雲計算深度報告算力時代迎巨變

① 雲計算有怎樣的發展前景

從當前雲計算的落地應用情況來看，當前雲計算的落地應用已經進入到了新的階段，這個階段的主要特點有三個，其一是雲計算正在從IT（互聯網）行業開始向傳統行業覆蓋；其二是雲計算正在成為企業進行網路化、智能化升級的重要支撐；其三是雲計算正在全面整合行業資源，從而促進企業創新能力的提升。

雲計算在落地應用的初期，主要出發點有兩個，其一是擁有大量「過剩算力」的互聯網企業（以電子商務企業最為突出），希望通過雲計算的方式來盤活自身的算力，從而降低運營成本；其二是對於中小企業來說，藉助於雲計算能夠降低網路化升級的成本，可以採用更廉價的方式來擁抱互聯網。從這兩個出發點來看，雲計算早期的關注點主要集中在「廉價算力」上，這使得雲計算的模式能夠迅速得到認可，也為雲計算的後期發展奠定了扎實的用戶基礎。
隨著雲計算對於大數據、人工智慧等技術的支撐作用越發明顯，當前雲計算已經從早期的IaaS逐漸開始向PaaS和SaaS領域發展，這個過程正在不斷提升雲計算產品的附加值，而此時的雲計算早已經不是「廉價算力」的代名詞了，轉而成為了企業擁抱工業互聯網的重要橋梁。在工業互聯網發展的大背景下，雲計算的附加值會逐漸提升，而雲計算的全面落地也為大數據和人工智慧產品的落地，提供了重要的場景支撐。
從雲計算本身的特點來看，雲計算說到底就是一種服務，在雲計算落地應用的過程中，雲計算的服務邊界也在隨著技術的迭代而不斷擴展，所以當前雲計算的想像空間還是非常大的，基於雲計算也可以為企業的工業互聯網發展之路帶來更多的便利。
最後，雲計算的落地應用本身是一個動態的過程，雲計算的全面落地在工業互聯網時代會進一步加速。實際上，當前很多中小企業已經越來越離不開雲計算了。

② 邊緣計算是什麼，和雲計算的區別是什麼

邊緣計算指在靠近物或數據源頭的網路邊緣側，融合網路、計算、存儲、應用核心能力的開放平台，就近提供邊緣智能服務，滿足行業數字化在敏捷連接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。（易邁雲 推出企業0元購買雲伺服器的永久性活動 )霧計算和雲計算一樣，十分形象。雲在天空飄浮，高高在上，遙不可及，刻意抽象;而霧卻現實可及，貼近地面，就在你我身邊。霧計算並非由性能強大的伺服器組成，而是由性能較弱、更為分散的各類功能計算機組成，滲入工廠、汽車、電器、街燈及人們物質生活中的各類用品。
雲計算的核心思想是"中心化"，設想以後的終端自身不再需要高性能的CPU 、GPU、與存儲空間，所有的終端都接入雲端，每一面鏡子、每一部手機都是雲的入口，它們自身沒有（不需要）計算處理數據，全部交給雲端的計算中心來處理。接入端只是輸入與輸出。 這種設想是非常好，但是在未來很長的一段時間還是非常遙遠的目標。

而現階段最實用最落地的方案會是邊緣計算（前後端混合運算）、去中心化的分布式計算、霧計算，所有的終端都可以成為分布式的計算節點，一個區鏈中的所有終端擁有平行的許可權。目前這種設計思想在雲桌面的開發中已經在應用。

