我們介紹了一種新的處理器類型：超異構(gòu)處理器HPU，HPU可以理解成多種異構(gòu)融合而成的一種新型的計算架構(gòu)。

有很多朋友追問，HPU和SOC的區(qū)別在哪里？ 今天這篇文章，我們詳細地剖析HPU和SOC的各種差異。希望通過這篇文章，讓更多的朋友認識HPU，也認識到HPU的重要價值。

01SOC和HPU綜合介紹

什么是SOC？SoC稱為系統(tǒng)級芯片，也稱為片上系統(tǒng)。狹義上講，SOC是將系統(tǒng)關(guān)鍵部件集成在一塊芯片上；從廣義上講， SOC是一個系統(tǒng)，如果說中央處理器(CPU)是大腦，那么SOC就是包括大腦、心臟、眼睛和手的系統(tǒng)。

高通手機SOC處理器驍龍810芯片，可以看到此芯片主要包括：

通用CPU：ARM Cortex-A57和Cortex-A53，CPU主要用于運行Android等智能手機操作系統(tǒng)以及APP程序；

特定場景處理器：Adreno 430 GPU、Hexagon DSP、ISP、多媒體處理器等，GPU主要用于3D游戲等場景，DSP主要用于傳感器算法處理；

特定功能子系統(tǒng)：支持4G LTE的通信基帶處理、GPS/北斗等的定位模塊等；

WiFi、USB、藍牙等連接模塊；

安全處理模塊；

其他一些外圍模塊。

超異構(gòu)計算，是把CPU同構(gòu)、GPU異構(gòu)、各種DSA異構(gòu)等多種異構(gòu)計算整合起來的計算架構(gòu)。超異構(gòu)處理器，則是在芯片層次實現(xiàn)超異構(gòu)計算架構(gòu)（言下之意是：超異構(gòu)也可以在板級的多芯片層次、多計算節(jié)點的集群層次，甚至數(shù)據(jù)中心等更高層次實現(xiàn)）。



目前，數(shù)據(jù)中心有三大芯片：CPU適合應(yīng)用層的工作，GPU適合業(yè)務(wù)的彈性加速，DPU適合基礎(chǔ)設(shè)施層工作任務(wù)的加速處理。從功能視角看，HPU可以當(dāng)做CPU、GPU和DPU三大功能芯片的融合體。

從馮諾依曼架構(gòu)我們可以得知，計算機的五個組件是輸入設(shè)備、輸出設(shè)備、控制器、運算器和內(nèi)存。

在現(xiàn)代計算機里，通常劃歸為三個組件：

處理器，包含控制器和運算器；

內(nèi)存，跟馮諾依曼架構(gòu)一致；

輸入輸出I/O設(shè)備，輸入輸出都是和外部的通信，把輸入輸出合并為一類設(shè)備。

不同的芯片類型，都是由上述這三類組件組成。其內(nèi)存和I/O設(shè)備沒有本質(zhì)的區(qū)別，核心的區(qū)別則在于處理器部分：

CPU芯片，其內(nèi)部處理器核都是CPU核。

GPU芯片，其內(nèi)部處理器核則是數(shù)億千計的高效能的小CPU核。也因此，GPU本質(zhì)上是眾核并行計算平臺。

各類DSA芯片，內(nèi)部主要是DSA加速處理器核。

SOC包含CPU、GPU、ISP等各種偏ASIC級別的加速處理器核。

HPU有CPU、GPU、各類DSA等加速處理器核。

從SOC的定義來說，超異構(gòu)處理器也可以歸屬到SOC的范疇。但如果只是稱之為SOC，那無法體現(xiàn)超異構(gòu)處理器和傳統(tǒng)SOC的本質(zhì)區(qū)別。

這樣，不利于我們深刻認識超異構(gòu)處理器的創(chuàng)新價值和重要性所在，以及在支撐超異構(gòu)處理器需要的創(chuàng)新技術(shù)和架構(gòu)方面積極地投入更多的資源。

