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CPU关键技术未来演进路线后摩尔定律时代，单靠制程工艺的提升带来的性能受益已经十分有限，Dennard Scaling规律约束，芯片功耗急剧上升，晶体管成本不降反升；单核的性能已经趋近极限，多核架构的性能提升亦在放缓。
AIoT时代来临，下游算力需求呈现多样化及碎片化，通用处理器难以应对。
1）从通用到专用：面向不同的场景特点定制芯片，XPU、FPGA、DSA、ASIC应运而生。
2）从底层到顶层：软件、算法、硬件架构。
架构的优化能够极大程度提升处理器性能，例如AMD Zen3将分离的两块16MB L3 Cache 合并成一块32MB L3 Cache，再叠加改进的分支预测、更宽的浮点unit 等，便使其单核心性能较Zen2提升19%。
3）异构与集成：苹果M1 Ultra芯片的推出带来启迪，利用逐步成熟的3D封装、片间互联等技术，使多芯片有效集成，似乎是延续摩尔定律的最佳实现路径。
主流芯片厂商已开始全面布局：Intel已拥有CPU、FPGA、IPU产品线，正加大投入GPU产品线，推出最新的Falcon Shores架构，打磨异构封装技术；NvDIA则接连发布多芯片模组（MCM，Multi-Chip Module）Grace系列产品，预计即将投入量产；AMD则于近日完成对塞灵思的收购，预计未来走向CPU+FPGA的异构整合。
此外，英特尔、AMD、Arm、高通、台积电、三星、日月光、Google 云、Meta、微软等十大行业主要参与者联合成立了Chiplet标准联盟，正式推出通用Chiplet的高速互联标准“Universal ChipletInterconnectExpress”(通用小芯片互连，简称“UCIe”)。
在UCIe的框架下，互联接口标准得到统一。
各类不同工艺、不同功能的Chiplet芯片，有望通过2D、2.5D、3D等各种封装方式整合在一起，多种形态的处理引擎共同组成超大规模的复杂芯片系统，具有高带宽、低延迟、经济节能的优点。
算力：新时代数字经济发展的新引擎作者：于施洋窦悦来源：《中国经贸导刊》2019年第36期随着数字经济的高速发展，数据量迎来猛增。
据IDC预测，2020年我国数据量将达到8060EB，占全球数据总量的18%。
超大规模的数据量对处理速度提出了更高要求，而数据的处理能力作为衡量数字经济的基础指标，对数字经济发展具有重要战略意义。
计算能力已经成为新时代推动经济数字化转型，深化供给侧结构性改革的重要驱动力。
一、新阶段新动能：算力成为数字经济时代重要生产力算力，也称计算力，指数据的处理能力，由数据的计算、存储及传输三项指标决定。
目前，算力在供给侧、需求侧、流通侧呈现出一些新趋势、新特点，使其超越了旧思维和固有模式，逐渐成为数字经济时代国家和地区数字化生产力发展水平的重要参考依据。
供给侧：数据规模、计算成本“反向变动”加速算力资源“井喷式”增长。
数字经济时代，分布式系统和各种功能齐全的超级计算机快速发展，为数据存储与处理效率鉴定了基础，数据量也呈现几何级增长，2020年全球数据总量预计将达到47 ZB。
而集成电路的发展仍然遵循“摩尔定律”，FPGA、GPU、TPU等核心硬件性能不断提升且成本大大降低，为算力普及提供了条件。
在数据规模跃升和算力成本普降的双重因素影响下，我国算力资源迎来爆发式增长。
基础设施建设方面，国家级互联网骨干直联点逐步扩大有效推动了算力资源分布;中国“神威·太湖之光”“天河二号”等超级计算机也为算力持续发展提供了坚实基础。
需求侧：云计算、大数据、人工智能等新技术涌现撬动算力需求不断升级。
随着数字经济和计算技术的深入发展，人工智能等新技术逐步取得突破，各种新应用新业态持续涌现。
新兴科技产业方面，下一代通信、航空航天、高端装备等领域步入高速增长期;传统产业智能化转型方面，智能家具、农业物联网、工业互联网等应用快速发展;“互联网+政务服务”方面，部分地区打造线上线下联动的云政务生态系统，深化“放管服”改革，精简行政审批环节。
《未来算法：下一个十年赢在计算思维》阅读札记目录一、内容概述 (1)二、背景介绍 (2)三、内容概览 (3)3.1 算法的发展与变革 (4)3.2 计算思维的重要性 (5)3.3 未来算法趋势预测 (6)四、详细解读 (7)4.1 算法创新与突破 (10)4.2 计算思维的培养与应用 (11)4.3 未来算法的挑战与机遇 (12)五、心得体会 (14)5.1 对算法认知的深化 (15)5.2 计算思维在日常生活中的体现 (16)5.3 对未来发展方向的思考与预测 (18)六、实践应用 (19)6.1 算法在实际项目中的应用案例 (20)6.2 计算思维在解决实际问题中的作用 (22)6.3 实践中的挑战与对策 (23)一、内容概述计算思维的定义和重要性：本书首先明确了计算思维的核心概念，包括定义和重要性。
