未來計算是什麼樣的？張曉東、叢京生等六大教授這樣說

10 月 29 日，一年一度的未來科學大獎頒獎典禮暨未來論壇年會在北京舉辦。雷鋒網(公衆号：雷鋒網)了解到，今年的大獎頒獎典禮上，頒發了 2017 年未來科學大獎“物質科學”獎、“生命科學”獎，并首度頒發了“數學與計算機科學”獎。用四組資料來看，包括了 1 場主旨開幕全會，3 場未來科學大獎獲獎人學術報告會，14 場未來峰會論壇，共有 40 餘位頂尖科學家參與，其涵蓋的範圍包括高效計算、腦科學、新能源、基因技術等話題讨論。

而在計算機科學分論壇上，來自國内外五位學術界的六位教授對未來計算進行了探讨，從不同的角度發表了他們各自的見解。

圓桌論壇的嘉賓有：

張曉東，俄亥俄州立大學 Robert M. Critchfield 講席教授，計算機科學與工程系主任，國際計算機學會（ACM）院士，電氣電子工程師學會（IEEE）院士

Luis CEZE，華盛頓大學計算機科學與工程系教授

叢京生，美國加州大學洛杉矶校區（UCLA）計算機系校長講席教授

李凱，普林斯頓大學 Paul & Marcia Wythes 講席教授，美國工程院院士，未來科學大獎科學委員會委員

Margaret MARTONOSI，美國普林斯頓大學 Hugh Trumbull Adams '35 教授，國際計算機學會（ACM）院士，電氣電子工程師學會（IEEE）院士

謝源，加州大學聖塔芭芭拉分校教授，電氣電子工程師學會（IEEE）院士

周逵，紅杉資本中國基金合夥人，未來論壇理事

以下為對話内容實錄，雷鋒網做了不改變原意的編輯：

張曉東：一百多年前，福特汽車公司的創始人福特問他自己未來的客戶，你們想要什麼樣的最好交通工具，所有客戶都說我們要跑的更快的馬。如果把現在通用的計算機系統當作一匹馬的話，這個馬跑不動了，摩爾定律到頭了，這是客觀規律。

我們以前所期待的周期性計算機速度不斷地增加，現在慢慢截至了，給了這麼多半導體，怎麼做計算機晶片，通用型的做法，可以看到很多性能和效率的狀況越來越厲害了。在微處理技術上面，我們做了一層非常深的軟體，帶來很多優點，讓整個系統非常靈活，非常通用，但也非常低效，三個優點加起來，就是我們這匹馬已經快跑到頭了，是以要有新的出路。

在 CMOS 之内，現在有很多基于 CPU 的系統，效率不高，但優點是非常靈活，也非常通用，對于未來來講，在 CMOS 裡面，能不能出現一種又高效，又靈活，又通用的系統，雖然這些現在是有沖突的。量子計算能在這裡面起到什麼作用？

叢京生：我們實驗室 2008 年給美國自然科學基金會寫的提案，專門要做特定領域的特殊計算，當時受到啟發來看加密算法，如果用一般的 CPU 來做，有效性是 1 的話，用專業晶片來做，能提高 80-800 倍左右，專用和通用有很大的差别。在座有企業界優秀人士，招人招一千個高中畢業生，還是招幾個專業人才，很多人選擇招專業人才，社會也是有很大分工，要想在專業裡做好，招幾個非常優秀的人才，不是招很多人，今天其實就是想做這麼一個事情。

今天用計算機，現在拿來記筆記，如果孩子們拿來做遊戲，肯定有效性不夠高。希望有這樣一個計算機，拿來做醫療精準計算，慢慢專業化，解微積分方程解得非常好。這個不是天方夜譚，有這種可以程式設計的晶片，在你辦公室書桌上，把它可以完全用專業化的晶片設計出來。

我講的晶片就是 FPGA，我們實驗室在做。我們做了一個工作，隻要寫 C 程式，就自動設定成電路，下一步連 C 程式也不用寫就把內建電路自動生成了。

有人問我的研究方向是什麼？我說研究方向就是想把電路設計民主化，讓在座的每個人都可以設計自己的電路，自己的專用計算機，這是可以做到的一個事情，但就是要花若幹年的努力。

