2022先进计算产业发展白皮书

先进计算产业发展白皮书白皮书·1·1··2·2·目 录一、先进计算的基本概念 1（一）涵与延 21、算力 32、算法 43、算据 54、“计+” 6（二）术体演绎 8（三）业体及指计 101、先进算产链 102、先进算产未来标设计 11二、发展现状与趋势 13（一）球先计算状况 131、从驱因素，数增长和业需提供动力 132、从技创新，材、架构软件多路并行 143、从政环境，发国家多度支手段发力 154、从竞态势，跨巨头争加大入抢局 205、从渗路径，信领域单场景各行元布局伸 21（二）国先计算状况 221、从发阶段，技跃升条初步备 222、从竞态势，部领域跻领先列 233、从市潜力，规带动效逐步放 244、从生构建，自演进架生态速形成 245、从通计算，关核心技亟待短板 25（三）点领发展状 301、超级算 302、人工能 313、汽车能计平台 314、量子算 325、云计算 33先进计算产业发展白皮书三、产业规模测算 33（一）接产规模算 34（二）射带规模算 361、智慧市 362、工业造 373、自动驶 394、医药发 405、金融技 40（三）算结论 41四、建议突破方向 42（一）点领域 421、算力面 422、算法面 443、算据面 45（二）展建议 451、提升业技创新力 452、推进算产生态建 463、加强度国合作 474、激励育重骨干业 47附件1：先进计算产业需求指南 48附件2：先进计算直接规模测算表 51·1·1··2·2·一、先进计算的基本概念20方面产生进步和革新的新兴计算技术及产业的统称。先进计算是从单一的计算设备及技术向多元化计算系从信息技术体系看表象和结果，计算才是信息的枢纽和关键。从技术脉络看从渗透路径看从产业趋势看技术、应用、模式向更先进的方向演进发展。图1本章逻辑框架图（一）内涵与外延

赛迪智库整理，2020年10月先进计算的内涵其中（1）算力层面，指服务于经济社会发展的计算能力，以及支撑计算能力的软硬件系统，涉及对象包括·PAGE·PAGE13··PAGE·PAGE10·CPU/GPU/NPU算法层面，指驱动计算发挥赋能效用的系列理论、架构、系统、软件、（EDA（3）算据层面，指一切比特化的事物，及其生成、先进计算的外延主要指行业计算应用。1、算力新平台资源难以得到充分应用。在此背景下，以大规模数据中心、AI（如碳基材料752077300第三代宽禁带半导体在计算产业被持续看好。PC物联网终端、机器人等各种应用。2、算法基础架构。当前四大主流计算架构包括X86、ARM、RISC-VMIPSX86和ARM是市场份额的两大架构，X86PCARM架构广泛地RISC-V架构完全开源，设计简单，可根据具体场景选择合适的指令集。MIPS采用导入/存储数据模型，具有极高的拓展性。新计算软件PC时处理的新型数据库，容器化的新型数据中心设计架构。新计算模式。高性能计算、存算一体化、超导计算等前沿计算模式成为研发重点；流式计算、图计算、边缘计算、群智协同计算、云际计算、雾计算、无边界计算、安全多方计算等新兴计算模式接续涌现；城市计算、服务计算、计算经济学、计算社会科学、认知计算等融合性计算领域成为新的探索方向。前沿理论。非冯诺伊曼架构体系理论探索升温，如类脑计算、生物计算等。传统计算以冯诺伊曼理论为框架，难以满足现下人工智能发展的需要。因此，非冯诺伊曼架构体系理论，包括量子信息科学通过推进对多量子态的精准控制出现量子计算，由脑科学衍生出的类脑计算等开始崭露头角。3、算据于物化或ETL方法的引擎、基于数据库或中间件方法的引擎、基于数据流方法的引擎、以及基于搜索引擎的方法。分布并发的计算框架，算法需要变得具有可扩展性。两个层面入手。的处理和应用。由用户进行采集或者标注大规模数据。4、“计算+”5G、模式和产业发展的三重突破。