让读者了解到在当今时代，不仅仅是技术从业者需要掌握的技能，更是一种基本的解决问题的能力和素质。
每个人都需要通过学习计算机科学的基本概念和原则来培养自己的计算思维。
未来算法的发展趋势和挑战：书中深入探讨了未来算法的发展趋势和挑战，特别是在人工智能、大数据、云计算等前沿技术快速发展的背景下。
本书通过深入探讨各种新兴技术的特点和挑战，为读者展现了未来算法的发展蓝图。
计算思维在未来算法发展中的应用：本书强调了计算思维在未来算法发展中的关键作用。
通过对各种案例的分析和研究，展示了如何通过计算思维来解决实际问题，特别是在处理复杂问题、创新和解决未知问题上的独特优势。
通过对现实问题的解析，展示了计算思维的强大力量和广泛的应用前景。
如何培养计算思维：本书还详细阐述了如何培养计算思维，包括在教育体系中的融入、实践应用中的锻炼等。
对于教育者、学习者以及企业和组织来说，都是极具参考价值的部分。
它强调了实践性学习和问题解决的重要性，鼓励读者通过实际操作和实践来培养和提高自己的计算思维能力。
《未来算法：下一个十年赢在计算思维》一书为我们提供了一个全面、深入的视角来看待计算思维的重要性和价值，以及其在未来算法发展中的关键作用。
华为Single,如何打赢“整体架构”这一战？对话：华为全球解决方案Marketing部副总裁张宏喜鲁义轩【摘要】Single“下一个十年”的意义rn《通信世界周刊》:进入数据和全业务时代,运营商网络面临前所未有的压力.华为提出的可通过全IP平台,实现无线、固定宽带、城域网、OSS/BSS等网络组织部分的平台化,从而支持不同技术体制的设备的“Single战略”,在您看来,这一整体战略对于提升运营商运营水平和盈利水平,有何实质推动作用?rn张宏喜:华为经过多年在无线、固定和IP网络的积累,从2006年初就判断ALL IP技术将成为下一代网络的基础,通过IP技术统一承载多种业务,实现单一网络的目标,从而制定了Single战略,华为的Single战略包括以下几大核心内容.【期刊名称】《通信世界》【年(卷),期】2011(000)027【总页数】3页(P26-28)【作者】鲁义轩【作者单位】【正文语种】中文“网络架构创新”企业访谈（二）编者按经过多年发展，电信网络形成了PON、NG-PON、GSM、UMTS、LTE、SDH、ATM、PSTN、Softswitch等多种技术共存的局面，这种“一种技术对应一张网络和一个维护队伍”的传统建网模式，导致新技术和摩尔定律带来的成本下降被管理多张网络的OPEX所淹没，需要新的建设思路。
为了应对现实网络挑战，同时瞄准运营网络的下一个十年走势，华为推出“Single 战略”整体解决方案。
如何在运营商网络中体现出Single的更大价值？华为全球解决方案Marketing部副总裁张宏喜为我们作了全面解读。
华为的业务云是完全开放的，希望和业界合作伙伴特别是互联网的伙伴一起为用户提供一站式的业务体验。
在这个过程中，可以有简单的业务集成，也可能是进一步的业务聚合（Mashup）。
HiQQ就是我们和腾讯一起合作的一套互联网业务套件，在HiQQ里用户将无缝体验到腾讯的所有业务。
我们希望有更多的合作伙伴加入到开放的业务云。
市场数据(人民币）市场优化平均市盈率18.90 国金通信指数1879 沪深300指数4421 上证指数3362 深证成指12697 中小板综指12810相关报告 1.《掘金亿物互联-22H1物联网全产业链数据扫描-国金通信物联网...》，2022.6.16 2.《通信行业下半年策略：关注新基建和高成长-国金通信-2022H...》，2022.6.7 3.《通信产业价值分布向新一代ICT 产业链转移-通信行业21年年报...》，2022.5.3 4.《华为智能电动的布局和启示-国金通信行业深度报告》，2021.12.31 5.《通信行业的投资机遇在新一代ICT 产业链-国金通信2022年度...》，2021.12.27 罗露 分析师 SAC 执业编号：S1130520020003 luolu ＠ 金晶 联系人 jinjing ＠ 元宇宙时代ICT 基础设施投资展望 投资建议 ◼ 行业策略：虽然元宇宙的商业模式仍在探索之中，但基于计算和传输的新一代ICT 商业基础设施投资机会已经显现。
海量的数据计算、传输需求，将带来算力和网络的迭代升级，在5/6G 网络、云计算、边缘计算、计算机视觉、机器学习、传感技术、区块链等领域带来广泛的技术迭代机会。