③ 如何在短短48小時內用雲計算給地球做b超

今年杭州雲棲大會上，中國館地震局的地球物理科學家王偉濤博士在Tech Insight的數據存儲技術實戰專場做了一場主題分享：名為《雲計算在地震學研究中的應用-利用bcs和海量數據創建虛擬地震》。 他介紹，原本需要一年計算時間的整個中國數千個地震台兩兩之間的五年數據的計算任務，在雲計算中狂飆，48小時之內就計算完成了。
這到底是如何實現的呢?
我們的祖先凝望星河閃耀，卻花費萬年時間才摸索出天體運行規律。
我們的前輩坐看潮湧潮平，卻歷經千秋萬代才能航行到大洋彼岸。
而我們自己，在這片土地上繁衍至今，卻仍舊對腳下的大地懵然無知。
從觀察記錄到規律預測，幾乎是人類科學史的全部邏輯。
但每次我們拼盡全力記下的數據，都只是抬高知識瀚海的涓涓細流。
當我們提筆開始繁復演算的時候，期待的是阿基米德跳出浴缸、牛頓舉起蘋果的那一刻。
王偉濤博士正是這樣計算的執筆人，他來自中國地震局。他想知道的，是我們腳下大地的每個細節。
浩如煙海的計算
我們經歷的每一次地震，都在提醒自己預測和預警這種災害的迫切性。但是，我們距離這個目標還很遠。
為更好的認識地震這一物理現象，需要極其的詳細的地殼結構影像，而為了繪制這張地下地圖，又需要詳盡的數據計算。 目前為止人類打到地下最深的井是前蘇聯鑽探的科拉超深井，約12.2公里，但是地震的震源深度往往在地下十幾到幾十公里，當前的科技根本無法在震源深度開展直接觀測。
所以我們需要依靠分布在全國的數千個地震台來對地震波進行探測，震波在地下的傳播特性，受到地質結構的影響，這也是地震波可以用來繪制地底圖像的原理。這些地震台可以感知地震的「大震波」，也同樣可以捕捉日常的「大地雜訊」，例如海潮拍擊大陸的震動。
根據地震波進行地底成像的原理
王偉濤告訴記者，像他這樣的地球物理科學家幾乎都是半個程序員。 因為從地震波到地底成像，中間要經過超越一般人想像的大規模程序計算。他的計算模型是這樣的： 每一次震動都會由近至遠依次傳遞到各個地震台，所以理論上來說，每個地震台都會對同一次震動做出自己的記錄，這些數據既有差異有又聯系。
利用這些數據，可以計算出一些「虛擬地震」。 用每兩個地震台之間進行數據互相關對比計算，就可以獲取研究中國地下的總體結構所需要的寶貴數據。
虛擬地震可以模擬出和真實地震一樣的數據，所以可以用於本來沒有發生地震的地區的地底成像 每個地震波數據都有 E，N，Z(東西，南北，垂直)三個向度的分量，全國2000多個永久和臨時地震台就是 6000 個分量，每年的數據量大概是 30TB，而我們的總數據量已經到了 PB 級別。
由於我們要相互對比每一個地震台每個時間點的每個分量數據，這些計算量是呈指數級增長的。 王偉濤的智慧和經驗，恰恰表現在他所設計的程序和演算法之上。 但耗費很大心力完成這個演算法的王偉濤博士發現，他才踏上了萬里長征的第一步，還有一個巨大的困難橫亘在面前。
圖中每兩個地震台之間的連線(灰色)都是需要計算的數據，總計算量極其龐大。如果使用單機對這些數據進行計算，大概需要七年時間。按照一個人的職業生涯二十年計算的話，我在退休前只能完成三次計算。在這種情況下，大規模分布式的雲計算似乎成為了唯一的選擇。
然而，雲計算的機理絕不像聽起來這么輕盈。記者也采訪到了中國地震局的合作夥伴阿里雲的童鞋們，在他們眼裡，雲計算和科學研究一樣，集合了人類最頂尖的智慧。
所需存儲空間、計算量和預計單機計算所需的時間
分布式存儲：有關農場的游戲
雲存儲就像一個大的農場，每個伺服器就像一個工人，而你的數據就是羊。阿里雲存儲高級專家承宗說。看來他是個牧場達人。「分布式存儲」，可以看作分布式計算的基礎條件。也就是說，你的羊要先放進阿里雲的「農場」，它的工人才會幫你照料、喂養、剪毛、紡線。
對於王偉濤博士的數據來說，僅僅是存儲在雲端，就需要無數「黑科技」。
在將要進行的計算中，計算系統會對存儲系統進行大規模的訪問。而這些訪問必須要平均地打到伺服器上，絕不能存在熱點。而這還不夠，由於伺服器的硬體故障在大規模集群中會變成一個常態事件，所以必須做好資源的實時調度和提供故障容忍能力。
例如保證在摘掉一塊硬碟的時候，其餘的硬碟要迅速用備份數據把存儲追齊。
承宗舉了以上兩個例子。這兩個例子換成農場的比喻，大概是如下表述： 農場對於工人的工作量要平均分配，絕不能出現「對著一個羊薅羊毛」的情況發生。另外，農場每天都有工人病倒、請假，要在最短的時間把他的工作合理分配給很多人，這樣別的工人也不至於負荷過大。
整個阿里雲的分布式文件系統，被命名為盤古。在承宗心裡，盤古還有很多智能化的「黑科技」。
他舉例了一個例子： 我們人類看到的磁碟都一樣，但是盤古看到的磁碟各不相同。它會根據歷史訪問數據的積累，例如寫入的速度和效率，對每一塊磁碟的健康度進行打分。
對於健康狀況不好的磁碟，就相應減輕一些工作分配。這些底層的技術，都可以為王偉濤博士下一步真正的計算做准備。
