异构计算（Heterogeneous computing） 异构计算（Heterogeneous computing）技术从80年代中期产生，由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高...我们常说的并行计算正是异构计算中的重要组成部分异构计算近年来得到更多关注，主要是因为通过提升CPU时钟频率和内核数量而提高计算能力的传统方式遇到了散热和能耗瓶颈。...而APU的设计理念则正是让CPU和GPU完美合作，集合两者的长处，用异构计算来达到整体性能的最佳化。...表1.CUDA与OpenCL术语对比 表2.CUDA与OpenCL特点对比 3、异构计算的典型应用 异构计算并不神秘，目前已渗透各个领域，不仅是PC领域，也包括了手持移动设备领域、行业领域，甚至是云计算...事实上，异构计算至少在应用端（前台）并不像它的名字这样生涩，很多应用里面，都有异构计算的身影。小到网页及视频加速，大到DNA计算、蛋白质计算、气象运算，都能和异构计算搭上关系。
异构计算的主要目标是通过不同类型的计算单元的组合使用，优化计算任务的执行效率，提高系统的性能和能效比。...通过在同一计算任务中将适合的计算工作负载分配给最适合它们的计算单元，异构计算能够显著提高计算效率和处理速度。...在实际应用中，异构计算架构已经被广泛应用于多个领域，其中自动驾驶、深度学习和大数据处理是最典型的应用场景。这些应用场景通常需要极高的计算能力和低能耗，异构计算正好能满足这些需求。...异构计算还涉及到特定的编程模型和软件架构，如 OpenCL 和 CUDA，这些技术旨在简化异构计算环境下程序的开发和优化。...总的来说，异构计算架构通过结合使用具有不同指令集和体系架构的多种计算单元，为解决高性能计算和能效优化提供了一种有效的手段。随着计算需求的不断增长和技术的进步，异构计算将继续在各个领域发挥重要作用。
原文 http://www.drdobbs.com/open-source/easy-opencl-with-python/240162614
FPGA异构计算芯片的特点 1 异构计算：WHY 明明CPU用的好好的，为什么我们要考虑异构计算芯片呢？ 随着互联网用户的快速增长，数据体量的急剧膨胀，数据中心对计算的需求也在迅猛上涨。...一种解决方法是通过硬件加速，采用专用协处理器的异构计算方式来提升处理性能。...2 异构计算：STANDARDS 通常我们在为业务提供解决方案的时候，部署平台会有四种选择CPU、GPU、FPGA、ASIC。那有什么标准来评判计算平台的优劣呢？...3异构计算：WHICH3.1芯片特性 对常用的处理器芯片进行分类，有一个明显的特点：CPU&GPU需要软件支持，而FPGA&ASIC则是软硬件一体的架构，软件就是硬件。...讲了这么多，当遇到业务瓶颈的需要异构计算芯片的时候，你是否能够根据业务特性和芯片特性选择出合适的芯片呢？分析完各类芯片特性，接下来，重点来了！
---- 编者按 超异构计算，作为具有划时代意义的算力技术革命，这个趋势已经非常明显。...最近在梳理一些巨头的超异构计算发展趋势，发现：Intel在做非常宏大的战略层面的布局，而NVIDIA则已经在执行层面全面行动。...1.3 超异构计算，具有划时代意义的算力技术革命 从单核到多核，从同构到异构，都可以算是具有划时代意义的计算架构创新。...到了异构计算之后，更多是受限于编程的复杂度，以及CPU的性能仍然在快速提升，因此在异构这里大家停留了很久。...通过xPU的各种架构创新，包括DSA架构的出现，都是为了更好地提升xPU的性能和通用性，以此来优化异构计算的性能/灵活性。 但异构计算局限在某一个特定领域，每个领域的异构计算都是一个个孤岛。
随后 "Fusion" 进化成名为 HSA （Heterogeneous System Architecture，异构计算系统架构）的技术标准，同时吸纳 ARM、Imagination、MTK、Qualcomm
接上篇：深入理解 CPU 和异构计算芯片 GPU/FPGA/ASIC （上） 3.2.1 CPU计算能力分析 这里 CPU 计算能力用 Intel 的 Haswell 架构进行分析，Haswell架构上计算单元有...讲了这么多，当遇到业务瓶颈的需要异构计算芯片的时候，你是否能够根据业务特性和芯片特性选择出合适的芯片呢？ 分析完各类芯片特性，接下来，重点来了！