目前在安防监控、应急响应、智慧城市、智慧政务等领域应用广泛。智能制造。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、生产设备维护上，根据设备和传感器收集的数据实现对生产设备的实时和预测性维护。计算产业的迭代升级保证了生产过程中所有因素的精准控制，实现了生产智能化。（二）技术体系演绎（者理论发展出的新的形态和新的发展阶段。计算机硬件单元与架构演进发展筑牢计算基础设施底座完成了由军第二代晶体管计算机第三代集成电路和超大规模集成电路计算机人工智能、边缘计算等技术的引入，加速计算产业在工业、。计算原理的多路径演进带动算法能级跃升一是传过去数诺依曼架构向多元化架随着智能网联汽车、超高清视频、机器人和机器人流程自动化、智慧城市管理等领域发展提速，集中式的云计算已难以满足芯片。数据存储与数据交互技术发展提升计算系统整体效能数据存储方面DRAM、软盘、硬盘、闪存等存储介质迭代升级，存算一体方面数据交互方面（三）产业体系及指标设计1、先进计算产业链先进计算产业链包括核心元器件层、整机层、基础软件层、平台层、应用层、数据层、理论层等七个层次，各层次代表算力算法层贯穿了算力、算法以及行业应用。图1先进计算产业链赛迪智库整理，2020年10月2、先进计算产业未来指标设计算力指标云服务外延计算环节等。·PAGE·PAGE13··PAGE·PAGE12·计算公式计算公式：基础算力=国内超级计算机算力①+计算中心服务器规模②服务器平均算力③+边缘算力（MEC）④算据指标aaS（PaaS（IaS）等三层。计算公式：算力指标算据指标行业应用指标人均算力指标云服务发展指标自建云的运营服务费用支出全租赁云的费用支出人工智能普及率算力指标算据指标行业应用指标人均算力指标云服务发展指标自建云的运营服务费用支出全租赁云的费用支出人工智能普及率人工智能创新平台数量智能化企业占比先进计算生态应用的企业数量开展计算产业链协同创新的企业数量云化比例上云率用云量计算产业研发投入增加值赛迪智库整理，2020年10月①全球超算Top500取中国数值②近6年（参考我国服务器资产管理办法）IDC每年服务器出货量③选取近6年主流芯片算力的平均值近6年IDC每年服务器出货量④运营商提供⑤国家统计局C0207相关数据⑥国家统计局相关数据（已在十三五信息化规划中引用）行业应用指标比、上云率、用云量等。二、发展现状与趋势的背景下拥有广阔的市场空间。（一）全球先进计算发展状况1、从驱动因素看，数据增长和行业需求提供内外动力5G全球非传IDC201833ZB2025175ZB（泽字节200180175160140120100806040200201220132014201520162017201820192020E2021E2022E2023E2024E2025ENPU200180175160140120100806040200201220132014201520162017201820192020E2021E2022E2023E2024E2025E图2 全球数据圈规模（ZB）赛迪智库整理，202010月2、从技术创新看，材料、架构、软件等多路演进并行未来先进计算将从CPU为中心的架构难以系统架构将向以内存为中心演进，存内计算技术已经历分布式缓存、内存数据网格、分布式内·PAGE·PAGE15··PAGE·PAGE16·图3 先进计算演进路径赛迪智库整理，202010月3、从政策环境看，发达国家多维度支持手段引导发力美国英国日本署，发布多个重点支持项目。表2发达国家先进计算产业政策布局情况国家技术领域相关政策措施美国量子科技2018102019—202212.520202量子互联网，使量子互联网成为推动经济增长和提高生活质量的最强引擎。人工智能201820187（DepartmentofDefense，DOD）5投入17亿美元以服务美国国防部的各种军事任务和商业应用。