#布谷[超话]#
首先分享一些喜欢了好久的布谷图片
山有木兮木有枝 心悦君兮君不知。
“那就让时间定格在最开始好了”
以前的跑男大家一起并肩奔跑 给彼此鼓励 一起共同完成任务 一起哭一起笑 一起闪闪发光 是一堆大哥哥把ab宠成了公主 大家会商量怎么让她在最后环节获胜 现在ab却要想自己应该怎么让着弟弟妹妹们 要让她们开心让她们获胜[泪]还有 他们一起的第一季最后一期是他们的公主赢了 他们一起的最后一季最后一期也是他们的公主赢了 几个大哥哥真的有把他们的小妹妹照顾的很好呜呜呜 同时也是奔跑吧陪伴我从二年级到高一 陪伴在我的青春[羞嗒嗒]We are family！！
话都说烂了 大家都知道不可能 但布谷却还是我的意难平[泪]
恺说过“生活里你照顾 节目里我替你照顾” 所以他100期一期也没敢缺席对嘛[泪]
谨以此文 纪念我的青春 我的布谷[心]
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山有木兮木有枝 心悦君兮君不知。
“那就让时间定格在最开始好了”
以前的跑男大家一起并肩奔跑 给彼此鼓励 一起共同完成任务 一起哭一起笑 一起闪闪发光 是一堆大哥哥把ab宠成了公主 大家会商量怎么让她在最后环节获胜 现在ab却要想自己应该怎么让着弟弟妹妹们 要让她们开心让她们获胜[泪]还有 他们一起的第一季最后一期是他们的公主赢了 他们一起的最后一季最后一期也是他们的公主赢了 几个大哥哥真的有把他们的小妹妹照顾的很好呜呜呜 同时也是奔跑吧陪伴我从二年级到高一 陪伴在我的青春[羞嗒嗒]We are family！！
话都说烂了 大家都知道不可能 但布谷却还是我的意难平[泪]
恺说过“生活里你照顾 节目里我替你照顾” 所以他100期一期也没敢缺席对嘛[泪]
谨以此文 纪念我的青春 我的布谷[心]
《法华经》第九品【授学无学人记品】新说
（第一百二十二段）#佛为阿难授记#
【尔时阿难、罗睺罗，而作是念：我等每自思维，设得授记，不亦快乎！即从座起，到于佛前，头面礼足，俱白佛言：世尊！我等于此、亦应有分，唯有如来，我等所归。又我等为一切世间、天、人、阿修罗、所见知识，阿难常为侍者，护持法藏，罗睺罗是佛之子，若佛见授阿耨多罗三藐三菩提记者，我愿既满，众望亦足。尔时学无学声闻弟子二千人，皆从座起，偏袒右肩，到于佛前，一心合掌，瞻仰世尊，如阿难、罗睺罗、所愿，住立一面。
尔时佛告阿难：汝于来世、当得作佛，号山海慧自在通王如来、应供、正遍知、明行足、善逝世间解、无上士、调御丈夫、天人师、佛、世尊。当供养六十二亿诸佛，护持法藏，然后得阿耨多罗三藐三菩提。教化二十千万亿恒河沙诸菩萨等，令成阿耨多罗三藐三菩提。国名常立胜幡，其土清净，琉璃为地，劫名妙音遍满。其佛、寿命无量千万亿阿僧祇劫，若人于千万亿无量阿僧祇劫中，算数校计，不能得知。
正法住世、倍于寿命，像法住世、复倍正法。阿难！是山海慧自在通王佛，为十方无量千万亿恒河沙等诸佛如来，所共赞叹，称其功德。尔时世尊欲重宣此义，而说偈言：我今僧中说，阿难持法者，当供养诸佛，然后成正觉，号曰山海慧、自在通王佛，其国土清净，名常立胜幡，教化诸菩萨，其数如恒沙。佛有大威德，名闻满十方。寿命无有量，以愍众生故，正法倍寿命，像法复倍是。如恒河沙等，无数诸众生，于此佛法中，种佛道因缘。】
<授学无学人记品>：“学无学”之“学”、指声闻修学人，即声闻“四向三果”共七个位次，都在有学中；“无学”指已证声闻极果之阿罗汉。阿罗汉通摄三乘之无学果位，故为佛之异名，也是如来十号之一。阿罗汉可分为二种、即：
一、阿罗汉向：指尚在修行阶段，而趋向于阿罗汉果者。二、阿罗汉果：指断尽一切烦恼，得尽智而受世间大供养之圣者。证入此果位者，四智圆融无碍而无法可学，故称无学、无学果、无学位。如果再完成无学正见，至无学正定之八圣道，以及无学解脱、无学正智等十种无漏法，则称为十无学支。本品是佛为修“学无学位”的弟子授记。就是为学小乘四谛法的所有弟子授记。