◼ 推荐组合：中国移动（运营商）、中兴通讯(通信设备）、浪潮信息（服务器）、中际旭创（光模块）、乐鑫科技（WiFi 6） 行业观点 ◼ 元宇宙的发展必须强化及重塑ICT 基础设施，海量的数据计算、传输需求，将带来算力和网络的迭代升级。
从PC 互联网到移动互联网，新型交互终端的出现，是移动互联网向元宇宙延伸的拐点。
2020年VR/AR 设备出货量超千万台，迎来行业发展奇点。
参考智能手机和平板电脑发展历程，XR 终端处于大规模量产前夕。
据华为预测，2025年AR 的市场空间将达到3000亿美元。
据IDC ，中国元宇宙相关IT 支出将在 2025年达到近2000亿美元，21-25年复合增长率将达到20.2%。
2023年全球算力发展趋势当前，算力的战略性地位和支撑性作用正成为普遍共识。
算力作为数字经济时代的核心生产力，正在加速数字经济与实体经济深度融合。
全球算力发展应用多元化、供需不平衡的挑战仍在持续，以AIGC为代表的人工智能大模型等新应用、新需求的崛起，推动算力规模快速增长、计算技术多元创新、产业格局加速重构。
算力是数字经济时代新的生产力，不断为加强数字政府建设、激活数据要素潜能以及千行百业数字化转型注入新动能，助推经济社会高质量发展。
据我们测算，算力每投入1元，将带动34元的经济产出。
当前算力发展应用多元化、供需不平衡的挑战仍在持续。
一方面以大模型训练为代表的新兴技术和应用快速崛起、反复迭代，助推数据量和算力需求爆炸性增长，加快算力从芯片到架构再到系统的全方位升级。
另一方面，算力的提升仍面临多重挑战，以延续摩尔定律为主的固有升级路线对算力规模提升作用日渐乏力，新技术新架构的演进和产业化方兴未艾，算力供需之间的差距依然很大，计算技术亟需在理论架构和软硬件实现层面产生质的飞跃。
在数字经济时代，算力规模是数字化生产力发展水平的重要指标，是生产力；算力产业是算力发展的基础底座，是竟争力；算力技术是算力创新发展的源泉，是驱动力；算力环境是算力发展的重要条件，是辅助力；算力应用反映了算力发展的需求状况，是牵引力。
以先进计算为代表的算力技术和算力产业为算力规模发展提供坚实支撑，算力环境为算力规模、算力技术和算力产业的发展提供肥沃土壤，算力应用拉动算力规模和算力产业的增长，驱动算力技术升级，五大要素相互促进、协同发展。
以AIGC为代表的人工智能应用、大模型训练等新需求、新业务的崛起，深刻影响全球经济社会发展变革，推动算力规模快速增长、计算技术多元创新、产业格局加速重构。
算力助推全球数字经济发展的生产力作用更加凸显，成为各国战略竞争中不可忽视的新焦点。
(一)算力规模稳定增长全球算力规模保持高速稳定增长。
在以万物感知、万物互联、万物智能为特征的数字经济时代背景下，全球数据总量和算力规模继续呈现高速增长态势。
类脑计算技术的发展现状与未来趋势随着科技的飞速发展，计算机科学领域也在不断演进。
类脑计算技术作为一项新兴的领域，引起了广泛的关注。
它旨在模仿人脑的神经网络结构和学习能力，具备处理复杂信息的能力，为解决现实生活中的复杂问题提供了新思路。
本文将介绍类脑计算技术的发展现状，并展望其未来的发展趋势。
一、类脑计算技术的发展现状类脑计算技术，又被称为神经形态计算，是一种模拟人脑运作方式的技术。
它通过构建人脑神经网络的结构和算法，实现对信息的处理和识别。
类脑计算技术的发展始于上世纪50年代，但直到近年来才取得明显的突破。
当前，类脑计算技术在以下几个方面取得了重要进展。
首先，硬件技术的提升为类脑计算的发展提供了支持。
过去几十年间，集成电路技术、纳米技术等的突破，使得计算设备越来越小、快速和节能。
这为大规模实现类脑计算提供了物质基础。
研究人员已经开发出一些类脑计算芯片，其拥有类似于神经元和突触的结构，可以进行类似于大脑神经网络的计算。
其次，神经网络算法的进步也推动了类脑计算技术的发展。
深度学习技术虽不完全等同于类脑计算，但它的发展为类脑计算技术提供了重要的参考。
深度学习技术通过构建多层神经网络，模拟人脑中神经元之间的连接关系，从而实现对大量数据的处理和识别。
类脑计算技术可以借鉴深度学习的思想，进一步优化神经网络的结构和算法，提高计算效率和准确率。
最后，类脑计算技术在应用领域的探索也取得了一些突破。
例如在医学上，研究人员利用类脑计算技术对大规模的医学图像进行高效的分析和识别。
在智能机器人领域，类脑计算技术被用于构建智能体与环境之间的感知和决策系统，实现复杂环境下的自主导航和操作能力。
二、类脑计算技术的未来趋势未来，类脑计算技术有望在多个领域得到广泛应用，并取得更大的突破。
首先，在人工智能领域，类脑计算技术有望提高机器学习和数据处理的能力。
目前，机器学习依然需要大量人工标注的数据进行训练，而类脑计算技术可以通过对神经网络自主学习和适应环境，减少对人工标注数据的依赖。
