kāi)源操作系統(tǒng)，支持服務(wù)器、云計(jì)算、邊緣計(jì)算、嵌入式等應(yīng)用場(chǎng)景，支持多樣性計(jì)算，致力于提供安全、穩(wěn)定、易用的操作系統(tǒng)。通過(guò)為應(yīng)用提供確定性保障能力，支持OT領(lǐng)域應(yīng)歐拉持續(xù)豐富南向多樣性設(shè)備支持，北向使能當(dāng)前歐拉已經(jīng)實(shí)現(xiàn)主流計(jì)算架構(gòu)100%覆蓋，在北向應(yīng)用生態(tài)上，與伙伴協(xié)作，適配了一萬(wàn)多款應(yīng)用，主流應(yīng)用場(chǎng)景100%支持，滿足各操作系統(tǒng)碎片化導(dǎo)致數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)生大量“軟煙囪”：生態(tài)割裂；重復(fù)開(kāi)發(fā)；協(xié)同繁瑣IInformationCommunicationOperationalTechnology+Technology+Technology全棧原子化解耦，支持版本靈活構(gòu)建、服務(wù)自全棧原子化解耦，支持版本靈活構(gòu)建、服務(wù)自由組合，這樣通過(guò)一套架構(gòu)，來(lái)靈活支持南向服務(wù)器云計(jì)算邊緣計(jì)算嵌入式場(chǎng)景，成為面向數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施統(tǒng)一的開(kāi)r歐拉采用全量組件原子化，支持內(nèi)核靈活組合，全棧服務(wù)化按需構(gòu)建，可以根據(jù)設(shè)備不同的資源能力和業(yè)務(wù)需求靈活裁剪，按需構(gòu)建不同的操作系統(tǒng)版本，滿足不同設(shè)備對(duì)于操作系同時(shí)，歐拉支持構(gòu)建服務(wù)自助化，支持“菜單式”配置內(nèi)核和系統(tǒng)服務(wù)，可以針對(duì)軟件包、文件級(jí)、函數(shù)級(jí)的不同層級(jí)分級(jí)靈活組合，自進(jìn)一步，歐拉還提供多設(shè)備協(xié)同套件，來(lái)實(shí)現(xiàn)同時(shí)，通過(guò)歐拉SDK，把各種應(yīng)用所需數(shù)據(jù)能力、音視頻能力、安全等能力，進(jìn)行統(tǒng)一封歐拉Devkit開(kāi)發(fā)套件，還可以方便的集成到各互通，兩大開(kāi)源操作系統(tǒng)打通，歐拉覆蓋云管數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施操作系統(tǒng)ICT場(chǎng)景：通用服務(wù)器、云計(jì)算、邊緣計(jì)歐拉鴻蒙·工業(yè)場(chǎng)景（高可靠性，強(qiáng)確定性）：高精·工業(yè)場(chǎng)景（強(qiáng)交互性）：工業(yè)平板、民用·密機(jī)床控制、航空控制等智能歐拉和鴻蒙，能力共享、生態(tài)互通，更好地服務(wù)數(shù)字全場(chǎng)2.3.2歐拉開(kāi)源共建，已構(gòu)建成熟的“政產(chǎn)學(xué)研用”各方代表的共同見(jiàn)證下，華為攜手社區(qū)全體伙伴，將歐拉開(kāi)源操作系統(tǒng)全量代碼、品牌商標(biāo)、社區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施等相關(guān)資產(chǎn)貢獻(xiàn)給中國(guó)開(kāi)放原子開(kāi)源基金會(huì)，具體包括：華為自己開(kāi)發(fā)的數(shù)百萬(wàn)的自研代碼，它的版權(quán)和知識(shí)產(chǎn)權(quán)許可，超過(guò)8000多個(gè)經(jīng)過(guò)華為和社區(qū)務(wù)與測(cè)試體系代碼托管，社區(qū)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)等社區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施。這實(shí)現(xiàn)了歐拉開(kāi)源操作系統(tǒng)從企業(yè)主導(dǎo)到產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)的重要轉(zhuǎn)變，有利于促進(jìn)歐拉當(dāng)前已有超過(guò)400家企業(yè)加入，匯聚了從處理器、整機(jī)、到基礎(chǔ)軟件、應(yīng)用軟件、行業(yè)客戶等全產(chǎn)業(yè)鏈核心伙伴；社區(qū)已經(jīng)有超過(guò)1萬(wàn)名開(kāi)源貢獻(xiàn)者，創(chuàng)立近100個(gè)SIG組（特別興趣小），歐拉創(chuàng)新領(lǐng)先的技術(shù)，良好的硬件兼容性，豐富的應(yīng)用軟件生態(tài)，和覆蓋全場(chǎng)景的部署能截至目前，歐拉技術(shù)路線的操作系統(tǒng)，已經(jīng)在數(shù)字政府、電信、金融、電力等多個(gè)行業(yè)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模部署，應(yīng)用在核心系統(tǒng)中，為各行業(yè)提供穩(wěn)定、可靠的數(shù)字根基，累計(jì)部署量超過(guò)245萬(wàn)套，國(guó)內(nèi)新增市場(chǎng)份額占比達(dá)到22%，部署歐拉路線操作系統(tǒng)的用戶包括三大運(yùn)營(yíng)商（中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)電信、中國(guó)聯(lián)通）、兩大電網(wǎng)（國(guó)家電網(wǎng)、南方電網(wǎng)）以及多個(gè)大型國(guó)有和商業(yè)銀行（建設(shè)銀行、工商銀行、中信銀行、中國(guó)銀聯(lián)等）等。典型應(yīng)用案例包括：中移在線大數(shù)據(jù)平臺(tái)、中國(guó)電信云平臺(tái)、國(guó)家電網(wǎng)核心調(diào)度系統(tǒng)、中國(guó)建設(shè)銀行信用卡核心系歐拉歐拉生態(tài)繁榮，歐拉社區(qū)已成為國(guó)內(nèi)最具截止目前，國(guó)內(nèi)外10+家主流操作系統(tǒng)廠商（麒麟、統(tǒng)信、麒麟信安、SUSE等）均已發(fā)布了歐拉路線的操作系統(tǒng)商業(yè)發(fā)行版；社區(qū)2.3.3歐拉，以發(fā)展根技術(shù)引領(lǐng)操作歐拉以內(nèi)核級(jí)創(chuàng)新，打造最佳多樣性算力支持、全場(chǎng)景數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施操作系統(tǒng)，成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、應(yīng)用創(chuàng)新的首選可靠操作系統(tǒng)技?xì)W拉引領(lǐng)操作系統(tǒng)內(nèi)核創(chuàng)新。作為社區(qū)主要成飛騰、龍芯、申威、RISC-V等多種處理器架歐拉打破不同場(chǎng)景操作系統(tǒng)生態(tài)壁壘，成為首個(gè)全場(chǎng)景數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施操作系統(tǒng)。