这时“阿难、罗睺罗”，心里在想：佛已为证得无学果位的五百个阿罗汉授记了，如果佛能为我们这些正在修学无学位的人授记，我们不知有多么的快乐。
“阿难”是白饭王的儿子、佛的堂弟，也是佛的侍者，是释迦牟尼佛十大弟子之一。阿难尊者跟随佛陀出家，佛陀五十五岁时，选阿难为常随侍者，当侍者达二十五年。由于他专注地服侍佛陀，谨记无误佛的一言一语，因此被称为“多闻第一”。
佛灭后第一次结集是由阿难诵出三藏中的经藏。佛祖涅槃后，大迦叶尊者成为“初祖”，统领广大佛家弟子。大迦叶圆寂后，阿难尊者继承迦叶率领徒众弘扬佛法，被后世人尊为“二祖”。 在寺院中，阿难与迦叶总是侍立在佛祖的两边，成为佛祖的左右二臂。
文殊菩萨曾经这样赞叹阿难的庄严：“相如秋满月，眼似青莲华；佛法如大海，流入阿难心。”可见阿难不仅长得英俊，所得佛法之多，也是少有人能与其相比的。
在佛陀的十大弟子中，阿难记忆最强，仪容俊秀庄严，令见者心生欢喜，他在当时僧团中年纪最轻，聪明而多闻。不但佛陀喜欢他，更有大众缘，尤其深得女众的尊敬。佛陀的姨母摩诃波阇波提夫人的出家，就是经阿难再三向佛陀请求，才得允许，于是才有了比丘尼僧团的成立。
当佛陀即将入灭前，还没有证悟的阿难比其他弟子更加伤心，佛陀特别为他开示无常之理，并对大众宣扬阿难温和善良的天性，赞美他听闻大法不忘的福德，将来必能在世间发出光辉。于是大家公推阿难向佛陀做最后的请益，这就是历史上有名的四事问佛、即：
一、佛陀涅槃后：以谁为师？二、佛陀涅槃后：以什么安住？三、佛陀涅槃后：恶人如何调伏？四、佛陀涅槃后：经典的结集、如何才能叫人起信？
佛陀非常慈祥地回答说：阿难！你和大家要记住，第一、你们应“以戒为师”；第二、你们要“依四念处安住”。第三、遇到恶人时，“默摈置之”。第四、经首安立“如是我闻”，便会令人起信。你们依法而行，就是与佛陀的法身常住。
佛陀交代好一切后事，就安详地进入了涅槃。四方的信众纷纷前来瞻仰佛陀、礼拜佛陀，阿难也允许出家及在家女众亲礼佛身，足见阿难在性别上的平等慈悲，对古代男尊女卑的思潮是一种极大的冲击，绝对不同凡响。
而“罗睺罗”尊者则是佛陀做太子时和妻子耶输陀罗所生、为佛陀唯一的一个亲生儿子。这时阿难和罗睺罗二位尊者即从座位上起立，来到佛陀的面前，行头面跪拜礼，然后对佛说：
世尊为那么多的阿罗汉授了记，我们这些学无学位的人是不是也应该有一份，我们都是以如来教诲为是，归向一佛乘的佛子。一切世间中的天界众生、人类众生、阿修罗众生，都认我们是他们的善知识，阿难又常为佛的侍者，一心护持如来法藏，罗睺罗又是佛的儿子，得佛妙法，如果佛能为我们授阿耨多罗三藐三菩提记，就满了我们求证无上菩提的愿，也满了我们所有学无学位人的愿望。
这时学无学的声闻弟子共二千人，都从座位上起来，偏袒右肩，来到佛的面前，一心合掌，瞻仰世尊，他们都与阿难和罗睺罗的想法愿望是一样的，然后站于一边。
这时佛告诉阿难说：你在未来世，当得作佛，名号叫“山海慧自在通王如来”、应供、正遍知、明行足、善逝世间解、无上士、调御丈夫、天人师、佛、世尊。这些是每一位成佛者在如来果地所得到的十个功德名号。
佛对阿难说：你在未来世当供养六十二亿诸佛，护持如来正觉法藏，然后证得阿耨多罗三藐三菩提。你成佛后将教化二十千万亿恒河沙诸多的菩萨众，使他们都能成佛。你所在的国土名“常立胜幡”；国土清净、琉璃为地；劫名叫“妙音遍满”。佛的寿命为无量千万亿阿僧祇劫，你这个佛的寿命太长了，如果有人用千万亿无量阿僧祇劫的时间来计算，也算不出你这位佛的住世寿命到底有多长。正法住世的时间更长，是你住世寿命的一倍，像法住世又是正法住世的一倍。
佛说：阿难！你这位未来的“山海慧自在通王佛”，将受到十方无量千万亿恒河沙等诸佛如来，共同赞叹，称扬你的功德无量。这时世尊欲重宣此义，而说偈言：
