#搜狐汽车#【下一代路虎发现或将变成家用车？[疑问]】由于路虎卫士有着更加硬派的造型设计，同时还提供多种不同的轴距版本可供选择。因此，路虎发现的7座优势现已不再，或许，让其转型为一台更偏家用风格的产品才是明智之举，从品牌旗下目前的产品序列来看，这样的安排也显得更加合理。而关于定位更加亲民的路虎发现运动版，官方表示这款车型的未来目前还处于待定状态，有消息称，新车或将不复存在。#汽车资讯#
【曲园学子暑假社会实践——译心邑意，远扬非遗】
为推动中国非物质文化遗产在世界多元文明中的可持续发展，打造昌邑市丝绸文化走向a国际社会的传播新范式，2022年7月22日，曲阜师范大学“译心邑意，远扬非遗”实践团立足于疫情防控实际，采取线上会议等形式进行调研实践，分工进行文稿翻译工作，为向国外传播非遗贡献青春力量。
丝绸文稿翻译工作是本次社会实践活动的重要一环。向国外宣传昌邑市丝绸文化的主要工具是画面丰富、内容充实且配音适宜的剪辑视频，文稿翻译工作便是视频制作的基础内容。实践队员也十分重视此项工作，多次围绕工作步骤的具体划分进行热烈讨论，明确了下一步的目标方向，为工作的顺利开展奠定了良好基础。
文稿翻译任务的第一步是中文文稿撰写。实践队员针对文稿结构与内容组成进行了深入探究，从昌邑丝绸起源、历史发展与商业影响等方面进行了综合考量，设计出了详略得当的文稿大纲。此外，实践队员前期在丝绸工厂的实地调研也为文稿的撰写思路提供了一定的帮助。丝绸生产者的工艺匠心与传承智慧始终在历史长河中绵延生辉，为后继者提供着不竭灵感。实践队员依据现有思路进行了工作分配，利用专业书籍、互联网等工具进行资料搜集，按计划填充出系统性与模块性兼具的中文原稿。依托中文原稿的基础，实践队员发挥外语专业优势，进行科学合理分工，正式开始对文段的英文翻译。实践队长范欣骏在翻译工作开始前召开了腾讯会议，具体规范了“三无一通”的译文要求。“无拼写错误，无语法错误，无模糊处理，语意通顺且符合逻辑。”实践队员高效工作，严格按照译文要求，为译文的高质量创作精益求精。在翻译过程中，实践队员也遇到了许多意料之外的困难。例如丝绸织造的术语翻译，实践队员在互联网上搜索未果后，转而查阅实体书籍，却仍一无所获。最后实践队员采取“不对应翻译”的方式，弄清了相关术语的具体含义，经讨论进行了删减整合，复述出基本符合原稿的译文。
在组织整合出相对完整的译文后，实践队员又着手准备新一轮文稿修改工作。重视语段中每个动词应用的准确度与介词搭配的契合度，实践队员专注细节，力臻完美。在实践队员之间的交流整改工作告一段落之后，团队又联系专业老师寻求更加实际可靠的帮助和建议。在术语翻译方面，专业老师提供了更具权威性的网站供实践队员参考。在语法结构方面，他们针对一些不常用的句法搭配进行了说明，也指出了更加通俗明确的翻译方式。经过专业老师的指导，实践队员进行了更加细致的修改，愈发完善了译文的内容框架。随后，实践队员将译文分享给了身边的朋友，旨在获取一些简单反馈，为实际外部宣传工作效果进行预估。在得到朋友们的正向反馈后，实践队员为丝绸文稿翻译任务划上了圆满的句点。此次文稿翻译任务带给实践队员们许多有关昌邑丝绸文化的新认识。传承人对实践队员抒发了感触：柳疃丝绸历史悠久，性能优越，在不同的时代背景下演绎着无数动人的兴衰故事。每一部记录着柳疃丝绸的古籍，都承载着老一辈传承人的心血，彰显着代代传承的智慧。而将这中国历史上传承至今的非遗宝藏传扬到国际社会，便是实践队员们的初心所在。若传承是漫步时空让历史与灵魂共鸣，传扬便是时代青年助力达致国际荣光。“译心邑意，远扬非遗”实践队员作为传扬非遗文化的大学生群体，充分把握非物质文化遗产传扬活动的机会，在昌邑探丝绸美学，寻非遗宝藏，将柳疃丝绸非遗传承与高等教育相结合，在不丧失丝绸文化本身的特性下对其增加新的元素，形成创新式的积累，励志将柳疃丝绸传扬至国际社会，让世界观众领略非遗的魅力，为非遗的代代传承发扬贡献自己的一份青春力量。