20189（DefenseAdvancedResearchProjectsAgency，DARPA）2020196期投资，以保持美国在人工智能领域的全球领先地位。高性能计算201620195DOE20211.5百亿亿次。2019112016以支持美国计算的未来。网络空间与安全科技20185201882019201912DARPA2019201912（NSTC）隐私、安全硬件和软件、教育和劳动力发展6个优先重点研发领域。国家技术领域相关政策措施未来信息通讯20181220191245G5G/5G2019115G5G5G5G2019年3月，美国商业航天公司OneWeb成功发射了6颗互联网卫星。20195SpaceX603.22020216日，该计划已完成5次发射、300颗星座卫星的组网。2019年6月，美国国家航空航天局等在近地轨道部署全球最大芯片级微型卫星群ChipSats，由1053236纳米科技和新材料制造2001年，实施美国国家纳米技术计划（NationalNanotechnologyInitiative，NNI），部署了“材料基因组计划”，并通过建设制造业创新研究所、材料创新平台、能源材料网络等举措，积极推动材料科学技术的发展。2011年，出台“先进制造伙伴计划”。2012年，发布“国家制造业创新网络（NNMI）计划”，大力推进了制造业创新研究中心建设。科学与技术大数据20123201410（NITRD）（》。20165201912（OMB）2020心目标就是对数据的关注由技术转向资产，将数据作为战略资源开发。欧盟量子科技“地平线2020”计划（2014—2020）、“地平线欧洲”计划（2021—2027），通过支持量子通信与量子计算相关项目实现量子科技从基础研究向基础设施的发展演进。2018101020199传感器的互联。人工智能201842018—2020间投入200亿欧元，升级教育和培训体系。高性能计算2017年3月，成立针对世界级综合性高性能计算基础设施的“欧洲高性能计算共同计划（EuroHPC）”，开发百亿亿次计算机。1020181102023E国家技术领域相关政策措施后中美的局面。20183（EPI）2018年11月，欧盟新成立的资助机构——欧洲高性能计算联合执行体正式开始运行，将更好地促进超算和数据基础的建设。网络空间与安全科技2019913006660201912技术和保持产业竞争力。未来信息通讯20194泛欧洲量子通信基础设施的卫星系统。纳米科技和新材料制造“地平线2020”计划布局材料高通量计算、材料高通量制备与表征、专用数据库及其平台建设。2018科学与技术大数据201410（BDV20202016—2020年向BDVPPP520欧盟启动了“数据价值链战略计划”，极大地增强了高质量数据的广泛可获取性，实现了欧盟内数据的自由流动性。2014年，发布《数据驱动经济战略》。2017年，发布《打造欧洲数据经济》报告，持续推进数据战略。20202英国量子科技2014年，启动国家量子技术计划。2015年，发布《量子技术国家战略》，指导未来20年英国量子科技的发展。英国第一期（2014—2019）国家量子技术计划已经结束，总计投入了2.7亿英镑；第二期计划在20193.15人工智能20171020184人工智能技术的具体行动措施。高性能计算2011年，英国政府投资15800万英镑用于高性能技术基础建设。网络空间与安全科技200962011年11NCSP。2015年112015国家技术领域相关政策措施2016年112016-2021明确了2021年网络安全的愿景目标以及未来5年的行动方案等事项。未来信息通讯2017年3月，英国文化、媒体及体育部发布《下一代移动通信技术:英国5G战略》。