佛说：我今天在僧众中说阿难护持如来正法，将来供养六十二亿诸佛后，然后成就无上正等正觉，名号叫“山海慧自在通王佛”。其国土非常清净、国名叫“常立胜幡”。“山海慧自在通王佛”所教化的菩萨，其数如恒河沙那么多。佛有大威德，名号遍满十方世界，住世寿命有无量阿僧祇劫那么长，如此长寿主要是为了哀愍众生，以佛法利益度化更多的人，正法住世的时间是寿命住世的一倍，像法住世的时间又是正法住世的一倍。佛法长时间地住世，将使无量无边恒河沙那么多的众生都得到佛法的利益，为一切众生种下成佛的因缘。
（第一百二十二段）#佛为阿难授记#
【尔时阿难、罗睺罗，而作是念：我等每自思维，设得授记，不亦快乎！即从座起，到于佛前，头面礼足，俱白佛言：世尊！我等于此、亦应有分，唯有如来，我等所归。又我等为一切世间、天、人、阿修罗、所见知识，阿难常为侍者，护持法藏，罗睺罗是佛之子，若佛见授阿耨多罗三藐三菩提记者，我愿既满，众望亦足。尔时学无学声闻弟子二千人，皆从座起，偏袒右肩，到于佛前，一心合掌，瞻仰世尊，如阿难、罗睺罗、所愿，住立一面。
尔时佛告阿难：汝于来世、当得作佛，号山海慧自在通王如来、应供、正遍知、明行足、善逝世间解、无上士、调御丈夫、天人师、佛、世尊。当供养六十二亿诸佛，护持法藏，然后得阿耨多罗三藐三菩提。教化二十千万亿恒河沙诸菩萨等，令成阿耨多罗三藐三菩提。国名常立胜幡，其土清净，琉璃为地，劫名妙音遍满。其佛、寿命无量千万亿阿僧祇劫，若人于千万亿无量阿僧祇劫中，算数校计，不能得知。
正法住世、倍于寿命，像法住世、复倍正法。阿难！是山海慧自在通王佛，为十方无量千万亿恒河沙等诸佛如来，所共赞叹，称其功德。尔时世尊欲重宣此义，而说偈言：我今僧中说，阿难持法者，当供养诸佛，然后成正觉，号曰山海慧、自在通王佛，其国土清净，名常立胜幡，教化诸菩萨，其数如恒沙。佛有大威德，名闻满十方。寿命无有量，以愍众生故，正法倍寿命，像法复倍是。如恒河沙等，无数诸众生，于此佛法中，种佛道因缘。】
<授学无学人记品>：“学无学”之“学”、指声闻修学人，即声闻“四向三果”共七个位次，都在有学中；“无学”指已证声闻极果之阿罗汉。阿罗汉通摄三乘之无学果位，故为佛之异名，也是如来十号之一。阿罗汉可分为二种、即：
一、阿罗汉向：指尚在修行阶段，而趋向于阿罗汉果者。二、阿罗汉果：指断尽一切烦恼，得尽智而受世间大供养之圣者。证入此果位者，四智圆融无碍而无法可学，故称无学、无学果、无学位。如果再完成无学正见，至无学正定之八圣道，以及无学解脱、无学正智等十种无漏法，则称为十无学支。本品是佛为修“学无学位”的弟子授记。就是为学小乘四谛法的所有弟子授记。
这时“阿难、罗睺罗”，心里在想：佛已为证得无学果位的五百个阿罗汉授记了，如果佛能为我们这些正在修学无学位的人授记，我们不知有多么的快乐。
“阿难”是白饭王的儿子、佛的堂弟，也是佛的侍者，是释迦牟尼佛十大弟子之一。阿难尊者跟随佛陀出家，佛陀五十五岁时，选阿难为常随侍者，当侍者达二十五年。由于他专注地服侍佛陀，谨记无误佛的一言一语，因此被称为“多闻第一”。
佛灭后第一次结集是由阿难诵出三藏中的经藏。佛祖涅槃后，大迦叶尊者成为“初祖”，统领广大佛家弟子。大迦叶圆寂后，阿难尊者继承迦叶率领徒众弘扬佛法，被后世人尊为“二祖”。 在寺院中，阿难与迦叶总是侍立在佛祖的两边，成为佛祖的左右二臂。
文殊菩萨曾经这样赞叹阿难的庄严：“相如秋满月，眼似青莲华；佛法如大海，流入阿难心。”可见阿难不仅长得英俊，所得佛法之多，也是少有人能与其相比的。
在佛陀的十大弟子中，阿难记忆最强，仪容俊秀庄严，令见者心生欢喜，他在当时僧团中年纪最轻，聪明而多闻。不但佛陀喜欢他，更有大众缘，尤其深得女众的尊敬。佛陀的姨母摩诃波阇波提夫人的出家，就是经阿难再三向佛陀请求，才得允许，于是才有了比丘尼僧团的成立。
当佛陀即将入灭前，还没有证悟的阿难比其他弟子更加伤心，佛陀特别为他开示无常之理，并对大众宣扬阿难温和善良的天性，赞美他听闻大法不忘的福德，将来必能在世间发出光辉。于是大家公推阿难向佛陀做最后的请益，这就是历史上有名的四事问佛、即：
一、佛陀涅槃后：以谁为师？二、佛陀涅槃后：以什么安住？三、佛陀涅槃后：恶人如何调伏？四、佛陀涅槃后：经典的结集、如何才能叫人起信？