李凱：現在我們還在探索，從現在到将來這個區間應該怎麼做？可能明顯的方向就是比較專業化，現在不僅在計算方面已經專業化了，其實在很多軟體設計已經開始專業化了，為以後專業化做準備。比如現在在大的資料中心裡，很多存儲系統都已經專業化了，Facebook 存圖像的存儲器有一種設計法，存視訊有一種設計法，存一般的資料有一種設計法，做純金融的資料有另外一種設計法，都是不一樣的，現在大家已經專業化了。

資料輸入輸出方面是有困難的，我們現在講大資料，以後設計軟體、設計算法有可能就會向這個方向走。如果真正做好，各個方面從算法到軟體硬體都需要，我們已經向這個方向走了，尤其大型資料已經開始專業化了，是以可以看到以後可能做很多事情都要專業化。

張曉東：能不能講一下主流的量子計算在未來的發展是什麼樣的？

Margaret MARTONOSI：我們大多數人都不會覺得量子計算機在未來代替現在大家所使用的計算機，而是它是會在這種專門的領域方面有更多發展。當然我們還有很多的工作需要做，要識别出有哪些領域能夠讓我們在不同層次、不同範圍之内去使用量子計算機，這是一個挑戰。我非常同意之前周逵教授所講的，就是我們面對的主要挑戰就是儲存，我們如何確定計算機的能力，要確定在不同的層次上的儲存需求能夠滿足，這是一些主要的挑戰。

謝源：在專用和通用之間，有很多的讨論，但是也會有一個平衡的地方，PC 機時代，CPU 是通用計算， GPU 一開始是作為圖形計算的專用硬體，發展過程當中，看到 GPU 開始用于 GPGPU，這兩者之間利用大量的并行性，做特定的存儲，比如 AI 的存儲，本身并不是圖形計算的一部分，但是充分可以利用 GPU 大量的并行性幫助 AI 的存儲。AMD 新的架構是 APU，是 CPU 和 GPU 結合在一起。

周逵：我們投資的這些創業公司，他們提出做通用晶片不夠他們的用處。舉兩個例子，有一個是在人臉識别、視訊監控環節，希望有更專用的晶片，提高更好性能。比特币運算環節，創業者說要做一個适合他們應用的專用晶片。兩個已經到應用，已經要做這個事情。

Luis CEZE：我們并不能僅僅找到一個比較好的算法就可以了，或者找到更好的發展，深度學習和 AI 方面，我們也是比較幸運的，在這個設計過程當中，能夠看到還是有一些規律的，是以我們能夠看到有很多創業公司在這個方面做得比較好，他們有這種特殊用途的晶片可以使用的。

現在儲存當中有非常多的圖像和視訊，儲存已經是世界上面臨的比較大的問題，我們應該有專門系統專門儲存這些圖象和視訊，還有 flash 也是能夠進行儲存的方法，但是視訊和圖像，需要我們有更多的這些資料作為基礎幫助我們設計特殊的儲存方法。

張曉東：現在業界有很多存儲系統進展，SSD 被廣泛應用了。我們看到未來的磁盤是非常平的，沒有存儲系統，非常大，非常平的。未來的這種作業系統和磁盤之間的關系是什麼樣的？DNA 存儲系統在主流的存儲系統當中起到什麼作用？

李凱：我的想法是，根據使用者場景和使用者的要求來定，做技術的想要把性能往前推，但是設計的時候，需要考慮用的要求，我們做一個産品，對于使用者的要求比較更敏感一些。要是把銀行裡面的資訊放在那的話，首先不希望你的資訊有變化，如果一個資訊變了，正變成負的話，肯定有問題。

另外希望你的資訊，如果有地震，如果有大的災害發生的話，有人把銀行炸了，資訊不會丢掉，資訊必須存在别的地方。DNA 存儲現在需要把試管寄到遠去，傳遞這種資訊。老一代系統，比如金融界，它的資訊放在本地資料中心，後端實際上有人把這個資料放到存儲器上，運到遠處，然後放到遠處，已經有這種服務了。

