下面是小编为大家整理的元宇宙计算：将发展新计算形态，催生新计算架构（2022年）,供大家参考。
元宇宙计算：将发展新的计算形态，催生新的计算架构
元宇宙为何会出现？
从目前所处的初期看，元宇宙是以区块链为基础，虚实融合的，由创作者驱动的，共创、共治、共享的数字新世界，简称多维共创互信网。那么，从中期看，则是创意、思想、意识的协作网络。
元宇宙之所以会出现，一方面是在为了满足个人不同的需求，体验不一样的人生。因为在物理世界中，人往往受制于环境、社交、经济等因素难以去体验，而元宇宙则可以摆脱这些因素，成为很好的新试验田。另一方面是为了全人类生存和发展的需求，目前存在着人类快速繁衍和地球资源有限的矛盾，除了向外太空的探索之外，向内探索也是一个能较快解决的方式，因此像云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链、交互技术、5G，以及元宇宙，能够帮助优化地球的资源配置和降碳增效，实现物尽其用，人尽其才。
元宇宙也是当下年轻人和孩子们极为关注的领域。据统计，Y 世代（1980-1995 年出生的）人口数是 17 亿，Z 世代（1995-2009 年出生的）是 25 亿，Alpha 世代（2010 年后出生的）是 7 亿，占世界总人口的比重超过 60%。如果我们不去积极影响和占领这一网络空间，就会被其他力量所占领。从未来竞争的形态来看，慢慢会转换成科技、教育乃至文化、创意以及价值观的较量。元宇宙可以给个人、组织和国家带来更多的可能性。
如何建设元宇宙？
那么，元宇宙该如何建设呢，有志于搭建元宇宙这座“通天塔”的朋友们该从哪个“脚手架”开始入手？
我们以《头号玩家》里的“元宇宙”也即绿洲（Oasis）为例，设想一下要满足主角们如韦德/帕西法尔、萨曼莎/阿尔忒密斯实现购物、驾驶、舞蹈、训练、游戏、交友、听音乐、
看视频、查档案等场景，从应用场景一层层往下探索并思考，建设元宇宙需要什么？
我们先来观察《绿洲》这一科幻电影里的元宇宙：
o 首先需要戴上 VR 头显，穿上体感服装，让物理人能够以数字化身的方式加入到绿洲； o 绿洲里的不少物体、环境如建筑物，和现实世界相仿；也有完全不一样的，是虚拟世界所特有的； o 每个化身都有自己的身份，进出一些特殊的场所的时候，还要查验身份；购买道具或服装的时候，需要有虚拟世界里流通的货币； o 丰富多彩的场景是需要被创作的，无论是物理人还是物理人通过其数字化身，或者是 AI 创作出来的； o 获取钥匙按照一定的比赛规则进行；整个绿洲也有规则，例如大反派 IOI 公司的老大也不能为所欲为。
我们发现，元宇宙里的人、物（包含“货”，如 NFT）、场景和事件（发生历程、生命周期等），都是虚拟的，是在虚拟空间里存在或发生的，在现实的物理世界中是并不存在的。那
么，这个虚拟空间从元宇宙“荒漠”或者“平地”开始到精彩纷呈的元宇宙“城市”甚至“世界”，能够长期持续运行着，又是如何做到的呢？简单说来，就是来自物理世界的 IT 基础设施的各种算力源源不断的输入，这涉及到物理世界的各种 IT软件硬件和算法。
我们认为这必须有元宇宙十大技术（如下图），来支撑各种集成应用，乃至工业元宇宙、教育元宇宙、城市元宇宙、乡村元宇宙、文旅元宇宙、会展元宇宙等。
1. 五大地基：计算技术、存储技术、网络技术、安全技术、AI 技术。
2.