歐拉統(tǒng)一支持服務(wù)器、云計(jì)算、邊緣計(jì)算、嵌入式等等應(yīng)截止目前，歐拉已經(jīng)發(fā)布2個(gè)LTS（長(zhǎng)生命周期華為不做歐拉商業(yè)發(fā)行版，通過(guò)社區(qū)使能伙伴商業(yè)發(fā)行版、企業(yè)自用版、社區(qū)發(fā)行版等多種形式，促進(jìn)操作系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)健康、高速發(fā)展。華為持續(xù)在歐拉開(kāi)源項(xiàng)目貢獻(xiàn)，包括技術(shù)創(chuàng)新、社區(qū)運(yùn)營(yíng)、生態(tài)建設(shè)等。華為聯(lián)接、計(jì)算和云等各領(lǐng)域繼續(xù)全面使用歐拉技術(shù)路線，以社區(qū)歐拉技術(shù)路線的操作系統(tǒng)，主要包括以下集中共同構(gòu)建發(fā)布的開(kāi)源操作系統(tǒng)版本，以免費(fèi)的形式通過(guò)社區(qū)提供。社區(qū)每2年發(fā)布一個(gè)），結(jié)合各自的優(yōu)勢(shì)，基于歐拉的社區(qū)版，開(kāi)發(fā)自己的商業(yè)發(fā)行版操作系統(tǒng)，面向最終用戶提供和銷售有競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)品。比如麒麟軟件有限公司的銀河麒麟高級(jí)服務(wù)器操作系統(tǒng)），麒麟信安操作系統(tǒng)V3（歐拉版），SUSE數(shù)?企業(yè)自用版：具備自研能力的企業(yè)，基于歐拉的社區(qū)發(fā)行版，開(kāi)發(fā)自用的操作系統(tǒng)版本（非獨(dú)立銷售或不銷售）。比如華為公司通信設(shè)備搭載的自研操作系統(tǒng)、中國(guó)移動(dòng)BC-基礎(chǔ)版本多樣性算力釋放內(nèi)核創(chuàng)新全場(chǎng)景支持在蓬勃的需求帶動(dòng)下，全球算力發(fā)展水平正在在蓬勃的需求帶動(dòng)下，全球算力發(fā)展水平正在持續(xù)擴(kuò)大，而在這其中，人工智能算力成為主數(shù)據(jù)時(shí)代，全球通用算力將增長(zhǎng)10倍達(dá)到3.3ZFLOPS(FP32)，人工智能算力將增長(zhǎng)53.1.2人工智能正日益快速滲透行業(yè)人工智能技術(shù)的落地為行業(yè)帶來(lái)更多價(jià)值，不僅提高了企業(yè)的運(yùn)作效率、生產(chǎn)效率，還推動(dòng)了企業(yè)創(chuàng)新的能力。調(diào)研發(fā)現(xiàn)，采用人工智能三年以上的企業(yè)，已經(jīng)在多方面獲得顯著的收益，實(shí)現(xiàn)收入增加和生產(chǎn)效率提升。在2021的當(dāng)前，數(shù)字經(jīng)濟(jì)正在成為全球經(jīng)濟(jì)的主要增長(zhǎng)點(diǎn)，算力作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代新的生產(chǎn)力，是支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。算力已成為全球戰(zhàn)略競(jìng)爭(zhēng)新焦點(diǎn)，是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要引擎，全球各國(guó)的算力水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也呈與此同時(shí)，人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展帶來(lái)了遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越摩爾定律的算力需求。從2011年深度學(xué)習(xí)技術(shù)興起到今天，對(duì)人工智能算力的需求一直是指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的，每隔3-4個(gè)月算力需求翻以千萬(wàn)億次每秒的算力計(jì)算一天所用的浮點(diǎn)計(jì)源2000億參數(shù)中文預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，使用E級(jí)AI算力的鵬城云腦II算了50天，算力需求達(dá)到了25000PD；到2023年，這種大模型的算力人工智能將在城市、交通、制造、能源、醫(yī)藥、教育、農(nóng)業(yè)等行業(yè)持續(xù)滲透，為衣食住行在城市領(lǐng)域，城市的智慧化治理成為實(shí)現(xiàn)城市可持續(xù)發(fā)展的必然選擇。未來(lái)，每一個(gè)物理實(shí)體都將有一個(gè)數(shù)字孿生，如城市樓宇、水資源、基礎(chǔ)設(shè)施等將組成城市數(shù)字孿生，實(shí)現(xiàn)更加智能的城市管理。城市智慧治理將帶來(lái)100倍的社會(huì)數(shù)據(jù)聚集，人工智能技術(shù)將實(shí)現(xiàn)高效在交通領(lǐng)域，預(yù)計(jì)2030年，全球道路上的電動(dòng)汽車、面包車、重型卡車和公共汽車數(shù)量將達(dá)到1.45億輛。每輛汽車行駛中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)需要在汽車與城市之間頻繁進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，借助智慧交通基礎(chǔ)設(shè)施的AI分析能力，城市通勤時(shí)間將得到大幅提升（日均通勤縮短15-30分鐘），交通事故和汽車對(duì)城市碳排放量也隨之大幅降低。智能帶來(lái)的交通安全、效率、體驗(yàn)的提升，必將釋放出新的生產(chǎn)力，推動(dòng)社會(huì)經(jīng)在制造領(lǐng)域，AI可以幫助制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)智慧化運(yùn)營(yíng)管理、海量數(shù)據(jù)分析挖掘以及低時(shí)延診斷預(yù)警。中國(guó)制造2025提出，制造業(yè)重點(diǎn)領(lǐng)域全面實(shí)現(xiàn)智能化，試點(diǎn)示范項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)成本將降低50%，產(chǎn)品生產(chǎn)周期縮短50%，不良品率降低人工智能將融入千行百業(yè)的核心場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)多個(gè)人工智能場(chǎng)景的落地，帶來(lái)源源不斷的創(chuàng)新3.2.1加速AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，讓AI算作為新基建的重要組成部分，人工智能已經(jīng)成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力，人工智能產(chǎn)業(yè)1）人工智能產(chǎn)業(yè)布局不均衡：通過(guò)對(duì)多個(gè)城市的實(shí)際調(diào)研發(fā)現(xiàn)，人工智能產(chǎn)業(yè)存在基礎(chǔ)薄弱和研發(fā)實(shí)力弱等情況，無(wú)法匹配產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)不足。