承宗說，在分布式計算中，數據帶寬成為了一個重要的參數。從王偉濤博士的角度來看，如果把數據存儲在自己的伺服器上，僅僅利用阿里雲的計算能力進行結果輸出，是不能實現的。原理很簡單，分布式計算的所有伺服器都向一個存儲單位發送數據讀取請求，帶寬會被瞬間堵死，再強大的算力都無法發揮。
至於具體數據，百兆光纖的帶寬一般是 100Mb/s，而硬碟的帶寬最高可達幾Gb/s，而阿里雲存儲內網訪問帶寬(雲計算系統內部)可以高達Tb/s級別。
批量計算：建造一座金字塔
接下來，王偉濤博士的數據就會進入最終計算的環節。我熟悉了自己習慣的 Linux 系統，所有的計算代碼都是在這個環境中完成的，如何讓我的代碼在雲計算的環境中發揮作用，是一個很重要的問題。
地底成像數據的計算流程
在地震科學研究方面，阿里雲顯然沒辦法提出演算法建議，所以他們需要做的是，提供一個通用的介面，讓王偉濤可以使用自己機房中的電腦、界面和Linux 系統，來對雲上的計算進行控制。
阿里雲提供的兼容和適配能力，是阿里計算專家林河山頗為驕傲的地方。 王博士在此之前沒有使用過分布式集群，也沒有使用過「超算」，所以直接跨越到雲上，從操作和控制層面來說，對他來說會是個挑戰。
我們提供的計算介面可以讓單機程序不做修改就高效執行在雲環境下。用戶通過幾句簡單的命令就能在雲上調動大規模的計算資源進行分析，而不需要學習復雜的分布式計算知識。其實很多從其他地方過渡到雲計算的人都會有這樣的問題，所以不僅是王博士，很多其他用戶也會用到我們的通用計算介面。他說。 這個時候，大規模計算的障礙基本被掃清了。
不過，林河山告訴記者，雲計算真正的核心技術，還在於批量計算的算力調度之上。
大規模計算的加速流程和模式 計算規模擴大之後，就會造成對存儲資源的訪問非常頻繁，這時，對於訪問的並發量的控制就要非常「小心」了。
王博士的應用有非常多的小I/O請求，如果每一次I/O請求都直接訪問雲存儲，由此帶來的延時會對計算效率造成影響。為了進一步優化計算性能，批量計算採取了「分布式緩存」的策略，把有可能會用到的數據，提前緩存到計算節點周圍。這樣，就可以讓計算能力不受集群規模的限制。林河山說。
而即使是這樣，還遠遠不夠，對於數據訪問究竟採取多大「粒度」，是考驗系統智能的重要時刻。如果一次讀取過多，可能造成帶寬擁堵，如果一次讀取過少，又會造成頻繁訪問。而針對不同類型的數據，都要做出合理的預判，自動地讀取，是一項艱巨的任務。
打個比方： 這如同建造一座金字塔，數萬名「奴隸」要分工合作。工程師要決定：是犧牲速度一次性運輸多個石塊到現場，還是犧牲數量，一次快速運輸一塊石頭到現場。
同樣，面對浩瀚的金字塔工程，每時每刻要分配多少奴隸來攪拌砂漿，分配多少奴隸來搬運石塊，分別分配多少奴隸來負責建造各個區塊，這個即使是工程師都需要仔細考量才能完成的任務，都要交給系統自動完成，難度可想而知。
當然，如此繁復的計算過程，出錯是經常會發生的。
林河山舉了一個例子： 在渲染追光動畫的動畫片《小門神》時，阿里雲的容錯機制就發揮了作用。(當時在峰值有 2000台伺服器參與了大規模批量計算。)一般情況下， 對於視頻的渲染工作是一個連續的長流程。如果某一幀渲染中哪怕只有一個節點出問題，都會造成訪問的大規模延時，造成邏輯上的擁堵，產生「熱點」。
林河山說：「阿里雲的做法是，在計算出錯之後，在最短的時間內重跑，如果在跑的過程中確認節點存在問題，還會自動調度到另一個地方，這些對於用戶來說都是沒有感知的，但是在背後，我們必須做出大量的努力。
繪制地下的世界
原本需要一年計算時間的整個中國數千個地震台兩兩之間的五年數據的計算任務，在雲計算中狂飆，48小時之內就計算完成了。
地球內部成像，恰似人體的B超
這在雲計算時代來臨以前是無法想像的。 從科學研究的角度來看，這些數據是原始的地震觀測數據的數據產品，同時也是後續科學研究所依賴的重要數據，可以很好地支撐王偉濤進行接下來的研究。 從外界看來計算過程非常順利，而剛才我們所感受的一切艱辛，都只發生在背後的代碼世界。
借用阿里雲產品總監李津的話： 當計算結果輸出的時候，我們所有的技術人員都沉默了。
我們多麼渴望這樣的數據早幾十年被計算出來，這樣我們就能為人類認識地震這一自然災害爭取寶貴的時間。
拋開商業的雲霧，可以看到雲計算真正的的鋒利所在。
王偉濤的研究並沒有停止，他說： 目前為止，我只做了2011年到2015年的一個向度上的數據分析，未來還會繼續把更多向度和頻率上的數據進行計算。科學研究的精確度是可以一直提高的。越來越精確的地底數據，會為礦產勘探、防震減災和地震科學研究提供非常強的支持。
科學的有趣之處，正是在於不斷地嘗試。有可能一覺醒來想到新的方法，就要重新改寫公式和代碼，通過計算進行驗證。
也許有一天，屬於王偉濤的那隻蘋果會悄然落下。那一刻，是王偉濤的勝利，也同樣是人類計算力的勝利。 我們傾盡全力提高算力，把數據的涓涓細流匯聚成洪荒之力，只是因為我們不願對腳下的大地懵然無知。