五大支柱：交互与展示的技术、数字孪生与数字原生技术、创建身份系统与经济系统的技术（含区块链）、内容创作 的 技 术 、 治 理 技术 ；
图 图 2 2- -1 1 ：元宇宙十大技术 如何分析元宇宙产业？
目前我们仍处于元宇宙早期的阶段，分析元宇宙产业，可以简单地按照十大技术来分类，每项技术其实都对应着较大的产业链。中长期时，元宇宙会成为创意、思想、意识的协作网络，到那时，元宇宙产业的分类会围绕着创意的产品或者服务，根据生产、流通、销售和服务等环节来划分。
本篇文章重点讨论和分析元宇宙的计算技术，也是笔者第一次尝试将元宇宙相关的计算形态进行归类和介绍，以期能抛砖引玉，吸引更多更资深的专家一起交流、完善。我们知道，地球上人类的发展，需要直接或间接消耗煤、石油、天然气、太阳能、风能、水能等能源。元宇宙的发展也是一样，需要人类物理世界源源不断的提供“算力能源”。宇宙是由能量构成的，同样的，元宇宙的地基则是由来自物理世界的算力构建的。如果把存储比作元宇宙的“土壤”的话，我们可以把计算比作元宇宙的“能量”或“阳光”。如同物理世界中的发电厂、各种电池一样，元宇宙的计算也会以多种形态出现，大体来说包括了如下图的，发生在云、边、端和数据中心，以及去中心化计算和空间计算。
1）云计算。包括数据中心的私有云，以及超大规模数据中心承载的公有云，如 AWS、AZURE、Google 云、阿里云、腾
讯云等，提供了便捷、易扩展的计算资源使用方式，帮助实现类似 AIGC、大数据分析、云渲染、备份归档等任务； 2）边缘计算。将耗费计算资源和带宽的任务运行在边缘计算节点（PC 或服务器等）或者边缘计算数据中心上，例如无人机三维重建所需的云平台，在线游戏所需的不同区域的服务器或集群，在线影视所需的 CDN，VR 高沉浸感场景如 HTC Vive PC VR，或者索尼的 PSVR 所需的 PC 机； 3）端计算或终端计算。如触觉手套、VR/AR 眼镜、无人机吊舱内嵌有 AI 芯片的摄像头、风力发电的叶片等智能终端所包含的计算。
4）去中心化计算。主流的有类似 Ethereum 全球公链等，也有类似 SETI@Home 这种全球规模最大、影响范围最广的分布式计算项目。
5）空间计算。如同元宇宙一样，空间计算是一个集成多种技术相关的概念，目前尚未有一致认可的定义。空间计算有助于人类与数字世界的交互和展示方式，从二维平面转到三维立体。其意义重大，意味着用户从第三人称的在线旁观，将 渐 变 为 第 一 人 称 的 在 场 互动 。
元宇宙面临怎样的算力挑战？
元宇宙所面临的计算领域的挑战巨大。Intel 高级副总裁Raja Koduri 曾表示：元宇宙可能是下一个主要计算平台，我们今天的计算、存储和网络根本不足以实现这一愿景，要达到《雪崩》（元宇宙的英文词 metaverse 来源于这本科幻小说）中的元宇宙体验，我们必须在相同甚至更低的能耗下实现一千倍的算力增长。然而，众所周知，因为受限于集成密度、效率性能以及功耗、散热的制约，摩尔定律放缓，当前晶体管密度每年增加不到 3%，如下图：
与此同时，AI 计算需求猛增，根据 OpenAI 分析，自 2012 年以来，6 年间 AI 算力需求增长约 30 万倍，如下图：
摩尔定律的放缓，使得计算技术的发展不再仅仅依靠通用芯片在制程工艺上的创新，而是结合多种创新方式，例如根据应用需求重新审视芯片、硬件和软件的协同创新，也即思考和探索新的计算架构。才能满足日益巨大、复杂、多元的各种计算场景。
1.云计算（含数据中心相关的计算）
云计算（含私有云）已经成为主流的计算形态，本文不再赘述。这里举一个例子，3D 科幻电影《阿丽塔：战斗天使》是实现了虚拟人物和真实形象互动的经典之作。阿丽塔的头上有 13.2 万根头发，脸和耳朵上有近 50 万根“桃色绒毛”；一个虹膜有 830 万个多边形，运用了 900 万个像素；每一帧钢铁城的渲染时间超过 500 个小时；整部电影的特效耗费了数据中心的三万台电脑，总计 4.32 亿小时（相当于 4.9 万年）制作出来。
除了在数据中心端，还要考虑终端用户的体验，例如我们使用了 Blender 在数据中心完成了图形的渲染，最终还需要通过 Unity 或者 Unreal 等游戏引擎在终端设备进行展示。
2.端计算 Meta Reality Labs 的首席科学家迈克尔·亚伯拉什（Michael Abrash）
在 2021 年举行的 IEDM 2021 大会中提出了一种可以满足真正 AR 眼镜形态需求的计算架构思考。重新思考计算架构的核心原因是行业需要大幅降低设备的功耗，从而满
足续航和散热要求。有证据表明，最耗能的计算操作是数据传输，亚伯拉什指出：“对于诸如如轻型 AR 眼镜这样的低功耗应用，尽可能减少数据传输量至关重要”。因此他认为，分布式计算架构的起点可以从 AR 眼镜感知用户周围世界所需的众多摄像头开始：在通过耗能大的数据传输通道仅发送最重要的数据之前，由摄像头传感器本身进行一定的初步计算。
为此，Reality Labs 推出 Domain-Specific 传感器（摄像头），它专为 AR 眼镜的低功耗高性能需求而设计。该传感器采用一组所谓的数字像素传感器，其能够在三种不同的光照水平下同时捕获每个像素的数字光值。每个像素都有自己的内存来存储数据，并且可以决定报告三个值中的哪一个，而不是将所有数据发送到另一个芯片来完成这项工作。
