元宇宙算力分析

■ 文/王 涛

元宇宙的技术和应用涉及了近几年热门和快速发展的技术和概念，其快速发展离不开底层算力的支持，对算力形态也提出了新的要求和挑战。

元宇宙是2021年科技领域最火爆的概念之一，它引起了各方的热议，受到了科技企业和政府部门的青睐。元宇宙的技术和应用涉及近几年热门和快速发展的技术和概念，如5G/6G通信技术、可穿戴智能设备、边缘计算、云计算、人工智能、区块链、虚拟现实、增强现实、数字孪生、社交网络、虚拟货币等，既包含了复杂的技术体系，也包含了复杂的社会体系。元宇宙的快速发展离不开底层算力的支持，对算力形态也提出了新的要求和挑战。

元宇宙的概念

元宇宙（Metaverse）目前还没有国际通用的定义。元宇宙一词最早作为一个科幻概念，出现在美国科幻作家尼尔·斯蒂芬森（Neal Stephenson）1992 年的小说《雪崩》中。小说中描述的元宇宙场景是“戴上耳机和目镜，找到连接终端，就能够以虚拟分身的方式进入由计算机模拟、与真实世界平行的虚拟空间”。根据脸书公司（Facebook 已更名为Meta）的解释，元宇宙是一个虚实结合的空间，其中用户可以与计算机产生的环境和其他用户交互。在《韦氏词典》中，元宇宙被定义为一个高度沉浸式虚拟现实的世界，人们可以在其中进行社交、娱乐和工作。在维基百科中，元宇宙被描述为互联网未来迭代的概念，它由持续共享的三维虚拟空间组成，这些空间连接成一个可感知的虚拟的宇宙，不仅指虚拟的世界，也包括增强现实和整个互联网生态系统。其他商业公司根据自己的商业策略也提出了自己的元宇宙概念，例如，英伟达公司提出了适用于3D 设计与协作的Omniverse 平台，微软公司推出了混合现实协作平台Mesh，腾讯公司提出了全真互联网的理念，等等。中央纪委国家监委网站《深度关注丨元宇宙如何改写人类社会生活》一文指出，元宇宙是基于互联网而生、与现实世界相互打通、平行存在的虚拟世界，是一个可以映射现实世界又独立于现实世界的虚拟空间。它不是一家独大的封闭宇宙，而是由无数虚拟世界、数字内容组成的不断碰撞、膨胀的数字宇宙。

尽管众说纷纭，但Beamable 公司创始人乔·拉多夫（Jon Radoff）提出的元宇宙的七层架构：基础设施、人机交互、去中心化、空间计算、创作者经济、发现和体验，基本代表了元宇宙涉及的技术和场景。其中，基础设施包括5G/6G 通信、云计算、芯片、材料等，人机交互包括移动终端、可穿戴智能设备、手势识别、语音识别等，去中心化包括边缘计算、AI 机器人、微服务、区块链等，空间计算包括虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、扩展现实（XR）、3D 引擎、人工智能、数字仿真等，创作者经济包括创造工具、工作流、资产市场等，发现包括广告、策划、搜索、应用商店等，体验则包括游戏、社交、电子竞技、购物等。在这些技术和场景中，与强算力相关的包括云计算、人工智能和模拟仿真等技术。

“ 元宇宙是基于互联网而生、与现实世界相互打通、平行存在的虚拟世界，是一个可以映射现实世界又独立于现实世界的虚拟空间。

与算力相关的元宇宙技术和场景

●云计算

云计算是元宇宙的算力底座。搭建一个多维的虚拟现实场景，同时容纳大量用户在线活动，需要非常庞大的算力支撑。这种算力需求类似于云游戏，具有很大的弹性、多样性和不均衡性。例如，不同于网络游戏中已设定的行为和场景，元宇宙中的用户有大量的创作性行为，可能产生大量的实时并发计算任务，同时这些任务也可能带来大量的实时渲染需求。这就要求系统的浮点计算能力和图像处理能力都较高。此外，随着处理数据量的增加，存储的规模也会急剧上升。