佛陀非常慈祥地回答说：阿难！你和大家要记住，第一、你们应“以戒为师”；第二、你们要“依四念处安住”。第三、遇到恶人时，“默摈置之”。第四、经首安立“如是我闻”，便会令人起信。你们依法而行，就是与佛陀的法身常住。
佛陀交代好一切后事，就安详地进入了涅槃。四方的信众纷纷前来瞻仰佛陀、礼拜佛陀，阿难也允许出家及在家女众亲礼佛身，足见阿难在性别上的平等慈悲，对古代男尊女卑的思潮是一种极大的冲击，绝对不同凡响。
而“罗睺罗”尊者则是佛陀做太子时和妻子耶输陀罗所生、为佛陀唯一的一个亲生儿子。这时阿难和罗睺罗二位尊者即从座位上起立，来到佛陀的面前，行头面跪拜礼，然后对佛说：
世尊为那么多的阿罗汉授了记，我们这些学无学位的人是不是也应该有一份，我们都是以如来教诲为是，归向一佛乘的佛子。一切世间中的天界众生、人类众生、阿修罗众生，都认我们是他们的善知识，阿难又常为佛的侍者，一心护持如来法藏，罗睺罗又是佛的儿子，得佛妙法，如果佛能为我们授阿耨多罗三藐三菩提记，就满了我们求证无上菩提的愿，也满了我们所有学无学位人的愿望。
这时学无学的声闻弟子共二千人，都从座位上起来，偏袒右肩，来到佛的面前，一心合掌，瞻仰世尊，他们都与阿难和罗睺罗的想法愿望是一样的，然后站于一边。
这时佛告诉阿难说：你在未来世，当得作佛，名号叫“山海慧自在通王如来”、应供、正遍知、明行足、善逝世间解、无上士、调御丈夫、天人师、佛、世尊。这些是每一位成佛者在如来果地所得到的十个功德名号。
佛对阿难说：你在未来世当供养六十二亿诸佛，护持如来正觉法藏，然后证得阿耨多罗三藐三菩提。你成佛后将教化二十千万亿恒河沙诸多的菩萨众，使他们都能成佛。你所在的国土名“常立胜幡”；国土清净、琉璃为地；劫名叫“妙音遍满”。佛的寿命为无量千万亿阿僧祇劫，你这个佛的寿命太长了，如果有人用千万亿无量阿僧祇劫的时间来计算，也算不出你这位佛的住世寿命到底有多长。正法住世的时间更长，是你住世寿命的一倍，像法住世又是正法住世的一倍。
佛说：阿难！你这位未来的“山海慧自在通王佛”，将受到十方无量千万亿恒河沙等诸佛如来，共同赞叹，称扬你的功德无量。这时世尊欲重宣此义，而说偈言：
佛说：我今天在僧众中说阿难护持如来正法，将来供养六十二亿诸佛后，然后成就无上正等正觉，名号叫“山海慧自在通王佛”。其国土非常清净、国名叫“常立胜幡”。“山海慧自在通王佛”所教化的菩萨，其数如恒河沙那么多。佛有大威德，名号遍满十方世界，住世寿命有无量阿僧祇劫那么长，如此长寿主要是为了哀愍众生，以佛法利益度化更多的人，正法住世的时间是寿命住世的一倍，像法住世的时间又是正法住世的一倍。佛法长时间地住世，将使无量无边恒河沙那么多的众生都得到佛法的利益，为一切众生种下成佛的因缘。
大芯片面临的共同挑战（下）
原创 Chaobowx 软硬件融合
3 大芯片面临的共同挑战
3.1 挑战一：复杂大系统，对灵活性的要求高于对性能的要求
有一个非常经典的问题：终端非常流行SOC，但为什么数据中心服务器却依然是CPU打天下？
越是复杂的场景，对系统灵活性的要求越高。CPU作为云计算场景的主力计算平台有其合理性，主要体现在四个方面：
硬件的灵活性。软件应用迭代很快，支持软件运行的硬件处理引擎要能够很好地支持这些迭代。CPU因为其灵活的基础指令编程的特点，是最适合云计算的处理引擎。
硬件的通用性。云计算厂家购买硬件服务器，很难预测这些硬件服务器会运行哪类工作任务，最好的办法是采用完全通用的服务器。CPU由于其绝对的通用性，成为云计算场景最优的选择。
硬件的利用率。云计算的基础技术是虚拟化，通过虚拟化把资源切分，实现资源共享，以此提高资源利用并降低成本。只有CPU能够实现非常友好的硬件级别的虚拟化支持，从而实现更高的资源利用率。而其他硬件加速平台，（相对的）资源利用率很难做到很高，这就约束了其性能优势。
硬件的一致性。在云计算数据中心，软件和硬件是需要相互脱离的。同一个软件实体会在不同的硬件实体迁移，同样的同一个硬件实体也需要运行不同的软件实体。这对硬件平台的一致性提出了很高的要求。