科学与技术大数据20121.8938.62013）201720172025济对本国经济总量的贡献值可达2000亿英镑，积极应对脱欧可能带来的经济增速放缓的挑战。20184日本量子科技20161201723（20191220201定面向未来10～20年“量子技术创新战略”，旨在国家层面开展统一协调的研发活动。人工智能201732020工智能技术和数据（2020至2025或至2030年）；建立基于多领域连通的人工智能生态系统。201962019高性能计算20181100200计划在2021年投入运行日本下一代超级计算机，把运算速度提高至目前全球最快超级计算机的10倍左右，也力争建成全球最快的超级计算机。网络空间与安全科技日本对网络安全领域的投入也急剧增长，2019财年为网络领域相关的国防预算分配了180亿日元，与2018财年相比增幅高达64%。未来信息通讯2020120306G105G上不占优势的现状并在6G上实现反超。纳米科技和新材料制造20186带来社会性变革。国家技术领域相关政策措施科学与技术大数据20136IT2013—2020IT赛迪智库整理，202010月4、从竞争态势看，跨国巨头争相加大投入抢滩布局先进计AWSAI英特尔宣布TigerLake处理器支撑高性能计算需求；AMD宣布推RDNAGPU，拥有更高的带宽内存设计和计算能力。AI计算实现云端控制SnapdragonAI计宣布扩张QNetwork以推IBMQSystemOne商业通用量图4 先进计算企业加速布局赛迪智库整理，2020年10月5延伸先进计算正进一步与各个产业领域交互融合象、核武器研究等方面起到决定性作用，产生颠覆性影响。尽管先进计算具有极强的产业带动作用，但是随着传统产业先进计算技术需要围绕应用场景需求进一步下沉·PAGE·PAGE22·侧的技术驱动导向转向需求侧的场景化应用主导转型。图5 先进计算多元化布局延伸（二）

赛迪智库整理，2020年10月1、从发展阶段看，技术跃升条件初步具备近年来，我国数据环境在各类应用场景爆发之下发生深刻变化，海量数据向异构化、多模化、泛在化等形态演进发展，传统的计算技术已难以满足未来以云化、边缘化、移动化、智能化为特征的计算需求，新环境、新形势、新变化对计算产业提出了更高的发展要求。与此同时，以中芯国际、长江存储为代表的底层硬件企业，以华为、中兴、浪潮等为代表的计算整机企业，以百度、地平线、小马智行等为代表的计算应用企业，以国盾量子、本源量子、寒武纪等为代表的前沿计算技术企业经过多年的技术积累，在各自领域深耕自主创新，着力打造技术标准，构建新的应用模式，逐步成为我国计算产业的主力军。··23·图6 企业技术跃升条件具备赛迪智库整理，2020年10月2、从竞争态势看，部分领域跻身领先行列人工智能方面主要领域专利申请总量高性能计算方面50045我国科学家中科大潘建伟团队预计今年实现6099.5%保真度的超导量子系统，十年期目标预计表3 超级计算机全球排名排名国家厂商超级计算机·PAGE·PAGE25··PAGE·PAGE24·1日本富士通Fugaku（富岳）2美国IBMSummit3美国IBMSierra4中国国家并行计算机工程技术研究中心神威太湖之光5中国国防科大TH-2天河二号6意大利DELLEMCHPC57美国NvidiaSelene8美国CrayFrontera9意大利富士通Marconi-10010瑞士联想PizDaint赛迪智库整理，2020年10月3、从市场潜力看，规模带动效应逐步释放新基建市场引导金融机构、互联网企业等优势资源投入，逐步建立产业公共服务平台和创新中心，完善安全可靠的先进计算产业链关键环节。此外新冠疫情防控下的各类场景让生4、从生态构建看，自主演进架构生态加速形成在国内计算产业中，市场上主流的芯片架构有X86、ARM、RISC-VMIPS等，并在市场条件成熟前提下，形X86架构在技术性能和应用生态上具有显著优势X8682%84%96%X86CPU核、IP核、整机等系列产品，构建了相应技术标准。