④ 雲計算時代 自動化軟體方向如何

雲計算也將對我們的工作帶來深遠影響。比如在自動化軟體行業，雲計算的影響至少幾個方面的影響。 微軟(Microsoft)近日發布其得到廣泛使用的Office軟體的免費在線版本，這標志著該公司核心業務之一即將迎來重大轉折時刻。自從谷歌提出雲計算的概念以來，微軟對這一基於網路的產品和服務模式一直保持著遠距離的的跟隨態度。此次對其核心業務之一的Office軟體發布免費的在線版本，標志著世界IT技術的領導者——微軟，已經全面加入到雲計算的時代浪潮之中。 雲計算的時代已經全面開啟，這是業界共識。國際知名公司如IBM推出「藍雲計劃」，EMC推出「雲存儲」，與此同時，中國國內品牌也不甘落後，安全領域有瑞星的「雲安全」，360的「雲查殺」，自動化領域九思易公司也在緊鑼密鼓地研發代號為Ant的基於雲計算理念的自動化信息化平台軟體。 毫無疑問，就像計算機的出現、互聯網的出現一樣，雲計算也會很快深刻地影響到我們生活和工作的模式。那麼，就工控領域而言，雲計算會給我們帶來哪些影響呢？相信有不少用戶也開始暢想，作為自動化軟體研發商更需密切關注、深入研究、全盤規劃產品設計。 我們先簡單了解一下什麼是雲計算。 雲計算是一種基於網際網路的超級計算模式，在遠程的數據中心裡，成千上萬台電腦和伺服器連接成一片電腦雲。因此，雲計算甚至可以讓你體驗每秒10萬億次的運算能力，擁有這么強大的計算能力可以模擬核爆炸、預測氣候變化和市場發展趨勢。用戶通過電腦、筆記本、手機等方式接入數據中心，按自己的需求進行運算。 雲計算譯自英文cloudcomputing。雲計算（CloudComputing）是網格計算（GridComputing）、分布式計算（DistributedComputing）、並行計算（ParallelComputing）、效用計算（UtilityComputing）網路存儲（NetworkStorageTechnologies）、虛擬化（Virtualization）、負載均衡（LoadBalance）等傳統計算機技術和網路技術發展融合的產物。它旨在通過網路把多個成本相對較低的計算實體整合成一個具有強大計算能力的完美系統，並藉助SaaS、PaaS、IaaS、MSP等先進的商業模式把這強大的計算能力分布到終端用戶手中。 雲計算模式的革命性的意義，就像從古老的單台發電機模式轉向電廠集中供電的模式一樣。這意味著計算能力也可以作為一種商品進行流通，就像煤氣、水電一樣，取用方便，費用低廉。只不過，它是通過互聯網進行傳輸的。 雲計算將深刻影響我們的生活方式，比如在未來的醫療領域中，人們將不必去醫院定期體檢，而是通過身上的微型感測器，隨時隨地收集身體的健康監測數據，然後感測器將數據通過藍牙等方式傳輸給手機，手機再通過3G等網路將數據發送出去。然後，在強大的雲計算平台的支撐下，大量的健康監測數據不需要人工去計算和分析就可以快速轉換成實用方便的健康指導信息，並可以隨時發送到手機上，給發送者及時准確的健康指導。 雲計算也將對我們的工作帶來深遠影響。 比如在自動化軟體行業，雲計算的影響至少有以下幾個方面： 一、自動化系統的架構將更加靈活，分布式架構將擴展到更大范圍。 現代的大型工業自動化和信息化項目中，系統變得日益龐大和復雜，現有的網路和系統體系架構已經無法從容應對這些挑戰。雲計算這一革命性理念的提出，徹底打破了自動化系統中原來的僵化的體系結構。在雲計算的系統中，自動化和信息化系統並不是簡單運行在某一台固定的計算機上，而是運行於包括Internet在內的整個網路之上，基於整個網路來分配系統的資源及實現各種功能。同時，新的應用模式SaaS、PaaS、IaaS的出現，極大地擴展了軟體應用的可能架構，使得傳統架構不僅從區域網擴展到整個Internet范圍，而且突破了C/S、B/S的局限，變得更加精細，更加靈活。現在被業內廣泛認可的分布式架構，也將隨之擴展到更廣的范圍，展現出比傳統的分布式架構更大的優勢。 二、海量信息的分析與處理將成為自動化軟體的常規功能。 