企業(yè)使用人工智能算力成本昂貴，僅算AI技術(shù)人才，在全國(guó)各地都缺乏核心AI技術(shù)人鑒于上述挑戰(zhàn)，建議大力發(fā)展以人工智能計(jì)算中心為代表的新型基礎(chǔ)設(shè)施，讓AI成為水和電一樣的基礎(chǔ)公共資源，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供新人工智能計(jì)算中心建設(shè)具有技術(shù)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜、建設(shè)周期長(zhǎng)、資源投入巨大、產(chǎn)業(yè)輻射面廣的特點(diǎn)，需要進(jìn)一步強(qiáng)化戰(zhàn)略統(tǒng)籌和政策保障，進(jìn)行系統(tǒng)的組織機(jī)制和體制創(chuàng)新，加強(qiáng)關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)和標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)，以加快推動(dòng)人工智能計(jì)算中心的高質(zhì)量發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)化建設(shè)。系統(tǒng)總結(jié)已建成的人工智能計(jì)算中心的建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，持續(xù)加強(qiáng)人工智能計(jì)算中心的統(tǒng)籌建設(shè)，在確保已建成的人工智能計(jì)算中心保持高效運(yùn)營(yíng)的同時(shí)，順應(yīng)人工智能發(fā)展趨勢(shì)和產(chǎn)業(yè)落地的需求，堅(jiān)持以應(yīng)用為導(dǎo)向，堅(jiān)持自主創(chuàng)新技術(shù)路1）持續(xù)推進(jìn)計(jì)算中心高效運(yùn)營(yíng)和可持續(xù)發(fā)展。要強(qiáng)化洞察人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、調(diào)研算力需求的能力，實(shí)施算力普惠政策，為行業(yè)用戶及應(yīng)用開(kāi)發(fā)企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)、高校提供普惠算力服務(wù)等功能。聯(lián)合產(chǎn)業(yè)組織面向人工智能應(yīng)用場(chǎng)景的項(xiàng)目機(jī)會(huì)清單，面向人工智能企業(yè)、高校院所、科研機(jī)構(gòu)進(jìn)行公開(kāi)發(fā)布，鼓勵(lì)開(kāi)展人工智能先導(dǎo)性應(yīng)用開(kāi)發(fā)和場(chǎng)景試驗(yàn)，牽引科技創(chuàng)新成果進(jìn)行商用轉(zhuǎn)化，打造一批有影響力、有實(shí)際效果的應(yīng)用示范項(xiàng)目，形成圍繞大模型的產(chǎn)業(yè)集群，進(jìn)一步帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)的智能化2）堅(jiān)持自主創(chuàng)新技術(shù)路線與推動(dòng)開(kāi)放開(kāi)源并重。在當(dāng)前日益復(fù)雜的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下，在推動(dòng)人工智能計(jì)算中心建設(shè)的過(guò)程中，要繼續(xù)堅(jiān)持自主創(chuàng)新，進(jìn)一步強(qiáng)化政策支持，廣泛吸納產(chǎn)學(xué)研用各方參與，共同提升相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈現(xiàn)代化水平。同時(shí)，要以積極開(kāi)放的態(tài)度擁抱開(kāi)源開(kāi)放，在全球范圍內(nèi)推動(dòng)形成共建共享3.2.2加速人工智能進(jìn)入行業(yè)關(guān)鍵場(chǎng)促進(jìn)人工智能與各行業(yè)融合創(chuàng)新，在城市、交通、制造、能源、醫(yī)療、金融等重點(diǎn)行業(yè)和領(lǐng)域開(kāi)展人工智能應(yīng)用試點(diǎn)示范，推動(dòng)人工智能智慧城市。構(gòu)建適用于政府服務(wù)與決策的人工智能融合賦能平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)AI在智慧城市建設(shè)中“大腦”般的智慧，將人工智能技術(shù)與城市應(yīng)用場(chǎng)景深度融合，實(shí)現(xiàn)城市在各類場(chǎng)景下的高效治理。研制面向開(kāi)放環(huán)境的決策引擎，在復(fù)雜社會(huì)問(wèn)題研判、政策評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、應(yīng)急智慧交通。針對(duì)高速公路自由流收費(fèi)、收費(fèi)稽核、視頻云聯(lián)網(wǎng)、車路協(xié)同等典型交通AI應(yīng)用場(chǎng)景，打造智慧交通解決方案，用人工智能技術(shù)對(duì)車輛、軌跡等進(jìn)行智能分析，讓出行管理智慧制造。打造數(shù)字工廠AI使能解決方案，為制造行業(yè)量身定制的質(zhì)量檢測(cè)、廠區(qū)安全等應(yīng)用領(lǐng)域的一站式、高精度、支持快速換線、開(kāi)箱即用的AI解決方案，打通AI落地制造行業(yè)的“最后一公里”，加速AI應(yīng)用在工廠規(guī)模化部署，把AI帶入每一條產(chǎn)線，為工廠生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)智慧巡檢。用人工智能的分析取代傳統(tǒng)的人工巡檢，讓巡檢更安全，效率和準(zhǔn)確率更高。結(jié)合智能電網(wǎng)、智能油氣和智能礦山的發(fā)展需求，以AI技術(shù)為基礎(chǔ)，打造智慧巡檢解決方案，為輸電線路、變電站、配電房、油氣田、智慧醫(yī)療。打造傳染病AI監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)、緊密案等，助力醫(yī)療行業(yè)智能化升級(jí)，將AI科技進(jìn)智慧金融。