云计算是一种海量低成本基础计算资源的提供方式，资源利用率高，规模效益大。它具有分布式网络连接、资源共享、按需弹性动态部署等特点，可以为元宇宙的实现提供一个强大的算力系统。云计算采用虚拟化技术，将计算资源如中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）、网络、存储、操作系统等协调在一起，并克服了应用软件与硬件系统的兼容性问题，使用户获取资源不受时间、空间和物理硬件的限制，满足元宇宙计算需求的多样性和不均衡性。同时，通过虚拟化技术，云计算可以很方便地快速扩展计算资源，按需部署，可靠性高，满足元宇宙计算的弹性和可靠性需求。云计算的高性价比也使元宇宙的海量计算需求以较低的成本得以满足。目前，国内外厂商的元宇宙实现基本采用云平台的方式。例如，脸书公司使用亚马逊云补充其现有的本地计算设施，通过亚马逊云的计算、存储、数据库和安全服务，获得云端更好的隐私保护、可靠性和扩展性。

●人工智能

人工智能是元宇宙的智慧大脑。无论是计算机视觉、机器学习，还是自然语言处理和语音识别，都是元宇宙重要的组成部分。在元宇宙的应用场景中，人工智能起到了内容生产的作用，对训练算力和推理算力都有很大需求。例如，不同于网络游戏中的非玩家角色（non-player character,NPC），元宇宙采用智能机器人与用户对话，这就需要对人类语义有较为准确的理解和表达，进而需要较为准确的自然语言人工智能训练模型。同样，在AR/VR 等场景中，通过智能设备导入的现实场景需要计算机能够准确快速地识别和判断，这就对计算机视觉的深度学习模型提出了较高要求。这些都大大增加了元宇宙在人工智能方面的算力需求。

人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，受到了世界各国的重视，已成为大国竞争的新焦点。不同于传统的数值计算仿真模拟，人工智能计算通常采用16 位或以下的整数或浮点数进行计算，目前国际上尚未有统一的算力衡量标准。借鉴高性能计算的标准，一些计算平台以全系统每秒完成的16 位浮点数的乘法或加法的计算次数（用于人工智能训练算法）作为算力指标。

在人工智能计算芯片方面，目前主流的人工智能计算芯片主要包括三类技术路线。第一类是经过软硬件优化可以高效支持人工智能应用的通用芯片，如英伟达的GPU、中科海光的协处理器（DCU）等。以英伟达的GPU 为例，GPU 芯片上包括CUDA Core 和Tensor Core 两种计算单元，其中：CUDA Core 为众核设计，可提供高精度算力，主要用于高性能计算和图像渲染，但是按16 位浮点数（FP16）计算的峰值相对较低，并未针对AI计算优化；Tensor Core 是专门针对AI 计算特点的领域专用架构（DSA）设计，是提供AI 算力的主要计算单元，FP16 计算的峰值相对较高，具备更高的加速效果。第二类是侧重于加速机器学习算法（尤其是神经网络、深度学习）的芯片，如Google TPU、寒武纪、华为昇腾等。寒武纪等采用了DSA 架构，主要强化定点运算能力，但舍弃了昂贵的浮点运算单元。定点运算主要适合做AI推理的加速，但较难用于AI 训练和算法开发。华为昇腾等也采用DSA 设计，但偏重于FP16 计算，得到了较高的FP16 计算性能。第三类是受生物脑启发设计的神经形态计算芯片，如英特尔公司的类脑芯片等。

在计算平台方面，集成了大量加速部件、用于人工智能训练和推理的人工智能算力服务平台近几年在各地大量出现。这些平台大量采用各类人工智能芯片加速部件，提升计算能力，其体系结构和功能特点各有不同，适用于不同人工智能应用领域。在系统架构方面，目前广泛采用的是基于x86 架构的“CPU+加速器”的方案，这套方案比较成熟且具有良好的生态环境。此外，基于ARM 架构的众核处理器方案在功耗和通用性方面也具有一定的优势，但该架构的生态不够健全，计算所需的软件生态在逐步完善中。

●模拟仿真

模拟仿真是元宇宙的重要内容和实现手段。随着技术的成熟和应用的落地，现实世界的各类场景如教育、科研、医疗、工业、城市等都将投射到元宇宙。模拟仿真可以连接物理世界和数字世界，对物理世界进行建模或数字化，按物理世界的运行规律在数字世界中进行设计、优化、测试、预演，摆脱时间、空间、材料成本等的限制，并将结果反馈给真实的物理世界，极大地降低成本、提高效率。例如，NVIDIA 公司推出的Omniverse平台是专为虚拟协作和物理级准确的实时模拟打造的开放平台，其中一个主要功能就是构建工业产品或环境的虚拟副本或数字孪生，为制造业、自动驾驶、机器人和气候模拟等提供仿真应用。