ARM架构在移动端和低功耗领域性能突出ARM架构的主流生态包括PK生态，并形成了系列区域性面向诸多行业领域的PCRISC-V架构具有模块化的特点和强大的扩展能力阿里平RISC-V进行战略布局，推动RISC-V产业生态快速发展。4国内计算架构发展情况架构特点我国代表性厂商X86性能高，速度快，兼容性好；AMDPC上独霸多年，地位不可撼动。兆芯、海光ARM成本低，低功耗；在移动端和便捷设备上有着不可替代的优势。华为（鲲鹏生态、中国电子所（PK生态）RISC-V模块化，极简，可拓展；虽然出来不久，但在智能穿戴产品上的应用广泛，前景广阔。中科院计算所、阿里平头哥、君正、大鱼半导体MIPS简洁，优化方便，高拓展性；在网关、机顶盒等市场上非常受欢迎。龙芯、君正赛迪智库整理，2020年10月5、从通用计算看，关键核心技术亟待补短板我国计算产业关键核心技术仍存在较多空白领域，亟待补短板强根基计算基础核心三部件CPU内存介质95%以上是国外设备，围绕计算的标准也基本被国外厂商把控表5 国内CPU发展状况梳理厂商CPU体系比较美国IntelX86拥有市场统治地位，生态基于此构建，生态统治AMDX86IntelIBMPower9性能领先，没有形成生态，市占率很低中国成都海光（AMD）X86生态好，业务连续性保障上海兆芯（VIX）X86华为鲲鹏ARM拥有完整知识产权，芯片厂商多，已形成生态服务器软件生态弱于X86天津飞腾ARM拥有完整知识产权，芯片厂商多，已形成生态算所龙芯MIPS拥有IP控制权，无需版权费用软件生态弱，应用于独特场景，影响力弱阿里平头哥Risc-V开源架构，无需版权费用，碎片化特点与物联网契合赛迪智库整理，2020年10月服务器芯片方面AMDCPU1%CPU商差距明显。内存和介质方面99%DRAM内内存厂商合肥长鑫，介质厂商长江存储刚起步，已有突破，在材料、工艺和堆叠等核心技术上还有较大差距。合肥长鑫,1%

其他,1% 南亚科技,3%

长江存储,1%海力士，三星、镁光、东芝,99%三星、海力士95%图7 内存（左、介质（右）中国市场占比赛迪智库整理，2020年10月GPGPU方面，英伟达的通用计算加速卡为唯一商用产AI场，高算力AIHPC巨大。表6 GPGPU芯片发展现状梳理赛迪智库整理，202010月FPGA方面（PsC（NOC）等积累很少，仅占4%市场份额。图8 FPGA国内市场占比赛迪智库整理，202010月AI芯片与服务器方面AIAI芯片。AI服务器当前的主流是英特尔++昇AI他厂商专用AI加速芯片也有少量部署。7人工智能芯片发展状况部署位置芯片类型训练推理云端GPU英伟达、AMD英伟达FPGA英特尔、赛灵思英特尔、赛灵思、亚马逊、微软、百度、案例、腾讯ASIC谷歌谷歌、寒武纪、比特大陆、Groq、WaveComputing终端GPU-英伟达、ARMFPGA深鉴科技ASIC寒武纪、地平线、华为海思、高通、ARM赛迪智库整理，2020年10月2019年中国加速服务器市场厂商市场份额2019年中国加速服务器市场厂商市场份额3.20%3.10%3.60%8.27%3.90%3.90%4.90%50.70%18.40%浪潮 华为 曙光 宝德 安擎 新华三 戴尔 联想 其他图9 我国加速服务器市场厂商市场份额赛迪智库整理，2020年10月操作系统方面+行业，市场规模小，生态弱。8超级计算机全球排名赛迪智库整理，2020年10月数据库方面OracleIBM60%10%的项目支持为主；的项目支持为主；三是缺乏全局生态环境的顶层设计和产业·30·图10 我国数据库市场占比赛迪智库整理，2020年10月（三）重点领域发展现状1、超级计算超级计算历来是衡量一个国家科技水平和创新能力的10年来中国的超算产20206500强22645%ARM架构第二和第三的超级计算机分别是美国的“顶点”和“山脊”二是强调单点应用或技术的突破·PAGE·PAGE31··32·32·化持续造血能力。