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信息通信

华为的三重构

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3月1日,在2022年世界移动通信大会上,华为轮值董事长郭平表示,华为正在努力实现三个重构,包括基础理论重构、架构重构、软件重构,这三个重构将支撑ICT行业长期可持续发展。

郭平说,数字化和碳中和,是当今世界的两大重要课题,对于ICT的未来影响深远。全球数字经济高速发展,有预测称数字经济今年占GDP的比重将超过50%,数字化需求超出预期。反观供给侧,香农定理和冯诺依曼架构已遇到很大瓶颈。因此,我们需要探索新理论和新架构,支撑数字可持续发展。

基础理论重构,逼近香农突破香农

郭平说:“联接的密度乘以计算的精度,就是数字经济的强度。但现在我们不只需要强度,还需要长期活力。所以,我们需要多考虑一个维度,即碳减排的力度。为实现这一目标,华为将大幅增加对根技术的战略投入,我们将和伙伴一起努力,努力重构技术底座。”

郭平说:“我们知道,信道容量已经接近天花板。华为持续探索新一代MIMO和无线AI等理论与技术,进一步逼近香农极限,同时研究语义通信等新理论,尝试超越香农极限,为通信打开更为广阔的发展空间。

香农定理认为,一个信道中,也就是在某段频谱资源内,能够传送的数据量是有极限的,从第一代移动通信到第五代移动通信,信道编码的方式换了又换,目的就是提高频谱的利用效率,向香农极限靠近,现在已经十分逼近于香农曲线的极限值,产业继续发展面临理论基础的天花板。

因此,华为在软件算法方面研发新一代MIMO技术、无线AI等技术来进一步提升无线设备的收发效率,逼近香农极限。无线AI技术是通过人工智能重构无线网络的物理层设计、信道译码和信号检测、智能调度,提升无线信号的传输效率,应对未来的无线数据浪潮。

要突破香农定理,就要拓展新的理论,比如语义通信。

语义通信通俗一点说,就好像电视剧里特工密码发报一样,发很少的字节,传复杂的内容。通信双方凭借本地的语义知识库,只传很少的信息基础上,各自分别编解码,来传复杂庞大的信息。面向未来,进入元宇宙时代以后,会有大量的视频,大量AR VR,尤其是游戏里的AR VR,可能一个渲染,一道光刀的画面,原本需要传输大量的信息,但是语义通信可以实现,在传输的一端发送简单的语义信息说需要有一道光,接收端或者说解码端,它根据语义知识库,就可以直接把那道光给渲染并呈现出来了。

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原图、语义编码重建图、现有编码重建图(H.264码)

可见,语义通信可以极大地减少传统的通信信道传送的数据量,但基于语义知识库,解码后的表现力依然丰富。未来,华为可能从语义通信方向去突破和超越香农信息论的框架,向更广阔的空间发展。

架构重构,突破冯诺依曼架构

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郭平表示,无线通信依然面临高频、超大带宽、超高速等重大技术挑战,华为积极探索新技术以重构架构,比如引入光电融合技术,解决关键问题,并突破未来芯片面临的工艺瓶颈。

华为在无线和光领域都是世界级技术水平,光技术天然可适用于高频,在无线网络向大带宽、高频段、超高速方向演进中面临的一些技术难题,可以通过无线与光的融合获得突破。

无线网络的频谱越来越高,从2G时期的1GHz频率以下向3G的2GHz频率以下、4G的3GHz频率以下、5G的6GHz频率以下不断提高,在新的演进中,毫米波把频谱提高到了20GHz频率以上。高频带来的益处是大带宽、高速率,这对天线和基站等无线设备的处理能力提出越来越高的要求,而光与电融合处理的技术就能满足这样的要求,超越现有架构带来的限制。

未来的无线AAU射频部分和BBU基带部分中,大量的芯片都要做复杂的信号处理,普通电芯片难以完成处理。第六代移动通信的频段,专家普遍认为会使用毫米波的高频段,在几十GHz频率以上甚至达到太赫兹,传统射频技术难以支撑,因为没有办法实现数模转化。而光的频谱本身很高,所以天然的对高频无线信号的处理会有巨大的优势,模拟视频信号可以直接上光。

比如随着无线速率越来越高,传统CPRI接口难以满足要求,ROF(Radio Over Fiber)使用模拟信号直接在光上传输,可以简化基站架构、减少能耗,是支撑CPRI演进的潜力技术,最早实现这种架构方式的突破,可以期待华为。

郭平说,计算架构的当前矛盾是AI、大数据应用蓬勃发展,而传统计算架构仍然是“以CPU为中心”。为了解决这一矛盾,华为正在设计“对等”架构,让GPU、NPU等能够更好支撑全球AI业务的发展。

“以CPU为中心”,正是长期主导CPU微架构设计的冯诺依曼架构,这一架构最重要的特征是计算和存储功能分离。当前大量新应用涌现,AI、大数据是计算的中心,而擅长处理整型、浮点运算的传统CPU并不能很好地处理这类应用,而GPU、NPU及新硬件却无法直接访问内存、存储。因此,华为提出的重构计算架构,就是从原来的CPU中心架构升级为对等架构,让更擅长运行AI软件的GPU、NPU等主芯片可以充分发挥效用,支撑大量的AI软件运行。

在传统架构中,计算机有CPU中央处理器,所有任务都由CPU来下达指令任务给各个处理器去执行,而华为正在设计的以AI为中心的“对等”计算架构,可以打破CPU瓶颈,把CPU的中心地位弱化,通过新的架构把内存和硬盘连接起来,充分发挥各处理器的性能潜力。这个架构创新,能够解决大量的AI应用、大数据应用对计算架构带来的巨大压力。

软件重构,实现以AI为中心的全栈软件重构

“面向未来,随着AI的爆发,对算力的需求急剧增加,但是硬件工艺进步放缓。”郭平说,“为此,我们提出了‘软件性能倍增计划’,比如:无线小区数和调度用户等关键指标已通过软件优化提升了一倍;我们将通过鸿蒙、欧拉更有效地发挥多样化硬件的算力潜能;通过Mindspore框架,帮助科学家、工程师们提升开发效率。”

当前,AI需求爆发性增长,以AI为中心,结合大数据、HPC等的混合计算正在成为应用的主流。华为的软件重构则是实现了以AI为中心的全栈软件重构。

在操作系统层面,华为通过欧拉和鸿蒙两个操作系统可以直接连接鲲鹏和昇腾中的多种计算硬件,将各自算力充分发挥出来。通过这两个操作系统,能够很快速的做任务分发。华为通过从上到下的软件重构,可以支撑未来大量的 APP,尤其是AI和大数据的大爆发。

在软件工具层,通过计算框架解决大规模异构并行计算,比如AI和大数据并行、AI和HPC并行的问题,让开发者忽略AI、HPC等所采用的多个框架之间的复杂关系,开发AI变得更容易。针对AI的开发,华为的Mindspore的目标是为数据科学家和算法工程师提供设计友好、运行高效的开发体验,在整体支持业界主流Pytorch、Tensorflow的基础上,重点提升Mindspore,使开发更加高效。

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郭平说,我们知道,只有软硬件充分协同的产品才能真正带来良好的用户体验。在ICT产品开发中,我们也在践行这一理念。比如:基站AHR Turbo算法的精进,使MetaAAU实现了性能节能双优;全息图光学算法突破后,OXC实现了全光“一跳直达”。而华为持续的根技术投入,将逐渐在产品竞争力上得以体现。

责任编辑:赵强


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