02區(qū)別1：單系統(tǒng) vs 分布式混合多系統(tǒng)

SOC，顧名思義，系統(tǒng)在芯片上。也即針對一個場景的系統(tǒng)，設(shè)計一款芯片。系統(tǒng)和芯片是完全匹配的一對一的關(guān)系。因為系統(tǒng)多種多樣，這也意味著SOC的類型會非常地多。

而HPU則定位基礎(chǔ)的通用處理器，針對的是宏觀的綜合的計算系統(tǒng)和任務(wù)，不針對任何具體的特定的系統(tǒng)和任務(wù)。也因此，HPU計算的特征表現(xiàn)在：

HPU通常通過集群協(xié)作來完成任務(wù)；

單個HPU硬件上會運行多個不同的軟件系統(tǒng)和任務(wù)；

多個宏觀的分布式大系統(tǒng)，混合交叉地運行在多個HPU上。

03區(qū)別2：弱虛擬化 vs 硬件原生虛擬化

虛擬化是HPU和SOC最核心的能力區(qū)別。

SOC因為面向單個系統(tǒng)，通常不需要支持虛擬化。有的SOC中的CPU核支持虛擬化，但虛擬化的性能損耗較高；并且僅只有CPU支持虛擬化。其他內(nèi)存、加速器和I/O則不支持虛擬化。

而HPU則不僅僅需要CPU、內(nèi)存的完全硬件虛擬化，其他I/O和加速卡也需要實現(xiàn)完全的硬件虛擬化。

需要強調(diào)的是，I/O虛擬化不僅僅指的是如PCIE SR-IOV或S-IOV的I/O接口的虛擬化，更要實現(xiàn)I/O內(nèi)部處理引擎的虛擬化。



以汽車芯片為例，汽車EE架構(gòu)目前在經(jīng)歷顛覆性的變化，即從傳統(tǒng)ECU、DCU的架構(gòu)向CCU（Central Control Unit，中央控制器）的架構(gòu)轉(zhuǎn)變。

多域融合的自動駕駛CCU芯片，跟DCU最鮮明的區(qū)別就在于，是否支持虛擬化。在CCU里，每一個VM相當(dāng)于傳統(tǒng)的一個DCU SOC系統(tǒng)。

04區(qū)別3：軟硬件一體 vs 軟硬件分離

SOC中的軟件通常附著于硬件之上，兩者是匹配的關(guān)系。我們可以根據(jù)硬件的架構(gòu)/接口，定制開發(fā)特定的軟件；也可以通過HAL層，適配標準的軟件和不同的硬件接口。

HPU的要求就要更高很多。HPU上的軟件和硬件沒有直接的關(guān)系。軟件可以運行在硬件A，也可以運行在硬件B，也可以運行在任何其他硬件之上。

反過來，硬件也可以運行任意可能的軟件。軟件在不同硬件資源上的運行和遷移是完全動態(tài)的，并且從宏觀角度看，是非常頻繁的。

通常，可以通過虛擬化實現(xiàn)硬件接口的屏蔽，給軟件提供標準化的硬件，這樣可以方便實現(xiàn)軟件VM/容器的遷移。

但隨著性能的要求越來越高，虛擬化逐漸卸載到了硬件。

VM/容器需要通過直通的方式直面硬件接口。虛擬化完全卸載到硬件加速的情況下，需要硬件提供完全一致性的接口/架構(gòu)。

05區(qū)別4：控制驅(qū)動 vs 數(shù)據(jù)驅(qū)動

在以前，更多的計算量，更少的數(shù)據(jù)量，因此以CPU單位代表的數(shù)據(jù)流驅(qū)動計算的架構(gòu)是主要的模式。如今，大數(shù)據(jù)計算時代，計算的特征變成“大數(shù)據(jù)量小計算量”（小計算量是相對的說法）的模式，因此，數(shù)據(jù)流驅(qū)動計算的架構(gòu)變成算力的主力擔(dān)當(dāng)。