即使現在放在雲端，大家覺得好像我把資料放在雲端裡面，到什麼地方都可以存取，可是你不知道，挪很多資料到雲端是很困難的，帶寬并不是在這條線上，帶寬的增加實際上如果看一下曆史，1980 年左右，第一個産品出來，本地網絡當時是千萬 btns 每秒，十年以後增加十倍，每次都是十年，摩爾帶寬每十年增加十倍，不是每四年，資料增加情況下，必須用别的辦法設計。

大資料放在磁盤上，并不是用帶寬傳過去，如果傳過去有可能需要一個月，用快遞的話，一天就可以傳過去。在這種用途情況下必須有，而且現在這種帶寬，手機上的資料要傳到雲端，都跟存儲能力中間的 gap 越來越大了。   

Luis CEZE：這幾點很有意思，就是可能說整個系統的改變，從帶寬到現在對于計算的這些讨論，确實是有很多改變，我們也可以把帶寬加到非常大，然後能夠應用到非常大的應用裡面，再回到存儲方面，，怎麼能夠更好地在一個計算系統裡面容納，這個在系統設計裡面是非常有意思的話題。

Margaret MARTONOSI：我們絕大多數對話都是關于資料，或者是非常靜态的這些東西，事實上還有很多的資料是動态的，比如物聯網，或者無人駕駛，都會在世界各地有這樣的動态資料，怎麼分析這種動态資料，怎麼應用，這個是很重要的，怎麼能夠讓網絡更加具有靈活性，也是一個挑戰。現在也有很多的這種資料在雲上面，是以怎麼能夠去計算這些資料，或者是存儲也好，這些方面一旦引入這種網際網路，還有很多傳感裝置的話，就有很多這種需求。 

周逵：在端上面，手機變得這麼小，存儲的進步是最重要的進步之一，但是上面的需求永遠覺得存儲量不夠，經常裝一些視訊就裝滿了，這是肯定碰到的需求。存儲永遠占成本很大的一部分，這兩個是呼喚新技術。DNA 存儲真是推開了一扇窗戶。

每年産生的資料都是曆史産生的資料總和，都是形成整個社會雲端智慧，資料都會集中在雲端，對雲端的存儲能力需求和傳輸、運算的速度要求更大。我覺得這方面存儲的進步可能對于未來生活會産生巨大的變化。

叢京生：存儲跟計算可以融合在一起，海量資料要存起來，如果小規模存儲，能夠存取非常快的話，可以取代計算，我們小時候要學完加法學乘法，背九九表，7×8 不用再算了，背下來了，有沒有老師讓你背兩位數九九表，比較難背，100×100 乘起來一萬個數，腦子裡擱不下，擱得下的存取非常慢。有一個神奇的晶片 FPGA，可以不同地變化功能，把你想要的函數值存在裡面，是以是很有意思的一個事情。

我們 2013 年寫了一篇論文，以後還是希望有可能更多地關注，計算不要算了，多設一些九九表，吧這些值都存起來，當然不能所有的值都存，這樣太貴，存一些固定的重要的值，可以很快的算出來。

當我是國小生的時候，為了算得快，不但把九九表背下，關鍵乘法背下來，所有的平方都知道，比如 14×14，15×15，有了這些關鍵，來 14×16，我也可以很快算出來，死記硬背不是壞事，非常好，死記硬背下來以後算得非常快，把這些問題答案背下來，中間這些答案從中組合起來，這其實是一個很巧妙的想法。

謝源老師跟我有一個很大的合作，現在還沒有正式宣布，希望把存儲和計算完全融合在一起，這樣其實就像人腦一樣，确實是也看不出哪裡是管存儲，哪裡是管計算，非常緊密地融合在一起。   

張曉東： 內建電路世界裡還有很多事情要做。下面一個課題談談超越 CMOS，會不會以後變得超越 CMOS 系統能夠包含多少應用，是在 CMOS 世界裡不能做的。CMOS 和超越 CMOS 之間，會不會需要搭一個橋梁？

Luis CEZE：我不覺得 CMOS 會消失，肯定會有 CMOS 在這裡面會發揮作用，怎麼用正确的技術應用在正确的領域裡，我們需要很多這種團隊進行研究，我相信會有很多，比如像現在的實驗室也好，包括其他各種領域的科學家，可以去再進一步研究，我們也可以互相交流，然後尋找一些可能性。