例如，超算中心在软件开发能力和商业化运营上略有不足，呈现投入大产出少的现状。2、人工智能年中国共发表人工2.873重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面，3、汽车智能计算平台2019的升级服务，带来便捷的同时也带期功能安全和信息安全仍存在较大提升空间。自动驾驶的功能安全尚未达成共识，预期功能安全国内研究基本空白，标准体系建设亟待完善，信息安全纵深防御理念尚未融入汽车产业生态。4、量子计算美国始终处于领先地位，IBM201964基础研究能力仅次于美国。为抢占量子技术革命的制高点，持量子计算的技术研发和产业化落地。已经实现了光量子计53100ICT我国量子计算发展仍存在诸多问题与挑场尚处于培育阶段，商用条件苛刻且成本高，未来应用场景模糊，技术距离应用落地尚有很大距离。三是我国在量子计算的技术累积、研发投入、顶层设计等方面缺乏全面布局。5、云计算云计算产业已从最初的互联网科技行业，逐步向金融、市场方1.2720302.36，2019133420234000带动效能方面AI细、管理越来越方便、效能越来越高，实现企业云化管理，部署模式方面三、产业规模测算本白皮书分两个维度对先进计算的产业规模进行测算：一是直接产业规模，围绕算力、算法、算据三大要素展开；二是辐射带动规模，即信息技术重点应用领域中与先进计算·35·35··34·34·IDC、ICInsights等行业研究机构；最后，根据获得2025的预期规模。具体思路如下图所示：图先进计算规模测算框架（一）

赛迪智库整理，2020年10月根据先进计算的内涵，其直接产业是指与算力、算法、对于算力而言，主要为支撑计算运行的硬件相关行业，SoC服务业中软件产品、信息技术服务、嵌入式系统软件行业。对照统计局国民经济行业分类，其具体分类如下图所示：图12 先进计算直接产业门类梳理赛迪智库整理，202010月本白皮书根据国家统计局、工信部运行局、IDC、ICInsights2025201853（具体数据见附件2·PAGE·PAGE37··PAGE·PAGE36·线性回归推导其后续年份增长率，结合基期规模数据预测，到2025年，先进计算直接产业市场规模将达到8.1万亿元。（二）辐射带动规模测算先进计算产业的辐射带动规模是指计算技术渗透入其他产业形成的市场规模，一方面包括对于已有的传统设备、技术的替代，另一方面也包括引入先进计算后带来的新增规模。当前，算力要求较为敏感的领域主要包括智慧城市、工业制造、自动驾驶、医药制造、金融科技等领域。根据本白皮书预测，到2025年，通过先进计算的辐射效应，在其重要应用领域能带动8.5万亿元市场规模。1、智慧城市软件开发和网络通信，分别对应了先进计算的算力、算法、城市大脑在智慧城市中扮演着重要的角色，也是先进计自动化。7000亿元。据IDC预2021年开始逐渐提高增长速度，2020-202414.6%的复合年增长率，我国的智慧城市市场规模增长率将高于全球增速。据预计，20252.7万亿元。2、工业制造据的安全防护水平。先进计算的应用是工业互联网在工业领域的纵向发展，先进计算在工业制造的辐射带动效应一方面是对原有663055.7%、47.3%47.9%，预计未2025万亿元。3、自动驾驶先进计算主要应用于自动驾驶的环境感知、车辆定位、应链从原始的以设备制造商、整机厂商等为主的供应系统，应用，娱乐和信息服务中语音识别技术的应用等。20305000亿美元。其中，自动驾驶软件开发、自动驾驶硬件生产、自动驾驶系统及车辆验证和集成、车辆互联等计算效用发挥主要作用的环节分别占据了自动18%16%16%2025进计算辐射规模将达到6000亿元。