AI時代，在計算支持領(lǐng)域，云計算、邊緣計算等相繼崛起，我們能看到的算力形態(tài)逐漸多樣化。同時，在我們看不到的地方，算力需求依然旺盛。隨著 “十四五” 規(guī)劃的不斷落地，加快數(shù)字化發(fā)展，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群，全面實(shí)施智能制造行動計劃，已經(jīng)成為我國當(dāng)前發(fā)展的重點(diǎn)之一。在此背景下，企業(yè)如何突破算力迷局，找到更加高效的算力形態(tài)，就變得至關(guān)重要。據(jù)英特爾預(yù)測，到2025年，全球的算力需求將提升 1000 倍。如此旺盛的算力需求，哪里才能獲得呢？在如此多樣的算力形態(tài)下，最終的答案究竟是什么？CPU？GPU？ASIC？還是 FPGA？近年來，一個更加可靠的答案逐漸浮現(xiàn)：“全都要”。
“全都要” 并不是貪心，而是一種趨勢。數(shù)字化建設(shè)的根源在數(shù)據(jù)，也在智能。面對日趨復(fù)雜的大數(shù)據(jù)和 AI 應(yīng)用環(huán)境，算力需求呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，帶來的不僅是量的增加，也是形態(tài)的變化。但是，作為一家企業(yè)，算力與架構(gòu)及系統(tǒng)的綁定關(guān)系決定了其不能頻繁更換底層。因此，當(dāng)算力的供給增長無法跟上算力需求時，多元化算力的概念便逐漸進(jìn)入人們的視線。

跨越CPU、GPU、ASIC、FPGA 的異構(gòu)計算，是多元算力的典型。它能夠?qū)⒉煌軜?gòu)的運(yùn)算單元整合到一起實(shí)施并行計算，根據(jù)任務(wù)類型分配計算任務(wù)，從而達(dá)到優(yōu)化性能和降低成本的效果。

1. CPU（中央處理器）：

• 控制作用：CPU是計算機(jī)系統(tǒng)的核心，負(fù)責(zé)執(zhí)行程序指令、控制數(shù)據(jù)的輸入和輸出、處理內(nèi)存中的數(shù)據(jù)等。在異構(gòu)計算中，CPU通常負(fù)責(zé)任務(wù)調(diào)度、系統(tǒng)管理、數(shù)據(jù)預(yù)處理和后期處理等非計算密集型任務(wù)。
• 邏輯運(yùn)算：CPU擅長執(zhí)行復(fù)雜的邏輯運(yùn)算和控制流程。

串行處理能力：盡管CPU的并行計算能力相對較弱，但其在串行處理方面的能力仍然非常強(qiáng)大，可以處理許多需要順序執(zhí)行的任務(wù)。

2. GPU（圖形處理器）：

• 并行計算能力：GPU最初設(shè)計用于圖形渲染，但近年來已廣泛應(yīng)用于通用計算領(lǐng)域。GPU具有數(shù)千個核心，可以并行處理大量簡單任務(wù)，非常適合執(zhí)行數(shù)據(jù)密集型、可并行化的計算任務(wù)，如深度學(xué)習(xí)中的訓(xùn)練和推理。
• 浮點(diǎn)運(yùn)算能力：GPU的浮點(diǎn)運(yùn)算能力遠(yuǎn)超過CPU，使其成為處理大規(guī)模數(shù)據(jù)、執(zhí)行復(fù)雜數(shù)學(xué)運(yùn)算的理想選擇。

加速數(shù)據(jù)處理：在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像處理等領(lǐng)域，GPU可以顯著提高數(shù)據(jù)處理的速度和效率。

3. ASIC（應(yīng)用特定集成電路）：

定制化設(shè)計：ASIC是為特定應(yīng)用而定制的集成電路，具有極高的性能和能效比。由于ASIC是根據(jù)特定應(yīng)用的需求設(shè)計的，因此它可以實(shí)現(xiàn)更高的計算密度和更低的功耗。

高性能和低功耗：ASIC在特定應(yīng)用中通常比CPU和GPU具有更高的性能和更低的功耗，這使得它在需要高性能和低功耗的場合（如加密貨幣挖掘、網(wǎng)絡(luò)通信等）中具有獨(dú)特優(yōu)勢。

4. FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）：

• 可編程性：FPGA是一種可編程邏輯器件，可以在硬件級別上實(shí)現(xiàn)定制化的計算功能。用戶可以通過編程來配置FPGA的邏輯電路，以實(shí)現(xiàn)特定的計算任務(wù)。
• 靈活性和可重構(gòu)性：FPGA具有很高的靈活性和可重構(gòu)性，可以根據(jù)不同的應(yīng)用需求進(jìn)行重新編程和配置。這使得FPGA能夠適應(yīng)不斷變化的應(yīng)用需求，并優(yōu)化計算性能。
• 加速特定算法：FPGA可以用于加速特定算法的執(zhí)行，如信號處理、圖像處理、密碼學(xué)等。通過定制化的硬件設(shè)計，F(xiàn)PGA可以顯著提高這些算法的執(zhí)行效率。

隨著數(shù)據(jù)驅(qū)動時代的來臨，CPU、GPU、FPGA等傳統(tǒng)計算單元已不再是單打獨(dú)斗的個體。它們單一的通用架構(gòu)已無法滿足當(dāng)前處理龐大且復(fù)雜數(shù)據(jù)集的要求。為了適應(yīng)這種變化，我們不得不尋求多種計算架構(gòu)之間的協(xié)同合作，以應(yīng)對日益繁重的數(shù)據(jù)處理工作負(fù)載。當(dāng)前，行業(yè)趨勢正朝向一個以異構(gòu)計算為核心的新型技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)變，這使得異構(gòu)計算成為了全球范圍內(nèi)新的競爭焦點(diǎn)。同時，也是各大主流芯片供應(yīng)商的必爭之地。

本文來源：技術(shù)飯-小fan