馬斯克說，他希望在2025年秋天之前讓這臺擬議中的超級計算機運行起來，并有望與甲骨文聯手，共同開發這款大型計算機系統。
科技的浪潮中，日本從未停止探索的腳步。2024 年 8 月 23 日，日本文部科學省重磅宣布，一場超級計算機的全新變革即將拉開帷幕。他們計劃讓日本理化學研究所從明年起，全力研發 ZettaFLOPS 規模的超級計算機，這無疑是向全球科技巔峰發起的一次強有力沖擊。
ZettaFLOPS，一個代表著極致運算速度的標志，意味著每秒至少“10 的 21 次方”次的浮點運算。為了實現這個宏偉目標，日本文部科學省在 2025 財年的預算請求中果斷納入約 42 億日元，作為新超算第一年的開發和維護費用。而整個項目的政府資金總額更是預計超過 1100 億日元，如此龐大的投入彰顯出日本對這一項目的高度重視與堅定決心。
這款新型超級計算機被寄予厚望，它的目標是實現前所未有的 50ExaFLOPS AI 性能，最高可達 Zetta（10 的 21 次方）FLOPS 規模的 AI 峰值性能，相當于富岳當前性能的 5 到 10 倍。想象一下，當這樣一臺超級計算機誕生，它將以怎樣的速度處理海量數據，推動人工智能、科學研究等領域實現跨越式發展。
然而，超級計算機的研發之路絕非坦途。這是一個充滿技術難題和工程挑戰的過程，但日本顯然已經做好了迎接挑戰的準備。如果一切順利，到 2030 年之前，日本或許真的能再次擁有世界上最快的超級計算機，站在全球科技的制高點。讓我們拭目以待，看日本如何在超級計算機的新征程上書寫輝煌篇章。
作者 | Michael Yuan
今天一輛普通汽車上有1.5億行代碼，是波音787飛機代碼量的10倍。汽車已經成為軟件工程的一個重要方向。由于汽車對安全性、可靠性、實時性，和傳感器帶寬、AI算力的高要求，及其復雜的軟件供應鏈生態，智能汽車會催生下一代計算操作系統。從基礎軟件過去30年的發展歷程來看，我們認為汽車軟件生態一定會開源，會給程序員帶來更廣闊的機會。
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與20年前的數據中心類似，傳統汽車是經典的“硬件隔離軟件”架構。每一輛量產車有50+軟件供應商，要讓這么多軟件模塊安全可靠地在同一輛車上運行，傳統的方法是讓每一個供應商把軟件封裝在自己的計算機硬件里面。這些供應商封裝提供的計算機叫作ECU。每個ECU里面有一套完整的芯片、存儲、操作系統與應用軟件，ECU之間只通過簡單的實時網絡傳輸信息，從而達成隔離不同供應商軟件的目的。今天每一輛汽車有100~150個ECU，其軟件的復雜性已經很難管理。
因而，以Tesla為代表的“造車新勢力”開始采用以軟件為中心的架構，新一代智能汽車也不再有100+ECU，而是擁有一臺到幾臺通用計算機。供應商的軟件作為模塊運行在這些計算機上，隔離不同供應商模塊的不再是硬件與網絡，而是軟件容器，這就是“軟件定義的汽車”。而以軟件為中心的新架構對下一代汽車的基礎軟件，包括其核心操作系統，提出了新的要求。
目前，智能汽車正在從ECU向“軟件定義”過渡，車企不能一步到位，走到每輛車只有一臺超級計算機的架構，只能過渡到每輛車3~4個“域計算機”（也稱“域控制器”），其中有兩個很重要的域：ADAS域與座艙域。
ADAS域計算機管理著汽車自動駕駛的傳感器、AI推理、決策與控制。
座艙域計算機管理著汽車座艙的控制與用戶交互體驗。
這兩個域的操作系統并不相同。在座艙域中，車企一般使用的是Android系統，或者是剪裁版的Linux，以保證大量應用程序的兼容性。座艙里的Linux與Android系統使用開源的底層操作系統，有巨大的開發者社區。其上層的應用App可以是開源或閉源的。
在ADAS域中，車企一般使用商業的實時操作系統，如QNX與VxWorks等。ADAS的底層操作系統一般不開源，而應用雖然有開源的，如Autoware與百度的Apollo，但是絕大部分算法、傳感器集成以及推理應用都是不開源的。
以目前座艙使用的Linux為基礎改造。一方面是把Linux繼續剪裁；另一方面是在Linux上增加對實時任務的支持。盡管Linux本身不是一個實時操作系統，也不是為嵌入式設備設計的，這條路徑有相當大的難度，但Linux已經有了龐大的開發者社區與應用生態。這里比較有代表性的是Linux基金會旗下的Automotive Grade Linux (AGL)。AGL有近百個成員公司，包含了世界上主要的主機廠商與一級供應商。