在現代大型自動化項目中，自動化信息化數據量越來越大，用「海量」形容也並不為過。所以目前自動化軟體中所用的資料庫類型，數據存儲模式和數據的讀取、查詢模式，各項技術目前都在圍繞大量數據的准確、及時處理來進行。海量信息的處理，已經成為制約自動化軟體發展的瓶頸之一。而在雲計算時代，用戶可以在不同的層面發揮不同硬體平台和網路的計算能力，可以很容易地利用「雲」中的服務（SaaS），平台（PaaS）和計算硬體及網路資源（IaaS），充分整合公共網路的計算能力，使得對海量自動化和信息化信息的分析和處理變成現實，滿足大規模應用系統的需要，同時也能夠實現復雜的自動化信息化系統的控制。大量數據及其關系的存儲、計算、分析、查詢，處理將變得輕松容易，海量信息的分析與處理將成為組態軟體的常規功能。 三、徹底改變工程開發模式。 在雲計算時代，工程項目的開發將不再拘泥於單台計算機，SaaS模式使用戶可以通過Internet，直接利用自動化軟體供應商伺服器上的軟體進行開發，開發過程在雲計算網路中進行，開發完成後，生成可直接運行的工程項目即可。工程開發的技術人員可任何具有Internet接入端的地方辦公，可以進行遠程開發，並為分布式開發模式奠定基礎。雲計算模式還可極大降低對本地計算機硬體的要求，並且可以隨時使用供應商發布的最新版本。 四、轉變軟體供應商的服務模式，降低維護成本。 雲計算的模式也將降低軟體供應商的服務成本。以往軟體供應商需要對運行在各種軟硬體環境中的自動化軟體進行技術支持與維護，而雲計算時代，他們只需要維護本伺服器上的一套軟體即可。無論是更新版本，充實圖庫，添加插件、控制項，還是添加新的IO驅動協議，都將變得迅捷、輕松無比。 五、降低自動化系統對硬體的要求，提升軟體的行業地位。 無論是基於企業內部網路的私有雲，或與外網有一定連接的混合雲，都以動態分配系統計算能力為目的，可以使系統的運算進行地更加平緩穩定，從而在不降低運行效率的前提下，極大地降低企業對硬體系統的要求。 眾所周知，在目前的自動化系統中，軟體處於「靈魂」的地位，但價值比重卻相對低廉，只佔5%-10%。在雲計算時代，系統對硬體的要求降低，而對軟體的要求則越來越高，所以軟體在自動化行業中的價值比重和重要性，都將有很大提高。 六、對自動化軟體的國際化能力要求提高，多語言功能重要性提升。 雲計算基於包括Internet在內的整個網路運行，並以整個網路為對象來進行資源的動態分配，在使跨地區、跨國界進行軟體的使用和開發成為可能的同時，也對未來的自動化軟體的國際化能力提出了越來越高的要求。自動化軟體的國際化能力中，可以打破語言障礙的多語言功能，將變得日益重要。目前流行的自動化軟體品牌中，國外產品的多語言功能較為普及，但國內只有易控(INSPEC)等少數品牌具有此功能。 七、新技術與新的產品理念將成為競爭的核心。 毫無疑問，雲計算模式將來帶來自動化軟體行業的巨大變革。如何把握IT發展的潮流趨勢？如何開發基於雲計算的新一代自動化軟體？如何將舊的自動化軟體版本兼容於雲計算平台？如何將傳統的自動化工程系統升級為雲計算系統？將成為業內企業考慮的首要問題。解決這些問題從根本上還是要依靠領先的技術，.NET平台與XML等技術作為雲計算的核心與基礎，毫無疑問會得到更廣泛的使用，SaaS、PaaS、IaaS和MSP等理念也將滲透成為產品研發的核心理念，同時WCF，WPF，WF，WindowsAzure，AppFabric等新技術也將有長足發展。 以上只是雲計算時代的管中一窺，雲計算給我們的生活和工作帶來的巨大便利和變化，將會更加深刻和廣泛。每一次技術上革命，都會帶來行業的巨變，雲計算也不例外。雲計算時代的到來，將會成就一批以技術創新為核心競爭力的企業，也會將那些技術落後、沒有創新能力、或者錯誤把握了發展趨勢的企業遠遠拋在後面。自主創新能力，對新技術的及時應用能力，將成為自動化行業競爭的核心內容。 目前，雲計算在自動化領域的發展更多地還是停留在概念階段，最終用戶將從「雲計算」中獲益多少或如何獲益，還需要整個行業的漫長探索。