模拟仿真一般使用传统的超级计算机或高性能计算机。由于量子力学或牛顿力学方程计算精度的要求，其算力需求主要集中在双精度浮点数计算，计算部件包括各类CPU 和通用型GPU。得益于计算机和计算科学的快速发展，科学研究和工业工程的设计和物理试验逐步被计算仿真所替代，一些无法试验的极端工况也可以通过仿真手段加以实现。对基础科学研究来说，计算模拟已成为必不可少的研究手段之一。在计算化学、固体物理、材料科学、生命科学、药物设计等微观领域的研究中，人们用量子力学来模拟微观世界中原子和分子的相互作用和行为。基于牛顿力学的并行计算是天文学家研究宇宙起源和演化、天体结构、天体动力学等的主要模拟手段。随着更强大、更高计算能力的超级计算机的出现，人们可以模拟规模越来越大的微观宏观系统、时间越来越长的微观宏观过程、越来越精细的微观宏观现象，从而极大地增强了对自然的认知能力。对工业和工程领域创新活动来说，工程仿真应用主要是采用计算仿真手段来模拟产品设计制造、产品运行环境和工程建设环境等。目前，常见的工业领域包括航空航天、汽车制造、船舶工业、土木工程以及新能源和新材料等都广泛采用了计算机辅助工程（CAE）来替代传统的产品研制和生产。超级计算机为这些大型仿真软件解决大规模工程问题提供了强有力的平台，工程仿真从单一局部的分析走向整体优化应用。

例如，在土木工程方面，仿真技术在钢结构和房屋建筑、大型场馆、桥梁、水坝、隧道等工程中得到了日益广泛的运用。研究问题包括高层及超高层建筑结构设计和抗震性能分析、大型复杂工程施工模拟、建筑通风、空调暖通、烟气扩散以及大型建筑内人群安全疏散等。在航空工业领域，从飞机布局研究、关键气动部件设计、发动机设计到飞机性能分析都广泛应用到了模拟仿真技术，必须借助超级计算机进行大规模并行计算。在汽车工业领域，汽车设计一直是CAE 应用相对较为成熟、广泛的领域，从零部件直至整车装配级别的研发设计阶段都有大量仿真分析。CAE 分析已经贯穿于汽车研发设计的整个流程和各方面、各环节，大幅度提高了设计质量，缩短了产品开发周期，节省了大量开发费用，成为不可或缺的设计工具并发挥着无可替代的优势和作用。在钢铁行业，人们从冶炼到加工的各个工艺过程都进行计算机过程模拟、系统优化、自动控制和监测。这种分析方法使钢铁工业从过去以经验和知识为依据，以“试错”为基本方法的工艺阶段向以模型化、最优化和柔性化为特点的工程科学阶段过渡。在船舶工程领域，针对产品全生命周期的船舶CAE 实现了船舶产品的设计、制造、维护和管理的数字化，以提高船舶工业研究开发水平和生产制造能力,加快船舶产品与设计技术的创新，加速船舶研制、生产和造船企业经营管理的现代化进程，提高船舶制造业的综合能力和核心竞争力。

“ 随着更强大、更高计算能力的超级计算机的出现，人们可以模拟规模越来越大的微观宏观系统、时间越来越长的微观宏观过程、越来越精细的微观宏观现象，从而极大地增强了对自然的认知能力。

一千个人的心中有一千个元宇宙。元宇宙由业界知名厂商提出，不同的人、资本、组织根据各自的理解和需求，不断拓展着元宇宙的概念。它不仅是对现有通信、互联网、人工智能、模拟仿真、虚拟现实等技术的融合应用，也是对技术未来发展或应用趋势的畅想、愿景或预测。元宇宙目前还处在发展的初级阶段，应用实例仅在VR/AR/MR、沉浸式游戏、数字孪生等领域，与未来的成熟形态和人们的愿景还有很大差距。随着技术的不断演进、应用场景的不断成熟，未来的元宇宙将激发更大、更广泛的算力需求。