面向金融行業(yè)提供更加高效、安全、個(gè)性化的綜合性金融解決方案，貫穿于金融服務(wù)垂直全流程，為銀行智慧網(wǎng)點(diǎn)、金融OCR、智能雙錄等AI應(yīng)用場(chǎng)景提供智慧化解決3.3.1以昇騰AI基礎(chǔ)軟硬件平臺(tái)，構(gòu)昇騰AI產(chǎn)業(yè)是以昇騰AI基礎(chǔ)軟硬件平臺(tái)為基礎(chǔ)，堅(jiān)持“硬件開(kāi)放、軟件開(kāi)源、使能伙伴、發(fā)展人才”，聯(lián)合技術(shù)和商業(yè)伙伴，打造“共建、共享、共贏”的人工智能產(chǎn)業(yè)，致力于讓能賦能社會(huì)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)升級(jí)，為人類社會(huì)發(fā)展昇騰AI產(chǎn)業(yè)(簡(jiǎn)稱昇騰AI/昇騰)是以昇騰AI基礎(chǔ)昇騰AI基礎(chǔ)軟硬件平臺(tái)包含Atlas系列硬件及伙伴硬件、異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)CANN、全場(chǎng)景AI框架昇思MindSpore、昇騰應(yīng)用使能Min），框架，南向支持系列化芯片的硬件差異，通過(guò)全場(chǎng)景AI框架昇思MindSpore，致力于成為全球主流AI框架，具備一次開(kāi)發(fā)云邊端全場(chǎng)景部署、原生支持大模型訓(xùn)練、支持AI+科學(xué)計(jì)算昇騰應(yīng)用使能MindX包含深度學(xué)習(xí)使能MindXDL、智能邊緣使能MindXEdge、模型優(yōu)旨在沉淀行業(yè)知識(shí)，使能行業(yè)應(yīng)用極簡(jiǎn)開(kāi)發(fā)，3.3.2以“一中心四平臺(tái)”建設(shè)人工智能計(jì)算中心，打造人工智能算力基人工智能計(jì)算中心（AICC，AIComputingCenter）是專注于AI計(jì)算的新型城市基礎(chǔ)設(shè)施，它以昇騰AI基礎(chǔ)軟硬件平臺(tái)為基礎(chǔ)，是涵蓋了從基建基礎(chǔ)設(shè)施、硬件基礎(chǔ)設(shè)施到軟件基承載著“一中心四平臺(tái)”的產(chǎn)業(yè)模式創(chuàng)新，解決算力普惠、科研創(chuàng)新、應(yīng)用孵化與落地、人才培養(yǎng)等AI發(fā)展關(guān)鍵問(wèn)題，旨在讓AI算力像水和電一樣成為城市公共基礎(chǔ)資源，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)公共算力服務(wù)平臺(tái)：通過(guò)產(chǎn)業(yè)政策牽引，將人工智能計(jì)算中心的算力資源有序、高效、普惠地開(kāi)放給當(dāng)?shù)氐钠髽I(yè)、科研機(jī)構(gòu)和高校，解決當(dāng)?shù)谹I技術(shù)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)智能升級(jí)的算力和服務(wù)應(yīng)用創(chuàng)新孵化平臺(tái)：各地AI企業(yè)、高校、科研機(jī)構(gòu)，針對(duì)各地特色的AI應(yīng)用場(chǎng)景項(xiàng)目機(jī)會(huì)，依托人工智能計(jì)算中心，進(jìn)行科技創(chuàng)新成果商用轉(zhuǎn)化、形成有本地特色的的重大產(chǎn)品創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)聚合發(fā)展平臺(tái)：依托計(jì)算中心，配套相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策、吸引和招募AI產(chǎn)業(yè)鏈上的各類公司（算法公司、數(shù)據(jù)處理公司、行業(yè)集成公司等）入駐形成完整產(chǎn)業(yè)閉環(huán)，促進(jìn)和推動(dòng)AI產(chǎn)科研創(chuàng)新和人才培養(yǎng)平臺(tái)：基于人工智能計(jì)算中心充沛的算力資源，促進(jìn)高校院所聯(lián)合行業(yè)龍頭企業(yè)，圍繞產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新需求，開(kāi)展人工智能技術(shù)研發(fā)、科技成果轉(zhuǎn)化等重點(diǎn)工作，落當(dāng)前，在國(guó)家統(tǒng)籌規(guī)劃下，已有20多個(gè)城市在規(guī)劃和建設(shè)人工智能計(jì)算中心，華為也積極參與其中。深圳、武漢、中原、西安、成都、南京、杭州、沈陽(yáng)、青島、重慶已相繼上線或?qū)崿F(xiàn)上線即飽和運(yùn)營(yíng)，其三項(xiàng)打榜獲得世界第統(tǒng)輸入輸出和10節(jié)點(diǎn)規(guī)模系統(tǒng)兩項(xiàng)世界冠軍。其中，全系統(tǒng)輸入輸出性能超越第二名近20發(fā)了全開(kāi)源開(kāi)放的兩千億參數(shù)中文NLP大模型鵬程.盤古，以及賦能生物醫(yī)藥探索的大模型鵬武漢人工智能計(jì)算中心基于昇騰AI基礎(chǔ)軟硬件建設(shè)，于2021年5月31日正式竣工并投入運(yùn)營(yíng)，上線即算力資源滿負(fù)荷使用。于2022年2月7日完成擴(kuò)容，總算力達(dá)200P，并再次飽和運(yùn)營(yíng)。率先實(shí)踐“一中心四平臺(tái)”，開(kāi)創(chuàng)“武漢模式”。5個(gè)月從進(jìn)場(chǎng)施工到正式投運(yùn)，讓業(yè)界見(jiàn)證了“武漢速度”，打造了全國(guó)人工智能示范標(biāo)桿。目前，基于武漢人工智能計(jì)算中心，孵化了全球全球首個(gè)三模態(tài)大模型——紫東.太初，全球首個(gè)遙感影像智能解譯專用框架——武漢.LuojiaNet，業(yè)界最大遙感影像樣工智能產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟和智能遙感開(kāi)源生態(tài)聯(lián)盟，為武漢孵化數(shù)百億級(jí)智能遙感和多模態(tài)產(chǎn)業(yè)（大），3.3.3產(chǎn)學(xué)研攜手，共筑人工智能產(chǎn)華為開(kāi)放昇騰AI基礎(chǔ)軟硬件平臺(tái)，包括Atlas系列硬件、異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)CANN、全場(chǎng)景AI框架站式開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts等，幫助伙伴和開(kāi)發(fā)者高效使用AI能力，創(chuàng)新場(chǎng)景化AI應(yīng)用，加速完成昇騰AI生態(tài)的初步構(gòu)建，目前發(fā)展了100孵化了超過(guò)1600+解決方案，為中國(guó)人工智能全場(chǎng)景AI框架昇思MindSpore是業(yè)界首個(gè)全自動(dòng)并行的框架，且具備全場(chǎng)景協(xié)同和全流程極簡(jiǎn)的特點(diǎn)。