2 从同构并行到异构并行，异构计算蓬勃发展 2.1 同构并行和异构并行 如上一节讲到的，因为CPU是图灵完备的，可以自主运行，因此，存在基于多核CPU组成的CPU芯片是同构并行的。...CPU+GPU是目前最流行的异构计算系统，在HPC、图形图像处理以及AI训练/推理等场景得到广泛应用。 CPU+FPGA。...此外，需要说明的是，由于ASIC功能固定，缺乏一定的灵活适应能力，因此不存在CPU+单个ASIC的异构计算。...CPU+xPU的异构计算，由于主要算力是由xPU完成，因此，xPU的性能/灵活性特征，决定了整个异构计算的性能、灵活性特征： CPU+GPU的异构计算。...未来，唯有超异构计算，才能保证算力数量级提升的同时，不损失灵活可编程性。才能够真正实现宏观算力的数量级提升，才能够更好的支撑数字经济社会发展。
虽然可以“躺平”，在超异构计算平台直接复制现有的软件架构；但要想发挥超异构计算平台的强大性能，底层软件做一些调整也是必然的（当然，这些调整最好是润物细无声的渐进式迭代）。 底层软件最核心的是操作系统。...因此，引出了我们今天要讨论的话题：在超异构计算时代，操作系统架构会有哪些改变？...2 操作系统视角看超异构计算架构 2.1 超异构计算简介 从单核串行到（同构）多核并行，再从同构的多核并行到异构的多核并行。而典型的异构多核也有CPU+GPU以及CPU+DSA两大类模式。...超异构计算指的是多种异构计算的融合，最终形成CPU+GPU+多个不同类型DSA以及其他各种可能的处理器类型的模式。...跟异构计算一样，增加了加速处理器类别。但和异构的单个加速处理器相比，超异构情况下的加速处理器可以有很多类型，每种类型还可以有很多处理核。
也和很多朋友交流超异构计算相关的话题，大家提到的最主要的一个问题是：超异构和异构的本质区别在哪里？...3 异构计算存在的主要问题 3.1 DSA的问题 DSA无法包治百病。...3.3 异构计算的孤岛问题 随着异构计算成为计算的主流架构，也随着异构的处理器越来越多，最终的系统一定不是Host+某个唯一的xPU加速处理器，而是Host+很多个xPU加速处理器的模式。...4 异构计算的架构优化 4.1 异构计算的优化权衡 维度一：处理器引擎的类型。灵活性和性能是系统架构的核心矛盾，更多的灵活性，也意味着更加易于编程，系统更好驾驭，与此同时却意味着更低的性能。...受限于前面提到的异构计算孤岛问题，把多个异构计算系统合并到一起的时候，不能简单的拼凑，而是要重新构建一个新的超异构计算系统。 接下来，更重要的问题来了：如何驾驭比异构并行更复杂的超异构融合计算？
在不同的移动端上，只用同一种芯片进行计算，是无法实现模型的高效运行的，因此我们需要探索各类芯片的使用，也就是异构计算。...对于异构计算而言碎片化是非常大的挑战。 首先是兼容性问题，同一套代码可能在A手机上跑得好好的，而在B手机上就崩溃或者不能使用了。...二 MNN中异构计算实现方案 在讲MNN异构计算的实现方案之前，我们先来看模型推理的流程。模型推理是一种特珠的有向无环图计算过程，图中每个节点称为算子，计算的输入输出都是张量。...最简单的异构计算设计是直接在算子层别引入加速，将算子的输入复制到执行端所需的内存上，异构计算完成后再复制回来，这样做会有较多的内存拷贝的损耗，移动端上一般会抵消异构计算本身的收益。...三 GPU计算实现与性能优化 由于GPU是泛用性，仅次于CPU，且有软件标准使用的硬件，MNN在异构计算的实践上着重做好GPU的利用。
作者 | 顾钧 2020 开年，ZILLIZ 与 InfoQ 筹备了以异构计算为专题的一系列文章。此篇文章作为异构计算专题的开篇，整体性的介绍了异构计算的定义、场景与局限性。...虽然异构计算能带来潜在的算力提升，但也会造成额外的开发成本。在进行异构计算开发之前，开发者需要进行几个方面的评估。 第一，权衡代码通用性与代码性能。...因此，目前异构计算开发仍然以 CPU 结合 GPU 为主。 寻找异构计算场景 要真正发挥异构计算的优势，必须得寻找合适的场景。否则 GPU 等协处理器并不总是能带来性能的提升。...在这种情况下，异构计算带来的提升就不太可能像硬件厂商宣传的那样达到 10 倍，甚至 100 倍。 前面提到“异构计算也会带来一些额外的 I/O 开销”。...在海量数据的场景下，如何利用异构算力需要仔细的设计，不然异构计算产生的 I/O 开销可能会适得其反。 异构计算在 AI 中的应用 异构计算的优势与局限都非常突出。
比如超异构计算，比如开放生态，比如“软件定义一切，硬件加速一切”，比如完全可编程等等。当这些观点想去寻求共鸣的时候，发现Intel已经在做了很多相关的布局。 看了之后，唯有点赞。...Intel认为超异构计算拥有三大要素： 超异构计算首先要有多种架构的芯片。...超异构，异构的就是不同种类、不同功能的芯片； 其次，在多个节点上面都需要部署已经生产好的芯片； 最后，需要统一的异构计算软件来开发人员更好的对其进行利用。...3.3 超异构计算必须开源开放 各种处理器引擎的金字塔和倒金字塔分层特征： CPU，基础指令构成，只有CPU一个子类型。最好的灵活可编程性，可以用在任何领域，但性能相对最低。...在一点点构建其超异构计算帝国的宏伟大厦。 不谋全局者，不足谋一域；不谋万世者，不足谋一时。Intel的超级战略布局，无出其右。