SOC里，是以CPU為中心的架構(gòu)。主要是依靠嵌入式CPU核中的軟件來驅(qū)動整個SOC的工作運轉(zhuǎn)。而在HPU里，則以數(shù)據(jù)為中心，主要依靠數(shù)據(jù)的流動來驅(qū)動計算的運轉(zhuǎn)。

需要強調(diào)的是，在一些觀點里，大家認為：以DPU為中心的計算架構(gòu)，就“天然”是以數(shù)據(jù)為中心的計算。

這個論斷不完全正確的。以DPU為中心的架構(gòu)，依然是以CPU控制驅(qū)動整個板級系統(tǒng)運轉(zhuǎn)的系統(tǒng)架構(gòu)，也即是以CPU控制為中心的架構(gòu)。

要真正實現(xiàn)以數(shù)據(jù)驅(qū)動為中心的計算架構(gòu)，需要在底層軟硬件上做非常大的調(diào)整。難度很高，工作量很大。

06區(qū)別5：軟件的多異構(gòu)協(xié)同

vs 硬件的多異構(gòu)融合

SOC和HPU都是多異構(gòu)組成的混合計算，區(qū)別在于，SOC僅僅是異構(gòu)的集成，而HPU則需要實現(xiàn)異構(gòu)的融合。

在SOC系統(tǒng)里，每個加速單元可以看作是CPU+加速單元組成一個異構(gòu)子系統(tǒng)；不同的異構(gòu)子系統(tǒng)之間在硬件上是沒有關(guān)聯(lián)的，需要通過軟件構(gòu)建異構(gòu)子系統(tǒng)之間的交互和協(xié)同。

在CPU性能逐漸瓶頸的當(dāng)下，這通常也意味著性能的約束。

而在HPU里，需要實現(xiàn)硬件層次的不同加速單元之間的直接的、高效的數(shù)據(jù)交互，不需要嵌入式CPU的參與。這樣，在硬件層次，就實現(xiàn)了CPU、GPU以及各種其他加速單元之間的對等的深度交互、協(xié)同和融合。

07區(qū)別6：軟件可編程

vs 多層次可編程

SOC里，其他加速器通常是ASIC層次的，只能施加一些簡單的控制，整個數(shù)據(jù)面的業(yè)務(wù)邏輯功能是完全確定的，無法軟件編程。

在SOC里，能支持軟件編程的通常只有嵌入式CPU。

而在HPU里，可編程能力要更加豐富一些：

DSA可編程：在每個計算節(jié)點都存在，性能敏感，并且功能邏輯不經(jīng)常變化的工作任務(wù)，可以劃歸到基礎(chǔ)設(shè)施層。適合DSA加速處理。

GPU可編程：這里的GPU特指支持并行計算編程，甚至AI編程，的GPGPU；不是只有圖形加速功能的經(jīng)典GPU。

CPU可編程：跟SOC中的CPU一樣，支持CPU的完全軟件可編程。

08區(qū)別7：資源確定 vs 資源彈性可擴展

CPU是支持資源（動態(tài)的）可擴展能力的：通過時間片把單個CPU核劃分成千份萬份；

再通過同構(gòu)并行把幾十個CPU核連成一個大的CPU計算資源組；

還可以通過UPI甚至一致性網(wǎng)絡(luò)的方式實現(xiàn)多個CPU芯片的資源擴展。

在SOC內(nèi)部，除了CPU可以支持可擴展外，其他模塊基本上都是性能確定的設(shè)計，無法支持資源的擴展能力。

在HPU里，每個計算資源，甚至I/O資源，都需要像CPU一樣，支持多個層次的資源可擴展能力。甚至可以實現(xiàn)數(shù)以萬計芯片集群的“幾乎無限”的資源擴展能力。

09區(qū)別8：定制Chiplet

vs 原生支持Chiplet

當(dāng)我們做SOC設(shè)計的時候，如果需要通過Chiplet優(yōu)化設(shè)計，通常需要針對性地設(shè)計若干個小芯粒。這些芯粒的功能不一樣，然后再把芯粒通過Chiplet連接并封裝成系統(tǒng)芯片。這種方式存在一些問題：