其實也有很多很有意思的一些發現，比如 DNA 測序器，納米孔測試器可以看到非常小的細節，分子和 CMOS 之間聯系非常有意思。

叢京生：什麼是 CMOS，是 CMOS 半導體的簡稱，什麼是半導體，原則上就是一個開關，關上就傳輸資料，打開了就不能傳輸資料，跟實體房間裡開關完全一樣。造半導體造的不夠好，有一類開關傳 0 傳的好，傳 1 傳的不好，有的傳 1 好，傳 0 不好，設計開關裡兩個半導體，傳 1 的時候用傳 1 比較好的開關，傳 0 的時候用傳 0 比較好的開關。這麼一對開關，用它做計算，現在是最可靠，而且內建度最高的一個技術。這是摩爾定律為什麼走了二三十年，還有十年左右的周期，如果不能往下走了，還有很多問題。Luis CEZE 講了有意思的工作，DNA 是不是能存儲，有很多這種可能的。

CMOS 如果不能再內建的話其實還有一個可能方向，隻是在兩維的晶片上不能再內建了，可以往三維走，一層一層疊代，可以用同樣的技術改革，效率也可以提升很多。

李凱：現在已經很多根據使用者要求，對不同應用設計不同的計算和存儲， 我們已經向這個方向走了，有可能我們以後就會根據不同的新技術出現，比如用 DNA 存儲，那些技術存在了，可以解決哪一類的問題。剛才我提到現在傳輸，如果銀行存金融資料，國際标準存七年，七年以後不存了，公司裡的很多資料，有的存 30 天，有的存三個月，也有的公司像硬體公司，像因特爾永遠存下去，設計資訊就是永遠存在下去，設計不同的要求，有不同辦法，有可能以後每個人要把自己的資訊傳給下一代，有可能真的需要通過 DNA 來傳，因為可以存多少多少年，有很多不同的要求，知道新的技術存在，有可能新的技術就會進來，我是相信這種辦法。

Margaret MARTONOSI：我更加謹慎，不是更為樂觀，我覺得摩爾定律是非常了不起的定律，但是不能夠保證 50 年都是成功的，因為在每一個階段，它的經濟性上面，我們需要更加快速的電腦，然後還有半導體，需要進一步發展，來支撐整個行業，我們都知道有一些新技術可能會替代摩爾定律，有一些可能不見得。

是以我覺得對于量子計算，我還是覺得很有希望的。可以看到很多證據是說，其實還是基于摩爾定律給出了很多這種可能性，可以讓我們去投入一些新型汽車，5-10 年之後的這種。我們都可以有一個設計，可能未來肯定會有一些新技術，但是現在還沒有到這個階段，我們去想一想的話，應該還是很振奮的，但我覺得還是需要更加謹慎對待。  

謝源：傳統的 CMOS 摩爾定律其實之是以有摩爾定律，因為每隔兩年半導體可以做小，可以在兩維空間裡不斷把存儲體積縮小，繼續做 3D 堆疊，兩維不能繼續縮小，可以往三維空間上找，過去十多年裡，我和叢老師從事的一個研究方向，就是三維內建電路設計，這個能夠幫助我們在現有的 CMOS 基礎上，能再繼續延續一段時間。   

張曉東：從投資者的角度來講，有什麼想法，跟我們分享一下？

周逵：剛剛講的 CMOS，讓行業從投資到生活，已經精彩了 50 年，這個精彩還在持續，可能 50 年、80 年、100 年，完全有可能。它推開一扇窗，電腦接近人腦，并行、立體和 DNA 的存儲邏輯，還有很多很好的機會。如果有一天，我們可能再投一個公司，說不定有這個機會，因為基礎科學技術突破，可能帶來巨大的創新和巨大的産業的投資機會，是以最好是一個華人公司，這樣就更來勁了。

我們特别關注技術進步離現實有多遠，不需要明年，是不是五年之内、十年之内能夠發生，我們有這個耐心，還是比較積極的。

本文作者：王金許