在性能满足要求的情况下，CPU当仁不让的就成了数据中心计算平台的最佳选择。
可惜的是，目前，CPU的性能无法满足要求了。在CPU性能不满足要求的情况下，就需要创新的硬件来进行性能加速。如何在整个系统保持跟传统CPU接近的通用性、灵活性、可编程性、易用性的约束条件下，实现性能显著提升，成为了重要的挑战。
3.2 挑战二：如何数量级的提升综合性能？
我们之前都讲过，性能和单位指令的复杂度是正相关的。指令越简单，性能相对越低；指令越复杂，性能相对越好。但指令简单，我们就可以随心所欲组合各种各样的场景的应用程序；而指令越复杂，引擎所能覆盖的领域和场景就会越来越小。
如上图所示：
CPU性能最差，但几乎可以覆盖所有的计算场景，是最通用的处理器；
DSA覆盖某个特定领域，性能可以做到很好。但覆盖的领域如果算法更新迭代快或者领域的范围较小不足以支撑大算力芯片的大范围落地的话，这样的DSA芯片在商业上就很难成立。
GPU介于两者之间。
CPU软件，是通过基础的指令组合出来所需要的业务逻辑；而为了提升性能，硬件加速本质上是将业务逻辑固化成硬件电路。而将业务逻辑固化成电路，虽然提升了性能，但会约束芯片本身的场景覆盖。目前，很多算力芯片的设计陷入了一个怪圈：越优化性能，场景覆盖越狭窄；场景覆盖越狭窄，芯片出货量越低；芯片出货量低，无法覆盖芯片的一次性研发成本，商业逻辑不成立，后续的持续研发难以为继。
以AI为典型场景，目前AI芯片落地难的本质：很多AI芯片特别强调深度理解算法，然后把算法融入到芯片中。但受限于AI类算法多种多样，并且算法都在快速的迭代。这导致AI芯片一直无法大规模落地，芯片数以亿计的研发成本难以摊薄。因此，从目前来看，AI芯片在商业逻辑上无法成立。
AI芯片已经榨干了目前芯片所能达到的性能极限；未来，L4/L5级别的自动驾驶芯片需要算力十倍百倍的提升；而要想达到元宇宙所需的良好体验，则需要算力千倍万倍的提升。如何在确保芯片的场景覆盖如CPU一样通用全面，并且还能够十倍百倍甚至千倍万倍的快速性能提升，是大算力芯片需要直面的挑战。
3.3 挑战三：业务的横向和纵向差异性
业务的横向差异指的是不同客户之间相近业务的细节差异性；而纵向差异指的是单个用户业务的长期迭代的差异性。
不同用户的业务存在差异，即使同一大公司内部，不同的团队对相同场景的业务需求也是不完全一致的。并且，即使同一客户，受限于软件的快速更新迭代，其业务逻辑更新也会很快，显著的快于硬件芯片的更新迭代（软件迭代通常在3-6个月，而芯片迭代则是2-3年，还要考虑芯片4-5年的生命周期）。
针对横向和纵向的差异性，目前行业有几种显著的做法：
一些芯片大厂，针对自身对场景的理解，提供自认为最优的业务逻辑加速方案给到用户。但站在用户的视角，这样会丧失自身的差异性和创造性。用户需要修改自身的业务逻辑，这个风险也非常的高；并且，会对芯片公司形成强依赖关系。
一些大客户。针对自身差异化场景，自研芯片。可以满足自身差异化的竞争能力，但大用户内部也是由许多不同的小团队组成，不同团队业务场景仍然存在差异性；并且，单个业务纵向的长期迭代差异依然是需要考虑的。定制芯片在商业上是可行的，但需要考虑技术层面的通用芯片设计。
第三方通用的解决方案。“授人以鱼，不如授人以渔”，通过通用的设计，确保在每个领域，都能够实现一定程度上的软硬件解耦。芯片公司提供“通用”的硬件平台，让用户通过编程的方式实现业务差异化，“让用户掌控一切”。
3.4 挑战四：芯片的一次性成本过高
在先进工艺的设计成本方面，知名半导体研究机构Semiengingeering统计了不同工艺下芯片所需费用（费用包括了）：16nm节点则需要1亿美元；7nm节点需要2.97亿美元；到了5nm节点，费用高达5.42亿美元；3nm节点的研发费用，预计将接近10亿美元。
就意味着，大芯片需要足够通用，足够大范围落地，才能在商业逻辑上成立。做一个基本的估算：在数据中心场景，则需要50万以上的销售量，才能有效摊薄研发成本。在数据中心领域，这个门槛非常高。