優(yōu)化的價值有限。一個是部分芯粒可以使用非先進工藝，降低成本；另一個是降低單DIE面積，優(yōu)化良品率。這樣提升的價值僅僅是百分比的提升。

復(fù)用性低。不同型號的芯粒DIE，非標準器件，本質(zhì)上增加了芯片集成的難度。

HPU采用資源彈性擴展的設(shè)計，可以實現(xiàn)：單DIE HPU芯片，以及不同數(shù)量DIE通過Chiplet封裝的不同規(guī)格的HPU芯片。

10區(qū)別9：設(shè)計規(guī)模小

vs 設(shè)計規(guī)模數(shù)量級提升

目前，隨著系統(tǒng)規(guī)模越來越大，單芯片設(shè)計規(guī)模也越來越大，但是傳統(tǒng)SOC架構(gòu)所能支撐的系統(tǒng)規(guī)模逐漸逼近上限。規(guī)模上限的意思指的是：

雖然工藝和封裝支持更大規(guī)模的芯片設(shè)計，但在傳統(tǒng)架構(gòu)下，突破了規(guī)模上限以后，整個系統(tǒng)的復(fù)雜度會急劇上升，很難駕馭；

并且，各種資源和性能的利用率會急劇下降，浪費嚴重，投入產(chǎn)出比不高，不夠經(jīng)濟。

隨著工藝持續(xù)優(yōu)化，以及Chiplet封裝的進步，單芯片的設(shè)計規(guī)模數(shù)量級提升。亟需一種創(chuàng)新的架構(gòu)來快速提升“可駕馭條件下”的系統(tǒng)規(guī)模。

SOC支持單系統(tǒng)，HPU支持多系統(tǒng)。并且，HPU采用可擴展的分布式系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計，每個子系統(tǒng)相當(dāng)于一個SOC系統(tǒng)。

HPU可駕馭的系統(tǒng)規(guī)模可以做到SOC的10倍甚至100倍。

11區(qū)別10：專用 vs 通用

SOC是針對特定的場景，定制開發(fā)的芯片。



HPU面向的是通用的、綜合的復(fù)雜計算場景，定位在以不變應(yīng)萬變。目前，通用的計算架構(gòu)主要有三個：

CPU。CPU又稱GP-CPU，是通用的中央處理單元。CPU可以用在幾乎所有場景。

CPU+GPU。CPU性能不夠，GPU是眾核并行加速平臺，性能相比CPU數(shù)量級提升。因此可以把一些性能敏感的并且適合GPU并行計算的任務(wù)由GPU來完成，其他任務(wù)繼續(xù)放在CPU。

HPU（CPU+GPU+DSA的融合）。DSA性能效率比GPU要高，同等晶體管資源下，DSA相比GPU可以做到性能數(shù)量級提升。但DSA僅適合相對確定性的任務(wù)。

依據(jù)二八定律，80%計算通過DSA完成。然后再使用GPU進行剩余性能敏感并且適合并行計算的任務(wù)加速。剩余不適合加速的部分任務(wù)，繼續(xù)放在CPU處理。

12總結(jié)

把上面十個方面的區(qū)別總結(jié)如下面表格所示。



當(dāng)然，這些是目前我們想到的并且重要的方面。還有很多其他方面的區(qū)別，無法一一列舉。功能上，HPU和SOC都是把很多功能集成在一起，有很多的相似性。但本質(zhì)上，兩者是完全不同的兩個產(chǎn)品定位和發(fā)展方向。

隨著對算力的需求持續(xù)不斷的提升，隨著算力網(wǎng)絡(luò)的不斷延伸。未來，幾乎所有的處理器都會成為類超異構(gòu)架構(gòu)的計算芯片，超異構(gòu)處理器會成為支撐宏觀算力的核心底座。

審核編輯：劉清