⑤ 中國車規級邊緣計算晶元或落地日內瓦 地平線吹響車上算力集結號

雖然歐洲當下也受到疫情的影響，但截至目前，將於3月5日開幕的日內瓦國際車展，官方並沒有正式發布推遲或取消的計劃。包括中國車企在內的多家汽車產業巨頭仍將如約參展。相比往年，今年中國車企的參展作品具有特別的意義，因為搭載中國車規級邊緣計算晶元的全新車型即將在車展上亮相。這意味著，中國車企的競爭力，已不再局限於以往的發動機、變速箱、車身、底盤、外觀，而是面向著汽車更高層次的發展，面向著汽車發展的未來——人工智慧，吹響集結號。而號手——這枚車規級邊緣計算晶元的生產商，便是來自中國的地平線。

地平線在自動駕駛領域的車規級晶元量產落地，對於中國汽車業整體無疑是一個好消息。可以預見的是，未來汽車以及人工智慧產業對算力的需求是驚人的。在過去的數年裡，我們看到智能駕駛的等級每提高一級，算力差不多要提升一個數量級。如果要實現全自動駕駛，車輛需要數千個TOPs量級的算力。但當下汽車市場上的產品，其平均算力也沒能達到個位數的TOPs。所以在龐大的市場需求面前，中國企業的力量就顯得至關重要。如果我們並不注重這塊戰略高地，或許依舊會像飛機發動機、汽車的動力總成一樣受制於海外。而中國國力量的出現，不僅意味著我們的戰略高地有望得到堅守，並可能在世界市場上攻城略地。有行業內專家預計，征程晶元兩年內將有望達到百萬量級的前裝裝車量，五年內則有望完成千萬量級的目標。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

