华为创新2.0重点研究未来技术:光计算、DNA存储及原子制造

2019-04-16 19:17:08 来源:超能网
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华为前不久宣布的2018年财报中,营收7212亿元,净利润593亿,其中研发投入达到了1015亿元,过去10年来研发投入超过4800亿元。技术研发是华为发展壮大的重要原因之一,华为接下来还会继续加大研发投资,今年的目标是投入至少200亿美元。

在华为分析师大会2019上,华为宣布成立战略研究,由华为董事徐文伟担任院长,这个研究院将是华为统筹创新2.0的关键,主要研发5年以上的前沿技术,华为举了三个新型技术的例子,包括光计算、DNA存储及原子级的制造。

华为创新2.0重点研究未来技术:光计算、DNA存储及原子制造

华为宣布,战略研究院主要负责5年以上的前沿技术的研究,通过每年3亿美金投入大学,支持学术界开展基础科学、基础技术等的创新研究。

战略研究院最重要的是看未来,担负起华为在未来5-10年技术领域的清晰路标。面向未来,确保华为不迷失方向,不错失机会。同时,开创颠覆主航道的技术和商业模式,确保华为主航道可持续竞争力。

未来华为将在以下几个方面重点投入:

·基础科学研究:华为将设立专项基金支持基础科学研究和人才培养,推动基础理论的突破;

·基础技术研究:华为有着丰富的行业应用场景、针对工业界面临的工程技术问题和世界级难题(如香农定律极限、内存墙、摩尔定律失效等),大学和华为发挥各自优势,推动基础技术的突破,并加速高校研究成果跨越创新死亡谷;

·技术创新:针对当前工程和技术的难点,共同进行研究;

战略研究院,围绕信息的全流程,研究和发掘未来的技术,从信息的产生、存储、计算、传送、呈现,一直到信息的消费。比如显示领域的光场显示,计算领域的类脑计算、DNA存储、光计算、传送领域的可见光等,基础材料和基础工艺领域的超材料、原子制造等。

徐文伟举了三个具体的例子来阐述华为战略研究院关注的新技术。

1、投资光计算,探索异构计算发展之路

第一个是光计算:我们知道现在数据的种类越来越多,并且受摩尔定律限制,一种计算架构实现所有数据的处理成本非常高,因此,异构计算是突破摩尔定律的路径之一。

华为投入光计算的研究,利用光的模拟特性,实现数据处理中的复杂逻辑运算。

比如,在人工智能领域,计算量的80%是矩阵变换、最优求解等,这些运算用CPU做,效率非常低,如果用光计算,性能会提升百倍,因为光本身的衍射、散射、干涉等天然特性,就是具备这样数学特性,光计算省去大规模的数模转换的过程,在这些特定的领域有着天然优势。

试想一下,随着计算量向AI等转移,80%的计算量可能更加合适用新的计算架构,效率百倍地提升,那么,摩尔定律的困境,就会很大程度上被克服。

2、投资DNA存储,突破数据存储容量极限

第二个是DNA存储,我们都知道在信息时代,数据量是指数增长的,而且是累积的,其增长的速度远高于摩尔定律。

那么,存储的容量要求越来越大,势必导致成本不断增加,而这种增长不可持续,存储已经成为IT产业中成本最高的部分。

因此,要么把一些数据不断地丢弃,要么寻找容量更大的存储技术。

众所周知,基因的信息是巨大的,人的一个基因信息有几十个G,存储基因信息的DNA是非常高效的,那么,能不能用DNA来存储信息呢?

一个立方毫米DNA就可以存储700TB的数据,相当于70个今天主流的10T硬盘,按照这样测算,一公斤的DNA可以存储今天所有的数据,容量达到惊人的程度。写数据的过程是基因编辑,读数据的过程是基因测序。

但是,今天基因存储离商用还非常遥远,因为数据读写的速度还非常低,比如,写5MB的数据需要4天时间,这就需要我们发掘新方法和新技术来突破这些瓶颈。

3、投资原子制造,突破摩尔定律极限

第三个是原子制造。今天,精密制造达到了纳米级,如10纳米。但是,这是用“宏观制造”的方法,达到了“微观尺寸”的水平。

今天,更精密的制造,用宏观的手段,越来越困难,即摩尔定律的天花板。

如果我们换一种思路,能否在原子尺寸的层面上直接进行制造呢?从单个原子开始,直接将其装配成纳米结构,然后,再将这些纳米结构组装成更大的微器件。

实现“原子到产品”的制造模式。原子的尺寸是十分之一纳米,也就是说原子制造技术可以把摩尔定律提升100倍。

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