開發嶄新的下一代實時操作系統。一個有力的競爭者是Linux基金會旗下的seL4。seL4是一個基于微內核的實時操作系統，它的一個主要特點是經過形式化驗證，能保證內核的安全穩定性。但seL4目前只有內核，中間件與應用生態建設仍然有很長的路。好消息是汽車行業的地平線、蔚來汽車、理想汽車、Second State最近都加入了seL4基金會，共建生態。
阿里與上汽合資的斑馬智行于2021年7月獲得30億元的增資，主要用于基于開源的AliOS的汽車操作系統開發。
華為于2021年發布了開源微內核的鴻蒙操作系統，業界普遍認為是可以用在未來汽車上的。
鎂佳在2021年5月融資一億美元，用于汽車操作系統與應用商店的研發。
中科創達是國內領先的汽車軟件應用開發商，其高層在最近的訪談中反復強調了公司要做操作系統的決心。
加之前面提到的seL4基金會成員地平線、蔚來、理想、Second State，中國廠商目前在汽車操作系統的兩個主要方向都有布局，正走在世界智能汽車操作系統領域的前列。
放眼智能汽車的生態圈，今天的座艙與ADAS兩個域計算機都是以整體解決方案的方式售賣給整車廠。對于整車廠來說，這兩個重要域計算機是黑盒。域計算機的供應商，而不是整車廠，正在掌控著這兩個域的相關軟硬件生態。例如，ADAS激光雷達的選型、座艙語音識別的算法選擇都是由域計算機供應商決定的。這與今天的汽車生態格格不入，也不是整車廠能夠長期接受的方案。而未來，如果軟件定義的汽車發展到每輛車只有一臺超級計算機，對這臺計算機的操作系統與軟件生態的控制權，更是整車廠不能放棄的。
這里的挑戰是，整車廠或者域供應商，如何在一個開放的計算平臺上安全高效地集成多個下游供應商與開發者寫的軟件？其實，這個問題在“軟件定義的數據中心”已經有了很好的解決方向：使用軟件容器隔離各個供應商寫的模塊。
豐田汽車以及多個整車廠都已經試驗過在車上的Linux系統上運行Docker。
實時操作系統VxWorks在2019年正式推出了Docker與Kubernetes（以下簡稱K8s）的支持。
QNX也在多個技術會議上表達了支持Docker的意愿。但是，在云原生數據中心大量使用的Docker與K8s并不能從根本上滿足汽車上軟件容器的需求。它們太慢，太重，也不能滿足實時性的需求。市場上急需一個更好的解決方案。
基于WebAssembly的軟件容器也需要自己的管理與編排工具。這里主要有兩個思路。
利用K8s在云原生成熟的生態，將K8s改造為能編排邊緣設備上WebAssembly容器的工具。輕量級的K8s工具，如KubeEdge、SuperEdge與OpenYurt，已經在邊緣設備上應用。
用數據流處理框架，在傳感器的數據流之中實時啟動容器與第三方應用。目前基于ROS的自動駕駛解決方案，如ERDOS與Autoware，都可以走這個方案。工業應用的實時流處理框架，如YoMo，也可以用來調度WebAssembly容器。云原生計算基金會（CNCF）的正式托管項目WasmEdge也已經實現了與YoMo和ERDOS 的適配。
軟件定義的數據中心產生了“云原生”的使用場景，賦能了大量開發者。軟件定義的汽車也會讓第三方開發者更容易進入汽車。對于廣大開發者來說，軟件定義的汽車的意義在于把汽車變成一個開放的計算平臺。標準化的硬件、開源的操作系統、開源的容器與運行沙盒，都會大大降低開發者參與汽車應用開發的門檻。
未來整車廠的核心能力將不再是引擎與變速箱，也不再是整合幾個一級供應商的部件，而是像今天的公有云或者手機廠一樣，整合軟件開發者的生態，為用戶提供最好的軟件體驗。
新程序員們，軟件定義的汽車時代已經來臨了，你們準備好了嗎？
本文出自《新程序員002：新數據庫時代&軟件定義汽車》，由60余位專家傾力創作。隨書附贈《2021數據庫全景圖V1.0》和《2021汽車技術與產業生態全景圖V1.0》，同時內含《2021年度數據庫發展研究報告》和《2021年度軟件定義汽車研究報告》，圖文與視頻多媒體呈現。
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