3.5 挑战五：宏观算力要求芯片能够支撑大规模部署
性能和灵活性是一对矛盾，很多性能优化的芯片设计方案，显著的提升性能的同时，也显著的降低了芯片的通用性、灵活性和易用性，同时降低了芯片的场景和用户覆盖。从而导致芯片落地规模很小。
芯片落地规模小，单芯片再高的性能，都相当于无源之水，没有了意义。
因此，一个综合性的芯片平台，需要考虑芯片性能提升的同时，也要考虑如何提高芯片的宏观规模落地：需要考虑芯片的场景覆盖；需要考虑芯片的用户覆盖；需要考虑芯片的功能横向和纵向的差异性覆盖。
只有兼顾了性能和更多用户和场景覆盖，才能实现大芯片的规模化部署，才能显著的提升宏观算力。
3.6 挑战六：计算平台的融合
算力需要池化，并且，算力不仅仅是数据中心基于x86 CPU的算力池化，算力池化，需要：
算力需要跨不同的CPU架构，比如能够把x86、ARM、RISCv等主流架构的算力整合到一个算力池；
算力需要跨不同类型的处理引擎。比如把CPU、GPU、FPGA、DSA的算力整合到一个算力池；
算力还需要跨不同厂家的硬件平台，算力需要把不同Vendor提供的算力资源都能够整合到一个算力池；
算力需要跨不同位置，算力可以部署云、边、端甚至网络，可以把这些算力整合到一个算力池。
云网边端融合，就是把所有的算力资源整合到一起，真正实现跨云网边端自适应的软件运行。挑战在于，如何构建统一的开放的硬件平台和系统堆栈。
3.7 挑战七：生态建设的门槛
大芯片一定需要平台化，一定需要开发框架并形成开发生态。而框架和生态门槛高，且需要长期积累，对小公司来说是一件非常难的事情。
RISC-v CPU已经如火如荼，很多公司，特别是一些初创小公司，大家都非常认可RISC-v的开源开放的理念和价值，众人拾柴火焰高，大家共同推动RISC-v开放生态的蓬勃发展。
未来，计算进一步走向异构和超异构计算，架构和平台越来越多，此时，开源开放已经不是可选项，而是成为必选项。因为，如果不是开源开放，那就会导致算力资源完全的碎片化，何谈算力池化，何谈云网边端融合。
开源开放，是大芯片平台和生态建设的必然选择。
3.8 挑战八：（用户视角）宏观跨平台的挑战，没有平台依赖
站在芯片厂家视角，给客户提供芯片以及配套的驱动软件，然后有SDK等开发工具包，用户基于此开发自己的应用程序，这样就万事大吉。但站在用户的视角，问题可不是这样。用户的软件应用和硬件平台是完全脱离的。
我们以VM计算机虚拟化为例。用户的VM需要在不同的硬件平台上能够实时热迁移，这样就对硬件平台的一致性就有了要求。通常，硬件一致性是通过虚拟化来完成的，虚拟化给上层的VM抽象出标准的硬件平台，使得VM可以跨不同架构的硬件服务器运行。随着CPU性能的瓶颈，虚拟化相关堆栈逐渐下沉到了硬件加速，这样，就需要把硬件接口直接暴露给业务VM，那么就需要硬件架构/接口原生支持一致性。
硬件架构/接口原生支持一致性，换个表述，就是不同厂家的芯片平台提供的是相同的架构和接口，使得软件可以方便的跨不同厂家的硬件平台迁移。如果某个厂家提供的是私有架构/接口的硬件平台，那么用户就会对平台形成强依赖关系，并且如果选择的个性化平台越多，使得用户自己的数据中心变成割裂的各自不同的资源池碎片，这样云的整个运营管理变得非常的复杂和困难。
（正文完）
原创 Chaobowx 软硬件融合
3 大芯片面临的共同挑战
3.1 挑战一：复杂大系统，对灵活性的要求高于对性能的要求
有一个非常经典的问题：终端非常流行SOC，但为什么数据中心服务器却依然是CPU打天下？
越是复杂的场景，对系统灵活性的要求越高。CPU作为云计算场景的主力计算平台有其合理性，主要体现在四个方面：
硬件的灵活性。软件应用迭代很快，支持软件运行的硬件处理引擎要能够很好地支持这些迭代。CPU因为其灵活的基础指令编程的特点，是最适合云计算的处理引擎。
硬件的通用性。云计算厂家购买硬件服务器，很难预测这些硬件服务器会运行哪类工作任务，最好的办法是采用完全通用的服务器。CPU由于其绝对的通用性，成为云计算场景最优的选择。