4、医药研发药研发模式，还将进一步降低研发成本、提高研发成功率，23%、24%、28%、43%，2018661亿元。龙头企业研发投入50%2025射规模将达到2500亿元。5、金融科技情况下，量子计算可用于更好地确定有吸引力的投资组合，先进计算在金融行业的加速应用将极大提高现有金融33.449.6%2025行业的辐射带动规模将达到513亿。（三）测算结论本报告将先进计算产业的规模分为直接产业规模和辐射带动规模。根据测算，到202516.68.1万亿元，8.5四、建议突破方向（一）重点领域1、算力层面着力突破高端通用芯片（CPU（NPU（PUNVIDIA之CUDA生态竞争的能力。发展新型存储器产品DRAMSRAMEPROM、FlashMRAM、PRAM、RRAM等，突破存储器件物理3DNANDFlash介质技术创新。布局下一代基于内存网络（MemoryNAS聚力支持高端服务器。强化服务器硬件工程能力建设，BMC芯片在行业的推广和应用。提升服务器芯片MOS管等整机、服务器相关基础器件实现技术突破。AIAI加速器内核高速互连关键技AIAI芯片的有效AIAI训练集群，探索以大型数据集神经网络训练等方式提AICPU+AIAI推理与训练平台，开展平台体系结构及基础软件研究。发展硬件仿真与建模平台新发展处理器及外围配套芯片的系统级仿真器；研发用于x86ARMHPC代表性指令序列构建能力，快速降低性能仿真时间。2、算法层面支持企业发展安全可靠操作系统。提升操作系统性能，LinuxLinux代码托管仓库与开源技术交流社区。提升数据库性能指标。提高数据库可用性、可靠性和安全性，发展多样化数据库产品。发展分布式高扩展数据库架构、面向高速存储介质和非易失性内存的存储引擎，提升数据库异地多活高可用能力、基于密态计算的数据处理技术、数据防篡改等能力。推动开源社区和统一数据库规范构建，支持兼容行业主流生态的数据库开源社区建设。支持加速库、统一调度器、函数计算开发框架等计算工具链套件发展。发展加速库，强化基于芯片的加速库优化和算法提升。提升数学库、网络加速库、机器学习库、图分析库、NN训练加速库、NN推理加速库、媒体加速库等加速库竞争力。发展通用图优化、图等价等变换算法，模型自动压缩算法、模型服务资源调度算法等推理加速算法，自动混合精度算法、量化感知训练算法、迁移学习算法等训练加速算法。突破针对安全可靠芯片的编程模型、编译优化、编程语言抽象、虚拟指令集等核心技术，突破矢量化、内存优化、循环转换、全局优化等关键编译优化技术。3、算据层面提升数据融合分析能力。实现海量数据的多源、异地、发展高性能数据存储及存储与计算、网络的高效协同。强化开源大数据引擎与生态标准统一规范研究构建大数据生态标准。支持相关企业发展大数据引擎生态，加强数据接口统一化。提升适用于存算一体的数据服务能力。提升对大规模、规则化的密集型数据进行定系数的乘累加运算能力。（二）发展建议1、提升产业技术创新能力实验室布局，促进我国和其他国家先进技术互相兼容认证，反对针对具体企业的歧视性技术设置。2、推进计算产业生态构建CPUIO接口等推动开放标准建设。围绕CPU过开源社区推动用户迁移与开发。加强创新创业企业培育，3、加强深度国际合作等地区的标准互认。4、激励培育重点骨干企业·PAGE·PAGE49··PAGE·PAGE48·附件1：先进计算产业需求指南序号门类项目名称内容及关键指标1基础管理软件BMCredfishIPMIKVM/VMM/VNC等远程CPUBMC器以及服务器。面向安全可靠的处理器、操作系统及外设研2BIOS基础软件BIOSCPU故障隔离，支持内存故障UEFIACPI、PCIe、、USB等业界标准接口。研究新型AI编程语言，设计安全完备的形式化可微类型系统支持灵活高效的源到源自动3安全可靠编程语言及生AI算法（含软态系统AI不同硬件平台的算子自动生成