華為于2020年3月28日開(kāi)源昇思MindSpore框架，開(kāi)源后獲得國(guó)內(nèi)外開(kāi)發(fā)者的積極響應(yīng)，訪問(wèn)量數(shù)千萬(wàn)，超過(guò)320萬(wàn)用戶下載安裝使用，在碼云千萬(wàn)開(kāi)源項(xiàng)目中綜合排名第一，服務(wù)企業(yè)數(shù)量超過(guò)5500家，高校授課數(shù)量超過(guò)140所，超過(guò)40所科研機(jī)構(gòu)選擇昇思進(jìn)CC安全認(rèn)證和AI可信開(kāi)源社區(qū)認(rèn)證，成為國(guó)內(nèi)昇騰眾智計(jì)劃是華為圍繞昇騰基礎(chǔ)軟件平臺(tái)推出的一項(xiàng)生態(tài)合作計(jì)劃，旨在匯聚高校、科研院所、企業(yè)等組織和機(jī)構(gòu)的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)，通過(guò)項(xiàng)目合作方式，基于昇騰基礎(chǔ)軟硬件平臺(tái)開(kāi)發(fā)算子、網(wǎng)絡(luò)模型及行業(yè)參考設(shè)計(jì)，不斷豐富昇騰計(jì)算產(chǎn)業(yè)生態(tài)，為加速千行百業(yè)智能化升級(jí)貢獻(xiàn)智慧與力量。目前，通過(guò)昇騰眾智計(jì)劃，已繼續(xù)投入2億人民幣激勵(lì)基金，推出超過(guò)4000座”產(chǎn)教融合協(xié)同育人基地項(xiàng)目由教育部、華華為聯(lián)合72所高校持續(xù)深化“智能基座”項(xiàng)目，在理工科專業(yè)深入實(shí)踐，產(chǎn)教融合，把鯤鵬、昇騰、歐拉、高斯、昇思等根技術(shù)融入高校教學(xué)。目前，已賦能3000多個(gè)老師，開(kāi)設(shè)個(gè)智能基座社團(tuán)，出版約20本教材教輔書籍和12門精品慕課，并推出“智能基座”優(yōu)秀教學(xué)資源獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃，激勵(lì)更多教師百花齊放，自主開(kāi)發(fā)教材和慕課。華為聯(lián)合教育部已建設(shè)17個(gè)大模型成為AI人工智能大模型可以實(shí)現(xiàn)在眾多場(chǎng)景通用、泛化和規(guī)?；瘡?fù)制，減少對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注的依賴。隨著超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型系統(tǒng)的開(kāi)放，預(yù)訓(xùn)練基線智能水平大幅提升，行業(yè)人工智能應(yīng)用不必從零開(kāi)始開(kāi)發(fā)，只需結(jié)合某個(gè)行業(yè)的領(lǐng)域數(shù)據(jù)人工智能大模型可以實(shí)現(xiàn)在眾多場(chǎng)景通用、泛化和規(guī)?；瘡?fù)制，減少對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注的依賴。隨著超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型系統(tǒng)的開(kāi)放，預(yù)訓(xùn)練基線智能水平大幅提升，行業(yè)人工智能應(yīng)用不必從零開(kāi)始開(kāi)發(fā)，只需結(jié)合某個(gè)行業(yè)的領(lǐng)域數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，即可生成某個(gè)領(lǐng)域的相關(guān)模型，且得到良好的精度和性能。華為云發(fā)布的盤古預(yù)訓(xùn)練大模型已經(jīng)在多個(gè)行業(yè)、100多個(gè)場(chǎng)景成功驗(yàn)證，包括能源、零售、金融、工業(yè)、醫(yī)療、環(huán)境、物流等等。其中，在能源領(lǐng)域，盤古預(yù)訓(xùn)練大模型幫助行業(yè)客戶實(shí)現(xiàn)設(shè)備能耗的智能控制，可以節(jié)約電力成本50%；在金融行業(yè)中的異常財(cái)務(wù)檢測(cè)，讓模型精度提升20%以上；在塵肺檢測(cè)中，病例識(shí)別準(zhǔn)確率提升22%等等。行業(yè)應(yīng)用和算法高效流通可以讓人工智當(dāng)前人工智能領(lǐng)域，大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型得到長(zhǎng)足發(fā)展和廣泛關(guān)注，以大數(shù)據(jù)和大算力優(yōu)勢(shì)取代了一些小的算法模型，“大模型+大數(shù)據(jù)+大算力”成為邁向通用人工智能的一條可行路徑。以GPT-3為代表的超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型，在此背景下，我國(guó)超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的發(fā)展如火如荼。2021年以來(lái)，國(guó)內(nèi)相繼發(fā)布了一系列大模型，華為與鵬城實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合發(fā)布了“鵬程.盤古”系列超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練稠密模型，中科院自動(dòng)化所發(fā)布了全球首個(gè)三模態(tài)大模型“紫東.太初”，以及北京智源人工智能研究院發(fā)布4.1.2科學(xué)計(jì)算正在從傳統(tǒng)HPC進(jìn)入計(jì)算)技術(shù)，科學(xué)計(jì)算對(duì)基礎(chǔ)科學(xué)研究和國(guó)計(jì)民生行業(yè)發(fā)展起到重大推動(dòng)作用。但是，隨著求解問(wèn)題不斷復(fù)雜化、高維化，科學(xué)計(jì)算仍然面臨著維數(shù)災(zāi)難、計(jì)算尺度受限、理論突破與工因此，越來(lái)越多的科學(xué)家正在將AI技術(shù)引入到科學(xué)計(jì)算，科學(xué)計(jì)算正在從傳統(tǒng)HPC進(jìn)入到科學(xué)智能的新階段?？茖W(xué)智能同時(shí)覆蓋HPC與AI兩大技術(shù)領(lǐng)域，包含AI賦能機(jī)理計(jì)算、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)AI計(jì)算、機(jī)理計(jì)算與AI計(jì)算相融合三大計(jì)算第一個(gè)場(chǎng)景是AI賦能機(jī)理計(jì)算，它是將AI計(jì)算嵌入到機(jī)理計(jì)算中，實(shí)現(xiàn)AI對(duì)機(jī)理計(jì)算的加第二個(gè)場(chǎng)景是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的AI計(jì)算，它則不依賴于數(shù)學(xué)機(jī)理，通過(guò)大量的數(shù)據(jù)輸入，獲得AI模第三個(gè)場(chǎng)景則是機(jī)理計(jì)算與AI計(jì)算相結(jié)合，它目前，科學(xué)計(jì)算已經(jīng)進(jìn)入科學(xué)智能新階段，其創(chuàng)新技術(shù)已經(jīng)在氣象、新材料研發(fā)、生物信息4.2.1匯聚大模型發(fā)展要素，使能大當(dāng)前人工智能技術(shù)趨勢(shì)正朝著通用大模型方向發(fā)展，大模型具備更強(qiáng)泛化能力、可覆蓋多業(yè)務(wù)場(chǎng)景，發(fā)展大模型也成為產(chǎn)學(xué)研各界共識(shí)。