亚伯拉什指出，这不仅降低了功耗，而且大大增加了传感器的动态范围（它能够在同一幅图像中捕捉昏暗和明亮的光线）。为了展示动态范围的提升，他分享了原型传感器拍摄的样本图像，并与典型传感器进行了对比，如下图：
在左边的图像中，明亮的灯泡导致摄像头无法捕捉大部分场景。而采用了 Domain-Specific 传感器的，右边的图像不仅
可以看到灯泡灯丝的极端亮度细节，而且可以看到场景的其他部分。
Meta 希望更进一步并在传感器执行更复杂的计算：眼动追踪和手部追踪等 XR 工作负载的深层神经网络分割和分类的浅层部分可以在传感器端实现。
3.去中心化计算 早在上世纪 90 年代，就有了去中心化计算的项目。例如加州大学伯克利分校的 SETI@HOME，参与者自愿使用他们的家用电脑为寻找外星生命提供算力。近十年来兴起的区块链，包括智能合约和数字货币，为这种共享计算资源池提供了激励的经济模型。资源未被充分利用的 CPU、GPU 等多种算力芯片的所有者，可通过参与项目，“出租”算力获得报酬。这实际上是 IT 基础设施硬件资源的一种三权分置的模式，运营算力硬件资源的人，未必一定要拥有这些硬件资源，也即成为所有者。类似滴滴顺风车、Airbnb 的运营模式，这样能降低运营的门槛，极大地促进社会资源的充分利用。
4.空间计算 空间计算是新一代计算，需要结合三维模型、建筑动效和光效、室内定位等多种技术。空间计算能用到许多和室内空间定位、管理、呈现相关的应用场景中。
例如，数千人的会议，通过每个人身上的传感器或其他设备，实时追踪其停留位置、时长，同步到数据库里，以及记录两
人或多人在小范围交流情况；几天下来，所需记录、同步并分析的数据可能超过千万，甚至过亿，产生了巨大的计算需求以及存储和海量检索的需求。
今年北京冬奥场馆的智慧运营，实现了对场馆人员、流量、活动轨迹、活动区域以及密接的跟踪，有助于精准防控，降低成本。据海淀区副区长林航介绍，海淀区聚焦科技防疫、智慧服务、超高清显示等多个领域，利用奇岱松空间计算操作系统，构建空间感知网络，建立智慧场馆运营中心，让首都体育馆、五棵松体育中心的主竞赛馆实现了对工作人员安全社交距离的实时计算分析，使得冬奥服务的保障工作更精细、更高效、更便捷。如下图。
5.计算机架构的未来趋势 图灵奖获得者 John Hennessy 和 David Patterson 在 2019年发表文章《计算机架构的新黄金时代》，介绍了计算机芯
片的发展历程，以及架构的未来趋势。文章很长，核心观点有三条。
1）登纳德缩放定律结束、摩尔定律衰退，而阿姆达尔定律正当其时，这意味着低效性将每年的性能改进限制在几个百分点。获得更高的性能改进需要新的架构方法，就是 DSA（Domain-Specific Architectures，特定领域的体系架构），DSA 将成为未来十年甚至更长时间，计算机体系架构的趋势。
我们看到，芯片开始出现百花齐放的格局，各种异构计算的专用芯片不断推陈出新，就是 DSA 趋势的体现。例如英伟达GPU 和 DPU、Intel IPU 和 Xe GPU、Google TPU；国内的寒武纪、燧原、昆仑、天数、壁仞、鲲云、算能等 AI 芯片。
2 ）
第 二 个 机 会 是 开 放 的 ISA （ Instruction Set Architecture，指令集合结构），要创建处理器领域的 Linux。
我们发现，市场出现了 RISC-V、英伟达 NVDLA 和 IBM POWER的等 ISA。
3）硬件的敏捷开发成为可能。借助电子计算机辅助设计（ECAD）等工具，使得敏捷开发成为可能；这种更高水平的抽象增加了设计的重用性。从设计交付到返回芯片原来需要几个月时间，现在可能四周左右。
敏捷硬件开发的最内层是软件模拟器，第二层是 FPGA，第三层使用 ECAD 工具生成芯片布局，第四层被处理器设计者称为 Tape In，第五、六层分别是 Tape-Out 和 Big Chip
Tape-Out；前四层支持四周冲刺。如果设计者的目标是设计一个较大的芯片，那最外层的成本将非常高，但体系架构设计者可以用很多小芯片来阐述很多新想法。
硬件重构和软件定义意味着什么？ DSA 也即特定领域的体系架构，其实意味着以往围绕着通用芯片 CPU 的硬件组合方式需要调整，也即硬件重构。
如果说，软件定义的方向是一切皆服务，那么硬件重构的方向则是一切皆计算机（XaaC）。然而硬件如何重构，需要遵循着基本的原则；计算随需求、技术极限而变。例如，早期的信息化，企业或政府运行财务信息系统、OA 办公系统等软件，单台服务器基本就能满足；然而，随着互联网的兴起，从门户网站到搜索网页和 Email 系统，成千上万的用户发出的请求，实际上形成了大的场景需求，我们可以把 Gmail（Google 的 Email 系统）看成是一个逻辑上，云数据中心级别的软件，因此在 2009 年 Google 提出了“Data Center as a Server”（数据中心即计算机）的理念，将 CPU、内存、存储等硬件资源从服务器解耦出来，实现池化，站在数据中心的视角，实现资源的全面管理和调配；不仅如此，机房、散热、电源、管理等也需站在数据中心全局视角，做相应的优化。
随后 FaceBook、微软、AWS、西部数据等国际巨头也在不断的探索、实践，与之相关的软硬件...
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