⑥ 算力銀行的算力服務會不會比雲計算的好

十次方的算力銀行它本身平台就是做伺服器租賃出身，有不錯的伺服器硬體資源，也就是說，它有一定的硬體資源去支撐算力項目，所以十次方本身就具備這樣的硬體條件去實現算力銀行的理念：提供更劃算的算力服務。

⑦ 雲計算的含義是什麼

雲計算（cloud computing）是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。雲是網路、互聯網的一種比喻說法。過去在圖中往往用雲來表示電信網，後來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。因此，雲計算甚至可以讓你體驗每秒10萬億次的運算能力，擁有這么強大的計算能力可以模擬核爆炸、預測氣候變化和市場發展趨勢。用戶通過電腦、筆記本、手機等方式接入數據中心，按自己的需求進行運算。
對雲計算的定義有多種說法。對於到底什麼是雲計算，至少可以找到100種解釋。現階段廣為接受的是美國國家標准與技術研究院（NIST）定義：雲計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網路訪問， 進入可配置的計算資源共享池（資源包括網路，伺服器，存儲，應用軟體，服務），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。

特點
雲計算是通過使計算分布在大量的分布式計算機上，而非本地計算機或遠程伺服器中，企業數據中心的運行將與互聯網更相似。這使得企業能夠將資源切換到需要的應用上，根據需求訪問計算機和存儲系統。
好比是從古老的單台發電機模式轉向了電廠集中供電的模式。它意味著計算能力也可以作為一種商品進行流通，就像煤氣、水電一樣，取用方便，費用低廉。最大的不同在於，它是通過互聯網進行傳輸的。
被普遍接受的雲計算特點如下：
(1) 超大規模
「雲」具有相當的規模，Google雲計算已經擁有100多萬台伺服器， Amazon、IBM、微軟、Yahoo等的「雲」均擁有幾十萬台伺服器。企業私有雲一般擁有數百上千台伺服器。「雲」能賦予用戶前所未有的計算能力。
(2) 虛擬化
雲計算支持用戶在任意位置、使用各種終端獲取應用服務。所請求的資源來自「雲」，而不是固定的有形的實體。應用在「雲」中某處運行，但實際上用戶無需了解、也不用擔心應用運行的具體位置。只需要一台筆記本或者一個手機，就可以通過網路服務來實現我們需要的一切，甚至包括超級計算這樣的任務。
(3) 高可靠性
「雲」使用了數據多副本容錯、計算節點同構可互換等措施來保障服務的高可靠性，使用雲計算比使用本地計算機可靠。
(4) 通用性
雲計算不針對特定的應用，在「雲」的支撐下可以構造出千變萬化的應用，同一個「雲」可以同時支撐不同的應用運行。
(5) 高可擴展性
「雲」的規模可以動態伸縮，滿足應用和用戶規模增長的需要。
(6) 按需服務
「雲」是一個龐大的資源池，你按需購買；雲可以像自來水，電，煤氣那樣計費。
(7) 極其廉價
由於「雲」的特殊容錯措施可以採用極其廉價的節點來構成雲，「雲」的自動化集中式管理使大量企業無需負擔日益高昂的數據中心管理成本，「雲」的通用性使資源的利用率較之傳統系統大幅提升，因此用戶可以充分享受「雲」的低成本優勢，經常只要花費幾百美元、幾天時間就能完成以前需要數萬美元、數月時間才能完成的任務。
雲計算可以徹底改變人們未來的生活，但同時也要重視環境問題，這樣才能真正為人類進步做貢獻,而不是簡單的技術提升。
(8) 潛在的危險性
雲計算服務除了提供計算服務外，還必然提供了存儲服務。但是雲計算服務當前壟斷在私人機構（企業）手中，而他們僅僅能夠提供商業信用。對於政府機構、商業機構（特別像銀行這樣持有敏感數據的商業機構）對於選擇雲計算服務應保持足夠的警惕。一旦商業用戶大規模使用私人機構提供的雲計算服務，無論其技術優勢有多強，都不可避免地讓這些私人機構以「數據（信息）」的重要性挾制整個社會。對於信息社會而言，「信息」是至關重要的。另一方面，雲計算中的數據對於數據所有者以外的其他用戶雲計算用戶是保密的，但是對於提供雲計算的商業機構而言確實毫無秘密可言。所有這些潛在的危險，是商業機構和政府機構選擇雲計算服務、特別是國外機構提供的雲計算服務時，不得不考慮的一個重要的前提。