為了更好的推動(dòng)大模型的發(fā)展，倡議匯聚大模型的發(fā)展要素，構(gòu)建從規(guī)劃、開(kāi)發(fā)到產(chǎn)業(yè)化的大模型全流程使能體系，與產(chǎn)業(yè)界共筑中國(guó)大首先，建議統(tǒng)籌規(guī)劃大模型發(fā)展布局，匯聚大模型發(fā)展要素，在算力方面加強(qiáng)發(fā)展人工智能計(jì)算中心和算力網(wǎng)絡(luò)，塑造我國(guó)人工智能大模型人才培養(yǎng)體系，同時(shí)以自主創(chuàng)新的人工智能根技術(shù)發(fā)展我國(guó)大模型；其次，強(qiáng)化場(chǎng)景創(chuàng)新，提升大模型的活躍度和影響力；最后，強(qiáng)化政府支持，鼓勵(lì)產(chǎn)學(xué)研各界攜手在產(chǎn)業(yè)條件2、打造大模型開(kāi)發(fā)使能平臺(tái)，讓大模型易開(kāi)針對(duì)基礎(chǔ)模型開(kāi)發(fā)，建議打造大模型開(kāi)發(fā)套件，通過(guò)算法開(kāi)發(fā)、并行計(jì)算、存儲(chǔ)優(yōu)化等能力，實(shí)現(xiàn)大模型的高效開(kāi)發(fā)；此外，建議開(kāi)發(fā)大模型微調(diào)組件來(lái)適配行業(yè)應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)一鍵式微調(diào)和調(diào)優(yōu)功能；在模型推理部署方面，還需要提供大模型部署套件，以實(shí)現(xiàn)分布式推理服同時(shí)，產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟模式可以加速大模型從科研創(chuàng)新到行業(yè)落地的進(jìn)程，在這樣的大模型產(chǎn)業(yè)化落地過(guò)程中，各行業(yè)領(lǐng)域可以以更為豐富的數(shù)據(jù)和參數(shù)、更泛化的應(yīng)用場(chǎng)景，來(lái)反哺大模型基礎(chǔ)能力，讓大模型更智能、場(chǎng)景適用性更好，從而迭代升級(jí)，為行業(yè)應(yīng)用提供更大的支持，從而形成大模型創(chuàng)新-應(yīng)用-迭代創(chuàng)新的產(chǎn)4.2.2打造科學(xué)智能基礎(chǔ)平臺(tái)、攜手產(chǎn)學(xué)研構(gòu)筑科學(xué)智能生態(tài)，加速產(chǎn)業(yè)過(guò)去單一、煙囪狀的軟硬件平臺(tái)已無(wú)法滿足科學(xué)智能需求。因此，華為建議打造原生科學(xué)智能基礎(chǔ)軟硬件平臺(tái)，以實(shí)現(xiàn)極致性能、極簡(jiǎn)開(kāi)發(fā)。華為認(rèn)為，該基礎(chǔ)平臺(tái)在硬件方面應(yīng)當(dāng)擁有面向多樣性算力的液冷整機(jī)柜，在軟件方面包含業(yè)界領(lǐng)先的融合編程語(yǔ)言、編譯器和操作系統(tǒng)，在開(kāi)發(fā)使能方面則需要全場(chǎng)景統(tǒng)一的工具鏈，應(yīng)用使能方面需要AI與HPC融合的框架和調(diào)度器。從底層硬件到上層應(yīng)用協(xié)同創(chuàng)新，對(duì)于科學(xué)智能的產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)，華為倡議成立科學(xué)智能創(chuàng)新聯(lián)合體，匯聚政策、科研和產(chǎn)業(yè)優(yōu)質(zhì)資源，攜手產(chǎn)學(xué)研伙伴，以科學(xué)智能新范式，拓展科學(xué)邊界，助力技術(shù)創(chuàng)新，加速科研創(chuàng)新到產(chǎn)業(yè)落地進(jìn)程，加強(qiáng)交叉學(xué)科建設(shè)和人4.3.1基于大模型全流程使能體系，華為的人工智能大模型全流程使能體系，包含從大模型規(guī)劃、大模型開(kāi)發(fā)到大模型產(chǎn)業(yè)化的全流程，可端到端加速大模型產(chǎn)業(yè)落地，是以規(guī)劃大模型沙盤，與產(chǎn)業(yè)界共筑中國(guó)大模型創(chuàng)從2020年開(kāi)始，國(guó)內(nèi)外頂尖公司的AI技術(shù)發(fā)展，越來(lái)越像一場(chǎng)比拼資金與人才的軍備競(jìng)賽，推動(dòng)AI競(jìng)爭(zhēng)從2018年前后興起的“大煉（小）模型”，進(jìn)入到今天的“煉大模型”時(shí)代。大模型的優(yōu)勢(shì)不言而喻，但動(dòng)則上百億的大參數(shù)，也帶來(lái)了訓(xùn)練成本太昂貴，模型修正不容易等難題，導(dǎo)致本來(lái)定位于“不再重復(fù)造輪子”的大模型，面臨重新陷入粗放式發(fā)展的境地。華為看到這一問(wèn)題，積極聯(lián)合產(chǎn)業(yè)界規(guī)劃大模型沙盤，牽引產(chǎn)業(yè)界建設(shè)真正需要的大盤古電力已發(fā)布電力V鵬程.盤古V鵬程.盤古推薦搜索…互聯(lián)網(wǎng)鵬程.神農(nóng)已發(fā)布鵬程.神農(nóng)已發(fā)布基因研究藥物研發(fā)……生物醫(yī)藥悟道2.0盤古多模態(tài)悟道2.0盤古多模態(tài)武漢.LuoJia已發(fā)布武漢.LuoJia已發(fā)布變化監(jiān)測(cè)地物分類城市治理防災(zāi)減災(zāi)…智能客服城市治理防災(zāi)減災(zāi)………金融智慧城市遙感金融海河.諦聽(tīng)海河.諦聽(tīng)皮帶異皮帶異盤古礦山物識(shí)別已發(fā)布…煤礦.MEGA-Protein流體仿真即將發(fā)布盤古NLP紫東.太初秦嶺.翔語(yǔ)鵬城-百度盤古NLP紫東.太初秦嶺.翔語(yǔ)鵬城-百度·文心……算機(jī)視覺(jué)自然語(yǔ)言處理多模態(tài)語(yǔ)音人工智能科學(xué)計(jì)算博弈智基礎(chǔ)大模型Ascend昇騰科研創(chuàng)新使能計(jì)劃，推動(dòng)大模型研究與創(chuàng)新從任務(wù)和應(yīng)用類別兩個(gè)維度出發(fā)，過(guò)去的一年，華為攜手產(chǎn)業(yè)界伙伴基于昇騰AI先后推出了各個(gè)領(lǐng)域有影響力的大模型，形成了基礎(chǔ)大模型+行業(yè)大模型的整體布局?；A(chǔ)大模型面向多行業(yè)領(lǐng)域通用需求，行業(yè)大模型面向特定行業(yè)多應(yīng)用場(chǎng)景，類似“新基建”中的信息基礎(chǔ)設(shè)施+融合基礎(chǔ)設(shè)施，形成既有橫向，也有值得一提的是，考慮到“煉大模型”對(duì)大算力的強(qiáng)需求，華為與產(chǎn)業(yè)界在規(guī)劃大模型沙盤的同時(shí)，全國(guó)20多個(gè)城市也都規(guī)劃和建設(shè)了人工智能計(jì)算中心，并已開(kāi)始將部分算力中心連點(diǎn)成片構(gòu)建中國(guó)算力網(wǎng)——智算網(wǎng)絡(luò)，以便基于它們的超強(qiáng)算力孵化AI大模型，大幅縮短大模型的訓(xùn)練時(shí)間。鵬程、武漢、秦嶺、金陵系列大模型的快速推出，正得益于這一布局的強(qiáng)力支持。