丝绸文稿翻译工作是本次社会实践活动的重要一环。向国外宣传昌邑市丝绸文化的主要工具是画面丰富、内容充实且配音适宜的剪辑视频，文稿翻译工作便是视频制作的基础内容。实践队员也十分重视此项工作，多次围绕工作步骤的具体划分进行热烈讨论，明确了下一步的目标方向，为工作的顺利开展奠定了良好基础。
文稿翻译任务的第一步是中文文稿撰写。实践队员针对文稿结构与内容组成进行了深入探究，从昌邑丝绸起源、历史发展与商业影响等方面进行了综合考量，设计出了详略得当的文稿大纲。此外，实践队员前期在丝绸工厂的实地调研也为文稿的撰写思路提供了一定的帮助。丝绸生产者的工艺匠心与传承智慧始终在历史长河中绵延生辉，为后继者提供着不竭灵感。实践队员依据现有思路进行了工作分配，利用专业书籍、互联网等工具进行资料搜集，按计划填充出系统性与模块性兼具的中文原稿。依托中文原稿的基础，实践队员发挥外语专业优势，进行科学合理分工，正式开始对文段的英文翻译。实践队长范欣骏在翻译工作开始前召开了腾讯会议，具体规范了“三无一通”的译文要求。“无拼写错误，无语法错误，无模糊处理，语意通顺且符合逻辑。”实践队员高效工作，严格按照译文要求，为译文的高质量创作精益求精。在翻译过程中，实践队员也遇到了许多意料之外的困难。例如丝绸织造的术语翻译，实践队员在互联网上搜索未果后，转而查阅实体书籍，却仍一无所获。最后实践队员采取“不对应翻译”的方式，弄清了相关术语的具体含义，经讨论进行了删减整合，复述出基本符合原稿的译文。
在组织整合出相对完整的译文后，实践队员又着手准备新一轮文稿修改工作。重视语段中每个动词应用的准确度与介词搭配的契合度，实践队员专注细节，力臻完美。在实践队员之间的交流整改工作告一段落之后，团队又联系专业老师寻求更加实际可靠的帮助和建议。在术语翻译方面，专业老师提供了更具权威性的网站供实践队员参考。在语法结构方面，他们针对一些不常用的句法搭配进行了说明，也指出了更加通俗明确的翻译方式。经过专业老师的指导，实践队员进行了更加细致的修改，愈发完善了译文的内容框架。随后，实践队员将译文分享给了身边的朋友，旨在获取一些简单反馈，为实际外部宣传工作效果进行预估。在得到朋友们的正向反馈后，实践队员为丝绸文稿翻译任务划上了圆满的句点。此次文稿翻译任务带给实践队员们许多有关昌邑丝绸文化的新认识。传承人对实践队员抒发了感触：柳疃丝绸历史悠久，性能优越，在不同的时代背景下演绎着无数动人的兴衰故事。每一部记录着柳疃丝绸的古籍，都承载着老一辈传承人的心血，彰显着代代传承的智慧。而将这中国历史上传承至今的非遗宝藏传扬到国际社会，便是实践队员们的初心所在。若传承是漫步时空让历史与灵魂共鸣，传扬便是时代青年助力达致国际荣光。“译心邑意，远扬非遗”实践队员作为传扬非遗文化的大学生群体，充分把握非物质文化遗产传扬活动的机会，在昌邑探丝绸美学，寻非遗宝藏，将柳疃丝绸非遗传承与高等教育相结合，在不丧失丝绸文化本身的特性下对其增加新的元素，形成创新式的积累，励志将柳疃丝绸传扬至国际社会，让世界观众领略非遗的魅力，为非遗的代代传承发扬贡献自己的一份青春力量。
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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