⑧ 5G對於雲計算的發展有什麼影響

對於這個問題，當然就是特別特別重要了，不然美國也不會制裁華為。為的就是5g技術。這個就是美國制裁華為最重要的。原因。
對於男生而言，女生顏值高和身材好，到底哪個更重要？這個亘古不變的爭議性問題，網友的答案亮了，結論出乎意料！
顏值即正義，畢竟跟人說話也是看臉的，身材好顏值低，路人肯定說：切，只是背影殺手;顏值高身材差，路人也只是說：顏值太高了吧，可惜身材差點。那個語氣好一些？
比如你和閨蜜，她漂亮身材不好，你身材身高不錯顏值差了點，你們兩個出街，別人都會和她搭訕，你說顏值重要不
顏值可以靠什麼化妝靠P圖來改變啊，顏值低的多努力學化妝不就行了。而且沒看到現在滿街的網紅臉，長得都一個樣，沒什麼看頭，還是身材才是實在的。
身材才是王道好嗎!身材好身形高挑的，穿什麼都有種潮流范、高級感，反正長得也不好看，寧願要身材。身材可以通過鍛煉，要求嚴謹一點的做個棉花糖隆胸什麼的，身材更加好。
所以說男生都是視覺型動物，不管是顏值還是身材都很重要，懂得欣賞內在而且忽略外在的快絕種了吧！所以苦苦追尋的終極答案其實是，顏值高和身材好都！重！要！顏值高的身材一般都不會太差，但是身材好卻可能是背影殺手。
有調查顯示在被問到 「有好身材的女性和長相美麗的女性，你會選哪個」時，選擇「好身材」的有24.8%;選擇「長相美麗」則為75.2%。 其實還是因人而異。有的男生是顏控，自然對於臉就有更多要求，反之，有的男生對於樣貌沒有太多要求，也就把重心放在了身材上。
但是不管是臉蛋還是身材，如果你體重過高，除非是上天給了你一個不胖的小臉蛋，不然身材和臉都不會好看。保持勻稱健康的體型，維持適當的體重，那麼無論是臉還是身材，都無疑會賞心悅目許多。
當然了，思想可以靠讀書，身材可以靠運動，顏值可以靠平時對皮膚的保護，實在不行還有化妝呢。只有懶女人，沒有我是一個比較理性的人，對於我來講，顏值和身材都很重要。顏值好，可以讓一個人更自信，女性尤為注重，因為好的顏值可以助她在職場上和生活上一臂之力。而身材好不僅意味著全身整體效果上的美觀，更意味著身體健康。
因為顏值是天生的，而身材是比較容易通過後天來矯正的。古語有言：身體發膚，受之父母。雖然現在有整容這項技術可以使人「變臉」，但這也不是天然的顏值啊。這個就是最重要的原因。

⑨ 雲計算未來的發展前途及方向

企業上雲的速度在加快，亞馬遜，微軟，谷歌，Facebook，三星，蘋果，都是大企業，真正優秀的大企業是不會掉隊的，他們資源整合的能力，以及對市場的把我，研發的積累，都是中小企業很難比得過的。如今銀行，能源企業，大型車企，都在上雲，他們也是要為自己打造一個能提高自身運作效率的系統。
數據安全性會變得越來越重要，說到數據安全，就必須得說說公有雲和私有雲。所謂公有雲，就是你所使用的IT資源全部都是各家廠商提供的，而私有雲，就是專門為你的公司，打造一套雲解決方案，包括三層的所有架構。

而混合雲，就是指一部分在公有雲上，一部分在私有雲上。大部分中小企業都會使用公有雲，大企業的某一些業務也會跑在公有雲上，那你既然業務，數據都在用雲廠商的資源，當然會擔心數據是否會泄露的問題。一旦數據泄露，那麼產生的就是巨大的影響，所以數據安全是現在所有雲廠商都很在意的點。