反過(guò)來(lái)，這些帶有一定地域特色的大模打造大模型開(kāi)發(fā)使能平臺(tái)，讓大模型易開(kāi)發(fā)、依托長(zhǎng)期的根技術(shù)積累，華為建立起了完整的大模型開(kāi)發(fā)使能平臺(tái)，加速?gòu)幕A(chǔ)模型開(kāi)發(fā)到推理部署的全流程，讓大模型易開(kāi)發(fā)、易適首先，在基礎(chǔ)模型開(kāi)發(fā)方面，華為推出大模型開(kāi)發(fā)套件，通過(guò)算法開(kāi)發(fā)、并行計(jì)算、存儲(chǔ)優(yōu)化、斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)重磅特性支撐大模型的高效開(kāi)發(fā)。這其中，作為人工智能之“魂”，昇思可以在云、邊、端等不同環(huán)境下進(jìn)行開(kāi)發(fā)部署，是并行維度業(yè)界最多、模型切分支持結(jié)構(gòu)最全、單機(jī)容納模型參數(shù)業(yè)界最強(qiáng)的的AI框架，這使其原生支持AI大模型訓(xùn)練，具備實(shí)現(xiàn)開(kāi)發(fā)并行代碼量降低80%、系統(tǒng)調(diào)整時(shí)間下降60%、僅用512卡就能完成十萬(wàn)億模型參數(shù)訓(xùn)其次，在行業(yè)應(yīng)用適配方面，華為推出基于MindX的大模型微調(diào)組件，其預(yù)置典型行業(yè)任務(wù)微調(diào)模板，通過(guò)小樣本學(xué)習(xí)等手段，實(shí)現(xiàn)一鍵式微調(diào)和低參數(shù)調(diào)優(yōu)，可以快速適配各種行業(yè)應(yīng)用。目前紫東太初大模型就基于微調(diào)套件，提供了開(kāi)放服務(wù)平臺(tái)，已有40多個(gè)企業(yè)在平臺(tái)上孵化了近60個(gè)產(chǎn)品解決方案，可以快捷的大模型部署套件，其提供量化、剪枝、蒸餾等模型小型化能力，實(shí)現(xiàn)10倍級(jí)模型壓縮率，同時(shí)分布式推理服務(wù)化能力還大幅提高吞吐率，此外模型動(dòng)態(tài)加密技術(shù)，可在保證模型性能的同時(shí)對(duì)部署的模型進(jìn)行加密，保護(hù)開(kāi)發(fā)者從科研創(chuàng)新到行業(yè)落地，開(kāi)創(chuàng)人工智能產(chǎn)業(yè)聚技術(shù)維度端到端打通后，大模型下一個(gè)最為關(guān)鍵的問(wèn)題是產(chǎn)業(yè)化落地。去年底，基于全球首個(gè)智能遙感框架及數(shù)據(jù)集武漢.LuoJia和全球首個(gè)三模態(tài)大模型紫東.太初，產(chǎn)業(yè)各界成立了智能遙感開(kāi)源生態(tài)聯(lián)盟和多模態(tài)人工智能產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，如今60余家伙伴已陸續(xù)孵化出多個(gè)行業(yè)解千博信息與中科院自動(dòng)化所、華為三方聯(lián)手，基于昇騰AI基礎(chǔ)軟硬件平臺(tái)以及紫東.太初三模態(tài)大模型，打造出手語(yǔ)多模態(tài)模型并發(fā)布手語(yǔ)教考一體機(jī)，大幅改善了特殊人群的學(xué)習(xí)環(huán)境。此外，長(zhǎng)安汽車、新華社技術(shù)局、浙江移動(dòng)、愛(ài)奇藝等多模態(tài)人工智能產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟成員也新媒體內(nèi)容檢索平臺(tái)、多模態(tài)+南宋御街?jǐn)?shù)字人、多模態(tài)+視頻摘要智能平臺(tái)等場(chǎng)景化大模型及行業(yè)應(yīng)用。智能遙感開(kāi)源生態(tài)聯(lián)盟下，基于武漢.LuoJia的自然資源大腦、全場(chǎng)景類腦遙感矩陣、耕地保護(hù)自然監(jiān)測(cè)平臺(tái)、智能遙感解大模型是AI產(chǎn)業(yè)加快發(fā)展的必然，也是科研創(chuàng)新走向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的關(guān)鍵。華為聯(lián)合產(chǎn)業(yè)界基于昇騰AI開(kāi)啟的“煉大模型”新范式，首次從大模型規(guī)劃、開(kāi)發(fā)到產(chǎn)業(yè)化構(gòu)建了大模型全流程使能體系，拉通了技術(shù)生態(tài)與商業(yè)生態(tài)之間的橋梁，將加速我國(guó)大模型產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，進(jìn)而推優(yōu)勢(shì)，通過(guò)創(chuàng)新的計(jì)算架構(gòu)，打造原生科學(xué)智能基礎(chǔ)軟硬件平臺(tái)，以全棧的創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)科學(xué)智在硬件方面，華為推出科學(xué)智能全場(chǎng)景液冷“天成”多樣性算力平臺(tái)，其支持多樣性算力靈活彈性部署，可實(shí)現(xiàn)液冷級(jí)能效，整系統(tǒng)TCO降低20%，性能提升20~30%；在基礎(chǔ)軟件方面，華為發(fā)布畢昇C++編程語(yǔ)言并全面升級(jí)畢昇編譯器，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)效率提升一倍，系統(tǒng)性能提升30~50%；在開(kāi)發(fā)使能方面，華為升級(jí)全場(chǎng)景統(tǒng)一工具M(jìn)indStudio，實(shí)現(xiàn)軟件融合編程、編譯和調(diào)優(yōu)，可使科學(xué)智能全場(chǎng)景開(kāi)發(fā)效率提升50%；在應(yīng)用使能方面，昇思學(xué)智能以及多瑙融合調(diào)度器，其內(nèi)嵌科學(xué)智能套件，讓科學(xué)智能應(yīng)用的開(kāi)發(fā)、部署和調(diào)度更高效，應(yīng)用性能提升10~20倍，系統(tǒng)資源利用目前，科學(xué)智能基礎(chǔ)軟硬件平臺(tái)已在新材料研發(fā)、大飛機(jī)設(shè)計(jì)、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)等領(lǐng)域中應(yīng)用?？茖W(xué)智能要實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化落地，還需要突破科研理論，創(chuàng)新工程方法，并構(gòu)建產(chǎn)業(yè)生態(tài)，聚焦產(chǎn)業(yè)價(jià)值場(chǎng)景，打通科研創(chuàng)新、應(yīng)用示范到產(chǎn)在華為全聯(lián)接大會(huì)2022中，華為倡議成立科學(xué)智能創(chuàng)新聯(lián)合體，呼吁產(chǎn)學(xué)研各方共同攜手，……10X多瑙-統(tǒng)一調(diào)度器15%①融合應(yīng)用使能：業(yè)界首個(gè)AI10X多瑙-統(tǒng)一調(diào)度器15%多瑙調(diào)度器│科學(xué)智能多維資源均衡調(diào)度管理軟件管理軟件50%異構(gòu)運(yùn)行時(shí)統(tǒng)一30~50%100%20~30%TCO30~50%100%20~30%TCO20%(AI計(jì)算)(HPC計(jì)算)天成(AI計(jì)算)(HPC計(jì)算)5.1.1在雙碳目標(biāo)下，算力基礎(chǔ)設(shè)施未來(lái)算力將爆炸式增長(zhǎng)，而數(shù)據(jù)中心是算力的主要載體，是新型基礎(chǔ)設(shè)施節(jié)能降耗的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，也是促進(jìn)全社會(huì)降碳增效的有力抓手。