（按照通用性从高到低排序）本文是 异构计算系列 的第二篇文章，重点介绍机器学习领域涌现的异构加速技术。...机器学习与异构计算 在机器学习领域，异构计算技术的应用是近年来备受产业界和学术界关注的话题。在数据高速增长的背景下，异构计算技术是提升机器学习应用开发流程中“人”与 “机”的效率的重要途经。...但异构计算技术在人工智能领域仍处于快速发展期，进一步丰富工具链以及完善与已有生态的整合是异构计算技术加速落地的重要挑战。...当前异构计算技术的主要推动力是英伟达等技术巨头，也涌现出一批如 ZILLIZ、Kinetica、OmniSci 等新兴技术团队，主流的计算框架如 Spark 等也逐步提高对异构计算的原生支持。...可以预见，异构计算将成为人工智能应用领域的重要技术趋势，在提高产品演进效率、降低设备与人工成本方面发挥至关重要的作用。
1 异构计算：WHY 明明CPU用的好好的，为什么我们要考虑异构计算芯片呢？ 随着互联网用户的快速增长，数据体量的急剧膨胀，数据中心对计算的需求也在迅猛上涨。...一种解决方法是通过硬件加速，采用专用协处理器的异构计算方式来提升处理性能。...图1：计算需求和计算能力的缺口发展形式 2 异构计算：STANDARDS 通常我们在为业务提供解决方案的时候，部署平台会有四种选择 CPU、GPU、FPGA、ASIC。...相关阅读 深入理解CPU和异构计算芯片GPU/FPGA/ASIC （下）
虽然detection在classification基础上焕发了春天，但算法的复杂度确实增加了不少。对于底层平台来说，虽然看起来还是一堆卷积，但图片的增大，带来...
目前处于AI大爆发时期，异构计算的选择主要在FPGA和GPU之间。...实际上我们团队从2014年就开始研究这项技术了，主要致力于以FPGA为载体的数据中心的异构计算，让它能帮助我们解决一些实际的问题。 2....主题 今天分享的主题包括两点，一个是基于FPGA的异构计算的一般性问题，另一个就是我们团队（CTAccel）基于FPGA的异构计算方案。...2.1 基于FPGA的异构计算的一般性问题 对于FPGA在异构计算的一般性问题，结合我们的认识，从以下五个方面来说。 2.1.1 当前处理的困境 上图左边描述的是2016年AMD发布的一个报告。...2.1.5 FPGA异构计算的开发流程和方法学 上图展示了异构系统开发的流程。
软硬件双管齐下，构筑超异构计算时代 在 2018 年英特尔架构日上，英特尔首次向业界明确 XPU 异构愿景：由标量（Scalar）、矢量（Vector）、矩阵（Matrix）、空间（Spatial）组成的...英特尔软硬件双管齐下，成功迈出从 CPU 转向 XPU 的第一步，开始构筑超异构计算时代，推动人工智能无处不在。...英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强进一步介绍道，超异构计算里的“超”体现在两个方面，一是封装集成能力，二是相配套的软件。...如在四月刚推出的第三代英特尔®至强®可扩展处理器里，封装了异构计算能力，增加了深度学习加速器件和专门针对矢量运算加速的 AVX-512，与前一代产品相比，通过硬件和软件优化可以提供达74%的人工智能加速
超算和智能网卡 早在20年以前，基于异构计算的智能网卡就已经应用于超算（HPC）领域。...SmartNICs are an example of DPU (Data Processing Unit) technology AWS和Nitro 云计算催生超大规模数据中心，也同时放大通用算力的不足和异构计算的优势...在异构计算领域，头部云计算厂已经达成共识，相关产品也加速推出，包括支持计算下推的阿里云PolarDB（详见：可计算存储：数据压缩和数据库计算下推），以及 AWS re:Invent2020 再次提到的基于
针对活动中的卡通虚拟人，TMELAND 采用腾讯云异构计算平台提供的 GPU 渲染型实例来应对高并发的实时业务场景，保障乐迷们的音乐狂欢体验。...腾讯云异构计算平台提供云端强大渲染算力支持 丰富的算力选择 作为国内领先的公有云平台，腾讯云在异构计算方向有着广泛的布局和深入的技术积累。...完善的软件生态 除机型实例产品外，腾讯云在异构计算软件生态也积极布局，推出面向计算场景的计算加速套件TACO Kit 和提供GPU 虚拟化共享能力的 qGPU 产品。
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