复杂系统和复杂计算概述-电子发烧友网

编者按

算力网络的概念逐渐深入人心，算力网络的愿景是“让算力无处不在，唾手可得”。这个愿景非常的令人向往。

在本篇文章中，我们提到两个概念：复杂系统和复杂计算。复杂系统指的是多个系统融合而成的宏系统；复杂计算，则是复杂系统的计算范式。

1 从宏观算力讲起

什么是性能？什么是算力？这两个概念是统一的，性能是微观的概念，而算力是宏观的概念。

性能和算力的关系，如下面这个简化公式：总算力 = 芯片性能 x 芯片数量 x 算力利用率。

这三个参数，也对应了算力优化的微观、中观和宏观的三个层次：

微观层次，即单芯片的性能，主要是通过工艺进步、Chiplet封装以及架构和微架构创新来提升。

中观层次，芯片要能够支持大规模落地。这里讲一个反面案例，由于AI的算法众多并且快速多变，AI芯片落地存在困难，难以大规模量产。无法量产的芯片，对宏观算力的提升，没有多大意义。

最后是宏观层次，算力的利用率。我们有了这么多芯片，但如果是孤岛，有的系统性能不够用，而大部分系统的算力又严重浪费，那就没有充分利用这些算力资源。有过统计，云计算，算力利用率通常在6%左右，要是有办法，把算力资源利用率提升到90%以上，这将是非常巨大的价值。要提升利用率，在芯片层面也要做很多的工作，宏观上也要做很多的工作。

对宏观算力影响最大最直接的，就是算力的利用率。需要把宏观的遍布在云网边端的所有计算的资源，连成一个宏大的资源池，统一调度。

2 从虚拟化到资源池化

按照虚拟化层次，虚拟化分为计算机虚拟化、操作系统虚拟化和函数虚拟化。综合这三类虚拟化的共性价值：

虚拟化按照一定时间或空间的粒度，把资源切分和组合；

虚拟化屏蔽架构/接口差异性，为上层软件提供一致性的硬件/软件；

虚拟化为上层软件系统提供多种下层资源不同比例组合的运行平台；

上层软件系统和下层硬件/软件系统解耦，上层软件系统作为运行实体，可以创建/销毁、运行/挂起、复制、迁移等；

多系统隔离/共存：资源共享的同时，数据隔离、性能隔离、故障隔离、安全隔离；

提升系统灵活性，提升资源利用率，提升硬件负载均衡性，提升软件高可用性。

以VM为例，假设有100台服务器，一台物理的服务器虚拟出10台VM，1000个逻辑的（或虚拟的）VM分属于50个不同大小的私有集群（通过VPC）。

多集群多系统动态共存体现在：

硬件集群：供系统调度的一组硬件设备的集合，可以从数台到数千台，甚至百万台的规模；

软件多系统：通过虚拟化机制，实现单个硬件上的多个不同规格的软件系统共存；

软件多系统集群：一组软件系统组成软件集群，多组软件集群混合交叉部署在一组硬件集群之上；

动态性：宏观地看，这些硬件集群和软件集群的配置一直处于频繁的变更中。

很多加速芯片，专注于特定领域：只考虑局部，而没有考虑全局。

数据中心硬件是预配置的，购买时不确定运行什么软件；以不变应万变，优先考虑足够通用的、综合性的硬件。

此外，站在云计算公司的运营管理视角，需要尽可能地减少硬件的型号，最理想情况是：硬件规格是一致性的，只有一种型号的硬件，然后通过虚拟化机制实现“软件运行平台”的差异性。

从虚拟化到资源池化：

虚拟化是池化的基础：虚拟化侧重于硬件个体，池化侧重宏观整体；

虚拟化：把资源切分成合适的粒度，再通过虚拟化实例的创建和迁移实现资源的调度；

资源池化的微观机制是虚拟化，通过云操作系统堆栈，甚至跨云网边端的操作系统堆栈，实现虚拟化资源的统一管理、使用和回收等；

微观的虚拟化实现了软件运行平台的高可用，宏观的资源池化实现硬件资源的高利用率；

可被池化的（显式可见的）底层硬件资源包括CPU、内存、GPU/DSA等加速器、存储等。

3 复杂系统的宏观特征

我们先了解一下，复杂计算面向的系统具有哪些宏观的特征呢？

第一，系统要干什么，不知道。传统我们做芯片和系统设计，通常是要去理解场景，然后根据场景的需求来设计我们的芯片和系统。现在的挑战是，场景的需求是完全不确定的，不但芯片公司不了解，客户自己也“不了解”。未来，需要“无的放矢”。