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心能耗高、算力利用率低，在“3060雙碳”目標(biāo)牽引下，國(guó)家對(duì)數(shù)據(jù)中心能耗提出更嚴(yán)格的要求，各省也出臺(tái)了能耗指標(biāo)及PUE要求，算力爆發(fā)式增長(zhǎng)和降低碳排放的矛盾愈發(fā)突出，數(shù)據(jù)中心綠色化轉(zhuǎn)型升級(jí)勢(shì)在必行，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心能耗控制往往是單領(lǐng)域創(chuàng)新優(yōu)化，比如材料優(yōu)化、供配電優(yōu)化、空調(diào)制冷優(yōu)化等，但提升效果有限，因此需要通過(guò)系統(tǒng)工程的創(chuàng)新，包括提升集成度、多領(lǐng)域全棧協(xié)同優(yōu)化，比如通過(guò)AI技術(shù)對(duì)設(shè)備功率進(jìn)行動(dòng)態(tài)控制、IT設(shè)備與供配電及制冷設(shè)備全棧協(xié)同聯(lián)動(dòng)等，解決大規(guī)模數(shù)據(jù)中心建設(shè)能耗的難題，降低能耗，提高能效比和系統(tǒng)性能，實(shí)現(xiàn)綠色高效。5.2.1建設(shè)模式從傳統(tǒng)的部件堆疊逐傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心都是分層建設(shè)、部件堆砌，導(dǎo)致建設(shè)周期長(zhǎng)、能耗高、算力利用率低；集群計(jì)算中心為代表的新建數(shù)據(jù)中心，采用全棧一體化設(shè)計(jì)，從L0到L3整系統(tǒng)創(chuàng)新和協(xié)同集中化建設(shè)、集約化使用，達(dá)到多樣算力融AsIs–DCToBe–CCDataCenter平臺(tái)軟件（含OS等）平臺(tái)軟件（含OS等）驅(qū)動(dòng)力L1L0L4L4L3L2L1L3L2L1L0Asend5.2.2散熱方式逐步從傳統(tǒng)風(fēng)冷走向數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，對(duì)高性能、高密度的計(jì)算需求逐漸增多。芯片和單機(jī)柜功率密度不斷增大，傳統(tǒng)散熱方式難以為繼，房間級(jí)空調(diào)方案，受限于物理空間和空氣比熱容低，難以支持每柜12KW以上機(jī)柜；行級(jí)空調(diào)方案，單機(jī)柜超過(guò)12KW時(shí)，需冗余配置空調(diào)以增加換熱量，影響機(jī)房出柜率和TCO；超過(guò)15KW，風(fēng)冷換熱效率不足，難以支撐高功率元器件散熱負(fù)荷，無(wú)法滿足散熱需求，液冷技術(shù)逐漸普及。液冷提供了高能效、高可靠、低碳環(huán)保的散熱技5.2.3算力評(píng)估逐步從面向硬件的裸傳統(tǒng)算力度量采用裸算力或部件級(jí)算力評(píng)估，如規(guī)格算力（芯片標(biāo)稱的算力規(guī)格）指標(biāo)，單機(jī)或單服務(wù)器的性能評(píng)測(cè)，只關(guān)注IT計(jì)算設(shè)備的單臺(tái)設(shè)備理論性能，無(wú)法完全體現(xiàn)集群系統(tǒng)或者算力中心整體性能。算力中心的真實(shí)性能需要綜合考慮芯片、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)以及平臺(tái)軟件各層協(xié)調(diào)所呈現(xiàn)的綜合業(yè)務(wù)性能，也就是“有效算力”。有效算力通過(guò)評(píng)測(cè)真實(shí)業(yè)務(wù)性能表現(xiàn)，來(lái)衡量算力基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)業(yè)務(wù)的支撐效果，通過(guò)有效算力的模式來(lái)牽引算力基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，提升算力的利用率，推動(dòng)算力建設(shè)綠色高5.3.1集群計(jì)算全棧協(xié)同優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)集群計(jì)算解決方案，通過(guò)系統(tǒng)級(jí)工程創(chuàng)新，采用軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)，包括應(yīng)用軟件與平臺(tái)軟件的協(xié)同優(yōu)化，基礎(chǔ)硬件平臺(tái)及供電散熱系統(tǒng)與平臺(tái)軟件的協(xié)同優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)從應(yīng)用到平臺(tái)到基礎(chǔ)硬件平臺(tái)、供電散熱系統(tǒng)的縱向業(yè)務(wù)聯(lián)動(dòng)，整體設(shè)計(jì)，包括計(jì)算、存儲(chǔ)、互聯(lián)等各子系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化，結(jié)合基礎(chǔ)架構(gòu)及通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化使能算力平臺(tái)及融合調(diào)度，實(shí)現(xiàn)橫向資源整合，突通過(guò)上述措施，軟硬協(xié)同、縱向業(yè)務(wù)聯(lián)動(dòng)；整體優(yōu)化、橫向資源整合，提升數(shù)據(jù)中心的有效AA全棧統(tǒng)一算力服務(wù)底座(HCSO)運(yùn)維平臺(tái)計(jì)算子系統(tǒng)(多樣性算力)…全全棧垂直優(yōu)化AI計(jì)算中心AI計(jì)算中心AI訓(xùn)練服務(wù)HPCAI訓(xùn)練服務(wù)HPC服務(wù)AI平臺(tái)ModelArtsAI平臺(tái)ModelArtsHPC平臺(tái)CCSuite AI資源池GPU算力x86算力 AI資源池GPU算力x86算力在“東數(shù)西算”“網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)”等戰(zhàn)略的牽引下，在“3060雙碳”目標(biāo)牽引下，原來(lái)傳統(tǒng)的分散化算力建設(shè)的弊端也越來(lái)越突出，建設(shè)周期長(zhǎng)、能耗高、利用率低，不符合綠色高效的算力發(fā)展趨勢(shì)。以人工智能計(jì)算中心、超算中心、一體化大數(shù)據(jù)中心等為代表的算力基礎(chǔ)設(shè)施，成為國(guó)家新基建的重要組成，算力建設(shè)走向集約化，建設(shè)周期短、能耗低、算力利用率高。各地集中進(jìn)行