硬件的利用率。云计算的基础技术是虚拟化，通过虚拟化把资源切分，实现资源共享，以此提高资源利用并降低成本。只有CPU能够实现非常友好的硬件级别的虚拟化支持，从而实现更高的资源利用率。而其他硬件加速平台，（相对的）资源利用率很难做到很高，这就约束了其性能优势。
硬件的一致性。在云计算数据中心，软件和硬件是需要相互脱离的。同一个软件实体会在不同的硬件实体迁移，同样的同一个硬件实体也需要运行不同的软件实体。这对硬件平台的一致性提出了很高的要求。
在性能满足要求的情况下，CPU当仁不让的就成了数据中心计算平台的最佳选择。
可惜的是，目前，CPU的性能无法满足要求了。在CPU性能不满足要求的情况下，就需要创新的硬件来进行性能加速。如何在整个系统保持跟传统CPU接近的通用性、灵活性、可编程性、易用性的约束条件下，实现性能显著提升，成为了重要的挑战。
3.2 挑战二：如何数量级的提升综合性能？
我们之前都讲过，性能和单位指令的复杂度是正相关的。指令越简单，性能相对越低；指令越复杂，性能相对越好。但指令简单，我们就可以随心所欲组合各种各样的场景的应用程序；而指令越复杂，引擎所能覆盖的领域和场景就会越来越小。
如上图所示：
CPU性能最差，但几乎可以覆盖所有的计算场景，是最通用的处理器；
DSA覆盖某个特定领域，性能可以做到很好。但覆盖的领域如果算法更新迭代快或者领域的范围较小不足以支撑大算力芯片的大范围落地的话，这样的DSA芯片在商业上就很难成立。
GPU介于两者之间。
CPU软件，是通过基础的指令组合出来所需要的业务逻辑；而为了提升性能，硬件加速本质上是将业务逻辑固化成硬件电路。而将业务逻辑固化成电路，虽然提升了性能，但会约束芯片本身的场景覆盖。目前，很多算力芯片的设计陷入了一个怪圈：越优化性能，场景覆盖越狭窄；场景覆盖越狭窄，芯片出货量越低；芯片出货量低，无法覆盖芯片的一次性研发成本，商业逻辑不成立，后续的持续研发难以为继。
以AI为典型场景，目前AI芯片落地难的本质：很多AI芯片特别强调深度理解算法，然后把算法融入到芯片中。但受限于AI类算法多种多样，并且算法都在快速的迭代。这导致AI芯片一直无法大规模落地，芯片数以亿计的研发成本难以摊薄。因此，从目前来看，AI芯片在商业逻辑上无法成立。
AI芯片已经榨干了目前芯片所能达到的性能极限；未来，L4/L5级别的自动驾驶芯片需要算力十倍百倍的提升；而要想达到元宇宙所需的良好体验，则需要算力千倍万倍的提升。如何在确保芯片的场景覆盖如CPU一样通用全面，并且还能够十倍百倍甚至千倍万倍的快速性能提升，是大算力芯片需要直面的挑战。
3.3 挑战三：业务的横向和纵向差异性
业务的横向差异指的是不同客户之间相近业务的细节差异性；而纵向差异指的是单个用户业务的长期迭代的差异性。
不同用户的业务存在差异，即使同一大公司内部，不同的团队对相同场景的业务需求也是不完全一致的。并且，即使同一客户，受限于软件的快速更新迭代，其业务逻辑更新也会很快，显著的快于硬件芯片的更新迭代（软件迭代通常在3-6个月，而芯片迭代则是2-3年，还要考虑芯片4-5年的生命周期）。
针对横向和纵向的差异性，目前行业有几种显著的做法：
一些芯片大厂，针对自身对场景的理解，提供自认为最优的业务逻辑加速方案给到用户。但站在用户的视角，这样会丧失自身的差异性和创造性。用户需要修改自身的业务逻辑，这个风险也非常的高；并且，会对芯片公司形成强依赖关系。
一些大客户。针对自身差异化场景，自研芯片。可以满足自身差异化的竞争能力，但大用户内部也是由许多不同的小团队组成，不同团队业务场景仍然存在差异性；并且，单个业务纵向的长期迭代差异依然是需要考虑的。定制芯片在商业上是可行的，但需要考虑技术层面的通用芯片设计。
第三方通用的解决方案。“授人以鱼，不如授人以渔”，通过通用的设计，确保在每个领域，都能够实现一定程度上的软硬件解耦。芯片公司提供“通用”的硬件平台，让用户通过编程的方式实现业务差异化，“让用户掌控一切”。