第二，由于系统要什么不清楚，也因此系统要包罗万象，啥都能干。

第三，系统干任何事情，都要足够专业而高效。我们通常说“专业的人做专业的事”。言下之意就是说：专业的人只能做本专业的事情，而通才则意味着在每个领域都不够高效。那么复杂计算的系统，则要求：既通又专（啥都能干，干啥都高效）。

第四，系统要“三头六臂”，同时能做好千千万不同领域和场景、不同客户诉求的工作。

第五，系统提供的算力等资源无处不在，唾手可得。在用户最需要的地方，最需要的时刻，随叫随到；并且，以最合适的形态，最合适的方式出现；还给用户创造更多的价值，给用户更好的体验。

最后，关键的一点，系统要持续演进，适应用户需求的快速变化。

当然，这并不是说单个芯片的能力能够支撑如此强大的系统。而是要发挥数以千计万计的个体芯片协同甚至融合的能力，来共同支撑宏观大系统的更强大的能力。

4 复杂计算的定义

复杂计算的定义：①基于一组硬件集群，②运行多系统集群的、 ③动态的、 ④交叉混合计算。展开说明：

单个硬件支持多个不同规格系统的计算；

单个硬件集群支持多个系统集群的计算，并且系统集群交叉混布；

数以万计甚至百万级的计算设备规模，完全动态的、非常频繁的软硬件配置变更；

硬件需要足够的一致性（尽可能少的型号和规格），在一致性硬件基础上实现软件平台的差异性；

尽可能满足所有场景的、足够通用的、综合性的计算平台和系统。

5 复杂计算的场景

5.1 从云计算来，到云网边端去

云计算行业的朋友，看到复杂系统和复杂计算的概念，肯定会说，这不就是云计算吗？没错，复杂计算的确是从云计算的基础特征中提取出来的。

云计算的这些基础的特征，在边缘计算、软件定义的网络计算、超级终端计算等场景，都有类似的特征存在。

我们试图归纳总结这些特征，把它提炼成复杂计算这个概念，用这个概念：

从个体视角看，指导底层的芯片的功能定义和系统架构的设计；

从宏观视角看，指导宏观算力资源和其他相关资源的统筹，为全局资源的池化、编排等提供能力支持，并且进一步提升宏观算力的利用率。

5.2 云计算场景

云计算主要是由IaaS、PaaS和SaaS组成的分层服务体系。云计算的各种XaaS服务，本质上是系统堆栈逐步由云运营商接管的过程。用户只需要关心自己最核心的应用/功能即可。

5.3 边缘计算场景

CDN（Content Delivery Network，内容分发网络）是一种利用最靠近用户的服务器，更快、更可靠地将音乐、图片、视频、应用程序及其他文件发送给用户，提供高性能、可扩展性及低成本的网络内容传递服务。

边缘计算和CDN有很多相似之处，均通过DNS修改调用地址，提供类似缓存的机制，做到客户端无感。

CDN和边缘计算的本质区别在于：

CDN是只读模式，不管是服务器推送静态内容或者动态内容；

边缘计算同样需要支持多租户多系统运行，其系统堆栈跟云端有一定相似（可复用）之处。

5.4 超级终端场景

北京时间2022年9月21凌晨，NVIDIA GTC 2022秋季发布会上，CEO黄仁勋发布了其2024年将推出的自动驾驶芯片。因为其2000TFLOPS的性能过于强大，英伟达索性直接把它全新命名为Thor，代替了之前1000TOPS的Altan。

Thor SoC能够实现多域计算，它可以为自动驾驶和车载娱乐划分任务。通常，这些各种类型的功能由分布在车辆各处的数十个控制单元控制。制造商可以利用Thor实现所有功能的融合，来整合整个车辆，而不是依赖这些分布式的ECU/DCU。

超级终端与传统终端最大的区别在于：支持虚拟化，支持多系统运行，支持微服务。手机、平板、个人电脑等传统AP是一个系统：部署好OS，上面运行各种应用，软件附属于硬件而存在。而自动驾驶等超级终端，需要通过虚拟化将硬件切分成不同规格，供不同形态的多个系统运行，并且各个系统之间需要做到环境、应用、数据、性能、故障、安全等方面的隔离。

自动驾驶汽车，通常需要支持五个主要的功能域，包括：动力域、车身域、自动驾驶域、底盘域、信息娱乐域，每个域会占用一个或多个VM。

5.5 未来，更多的场景需要复杂计算