3.4 挑战四：芯片的一次性成本过高
在先进工艺的设计成本方面，知名半导体研究机构Semiengingeering统计了不同工艺下芯片所需费用（费用包括了）：16nm节点则需要1亿美元；7nm节点需要2.97亿美元；到了5nm节点，费用高达5.42亿美元；3nm节点的研发费用，预计将接近10亿美元。
就意味着，大芯片需要足够通用，足够大范围落地，才能在商业逻辑上成立。做一个基本的估算：在数据中心场景，则需要50万以上的销售量，才能有效摊薄研发成本。在数据中心领域，这个门槛非常高。
3.5 挑战五：宏观算力要求芯片能够支撑大规模部署
性能和灵活性是一对矛盾，很多性能优化的芯片设计方案，显著的提升性能的同时，也显著的降低了芯片的通用性、灵活性和易用性，同时降低了芯片的场景和用户覆盖。从而导致芯片落地规模很小。
芯片落地规模小，单芯片再高的性能，都相当于无源之水，没有了意义。
因此，一个综合性的芯片平台，需要考虑芯片性能提升的同时，也要考虑如何提高芯片的宏观规模落地：需要考虑芯片的场景覆盖；需要考虑芯片的用户覆盖；需要考虑芯片的功能横向和纵向的差异性覆盖。
只有兼顾了性能和更多用户和场景覆盖，才能实现大芯片的规模化部署，才能显著的提升宏观算力。
3.6 挑战六：计算平台的融合
算力需要池化，并且，算力不仅仅是数据中心基于x86 CPU的算力池化，算力池化，需要：
算力需要跨不同的CPU架构，比如能够把x86、ARM、RISCv等主流架构的算力整合到一个算力池；
算力需要跨不同类型的处理引擎。比如把CPU、GPU、FPGA、DSA的算力整合到一个算力池；
算力还需要跨不同厂家的硬件平台，算力需要把不同Vendor提供的算力资源都能够整合到一个算力池；
算力需要跨不同位置，算力可以部署云、边、端甚至网络，可以把这些算力整合到一个算力池。
云网边端融合，就是把所有的算力资源整合到一起，真正实现跨云网边端自适应的软件运行。挑战在于，如何构建统一的开放的硬件平台和系统堆栈。
3.7 挑战七：生态建设的门槛
大芯片一定需要平台化，一定需要开发框架并形成开发生态。而框架和生态门槛高，且需要长期积累，对小公司来说是一件非常难的事情。
RISC-v CPU已经如火如荼，很多公司，特别是一些初创小公司，大家都非常认可RISC-v的开源开放的理念和价值，众人拾柴火焰高，大家共同推动RISC-v开放生态的蓬勃发展。
未来，计算进一步走向异构和超异构计算，架构和平台越来越多，此时，开源开放已经不是可选项，而是成为必选项。因为，如果不是开源开放，那就会导致算力资源完全的碎片化，何谈算力池化，何谈云网边端融合。
开源开放，是大芯片平台和生态建设的必然选择。
3.8 挑战八：（用户视角）宏观跨平台的挑战，没有平台依赖
站在芯片厂家视角，给客户提供芯片以及配套的驱动软件，然后有SDK等开发工具包，用户基于此开发自己的应用程序，这样就万事大吉。但站在用户的视角，问题可不是这样。用户的软件应用和硬件平台是完全脱离的。
我们以VM计算机虚拟化为例。用户的VM需要在不同的硬件平台上能够实时热迁移，这样就对硬件平台的一致性就有了要求。通常，硬件一致性是通过虚拟化来完成的，虚拟化给上层的VM抽象出标准的硬件平台，使得VM可以跨不同架构的硬件服务器运行。随着CPU性能的瓶颈，虚拟化相关堆栈逐渐下沉到了硬件加速，这样，就需要把硬件接口直接暴露给业务VM，那么就需要硬件架构/接口原生支持一致性。
硬件架构/接口原生支持一致性，换个表述，就是不同厂家的芯片平台提供的是相同的架构和接口，使得软件可以方便的跨不同厂家的硬件平台迁移。如果某个厂家提供的是私有架构/接口的硬件平台，那么用户就会对平台形成强依赖关系，并且如果选择的个性化平台越多，使得用户自己的数据中心变成割裂的各自不同的资源池碎片，这样云的整个运营管理变得非常的复杂和困难。
（正文完）
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