异构计算架构是一种计算系统设计理念，它结合了使用不同类型指令集和体系架构的计算单元，例如 CPU、GPU、NPU、DSP、ASIC 和 FPGA，以实现高效的计算性能和能耗比。这种架构允许这些不同的计算单元共享一个统一的内存系统，但要求程序必须为每种不同的指令集分别编写，以充分利用每个计算单元的特点和优势。
作者 | 万佳 算力助推经济增长，成为数字经济发展新引擎。今年 4 月，由 IDC、浪潮信息和清华大学全球产业研究院联合推出的《2021—2022 全球计算力指数评估报告》显示，计算力指数平均每提高 1 点，数字经济和 GDP 将分别增长 3.5‰和 1.8‰。中国信通院发布的《中国算力发展指数白皮书》表明，在算力中每投入 1 元，将带动 3-4 元经济产出。算力发展指数每提高 1 点，GDP 增长约 1293 亿元。 虽然算力变得愈加重要，但是其发展却面临供需矛盾问题。一方面，对算力的需求增长迅猛。无
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。在后续的专题文章中，我们将深入不同的 AI 应用场景进一步解释异构计算的优势。
半导体产业的创新，总是伴随着新的应用场景出现，AI和5G的到来，也意味着传统的计算架构正面临新一轮的挑战。
关于“弯道超车”，行业内很多人士对此嗤之以鼻，他们认为：做事情要脚踏实地，持之以恒，才有可能超越。
随着AI在安防行业的落地，各类玩家也纷纷进入这一市场。如何实现差异化竞争，其中一个关键因素就是IP的选择。
在过去的一年（2022年），软硬件融合公众号的很多文章，都围绕着“超异构计算”这个重要的主题展开。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？
Chiplet标准UCIe已经得到很多主流大厂的认可，席卷之势愈发明显。但就Chiplet的价值挖掘，目前可见的，都还停留在如何降成本和简单地扩大设计规模方面。我们觉得，Chiplet的价值还没有得到充分挖掘。
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。NVIDIA在云、网、边、端等复杂计算场景，基本上都有重量级的产品和非常清晰的迭代路线图。
“异构计算”（Heterogeneous computing），是指在系统中使用不同体系结构的处理器的联合计算方式。在 AI 领域，常见的处理器包括：CPU（X86，Arm，RISC-V 等），GPU，FPGA 和 ASIC。（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。
DPU芯片，跟之前的GPU、AI芯片最大的不同在于，DPU是集成多种领域加速于一体的集成加速平台。如果说GPU、AI加速芯片，是CPU+xPU单个异构计算的分离趋势，那么DPU的出现，则预示着，整个计算系统，在从单异构的分离逐渐走向多异构的融合。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ---- 如今数据中心的算力需求快速增长，伴随而来的是异构计算变得越来越流行。今天上午10点，LiveVideoStack邀请到了快手异构平台架构师 刘理，本次分享将介绍快手多媒体业务在异构计算（GPU, FPGA, ASIC）方面的探索。 内容涵盖： 1、快手异构计算部门介绍 2、快手直播和海量短视频的处理需求 3、快手异构计算方案的案例，如基于FPGA的自动语音识别任务，基于GPU的端到端的Speech Transformer模型加速。 讲师信息：
计算的问题应该能够：分解成可以同时解决的离散工作；随时执行多条程序指令；使用多个计算资源比使用单个计算资源在更短的时间内解决问题。
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、发展潜力巨大，目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文主要介绍了CPU+GPU基础知识及其异构系统体系结构（CUDA）和基于OpenCL的异构系统，并且总结了两种结构的特点，从而对异构计算有了更深的理解。
去年的时候，抛砖引玉的写了一篇“硬件定义软件？还是软件定义硬件？”的文章，现在再看，发现很多考虑不全面不深刻的地方。继续抛砖，与大家深入探讨此话题。
北京时间，9月21凌晨，NVIDIA GTC 2022秋季发布会上，CEO黄仁勋发布了其2024年将推出的自动驾驶芯片。因为其2000TFLOPS的性能过于强大，英伟达索性直接把它全新命名为Thor，代替了之前1000TOPS的Altan。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ---- 如今数据中心的算力需求快速增长，伴随而来的是异构计算变得越来越流行。7月28日上午十点，LiveVideoStack邀请到了快手异构平台架构师 刘理，本次分享将介绍快手多媒体业务在异构计算（GPU, FPGA, ASIC）方面的探索。 内容涵盖： 1、快手异构计算部门介绍 2、快手直播和海量短视频的处理需求 3、快手异构计算方案的案例，如基于FPGA的自动语音识别任务，基于GPU的端到端的Speech Transformer模型加速。 讲师信
移动AI与端上推理已经不是一个新鲜话题，阿里巴巴开源自家轻量级的深度神经网络推理引擎MNN（Mobile Neural Network），用于在智能手机、IoT设备等端侧加载深度神经网络模型，进行推理预测。出于实时性、保护用户隐私、降低服务器负载的需求，算法工程师会将服务端上由PyTorch/ TensorFlow / Caffe 训练的模型，转成端上推理引擎MNN所使用的格式，调用MNN在移动端上进行推理，也就是在移动端上部署。
经常有软件的同学会问到一个尖锐的问题：在超异构软硬件融合的时代，操作系统等软件是不是需要重构，是不是要打破现有的整个软件体系。我赶紧解释：“超异构软硬件融合不改变现有的软件体系，所有的软件该是什么样还是什么样。”
如果将ChatGPT部署到谷歌搜索中，需要512,820 个 A100 HGX服务器和总共4,102,568 个 A100 GPU，服务器和网络的总硬件成本超过1,000亿美元。
软硬件融合逐步深化并体系化后，逐渐形成很多观点。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。
大家好，我是来自CTAccel的研发负责人周小鹏，我分享的题目是《基于FPGA的异构计算在多媒体中的应用》。FPGA从1984年被发明到现在已经35年了，现在的FPGA有足够的规模去做大规模计算。我们团队主要是研究它能否解决多媒体领域中的现有问题。
导读 在处理某些规模庞大和复杂的数据与计算时，量子计算独有的叠加和纠缠特性在算力方面相比于经典计算表现出强大优势。现阶段，由于量子计算机的研发受限于有效的量子比特数、相干时间长度、量子门操作精度等，对量子计算机的研究焦点进而转向量子模拟器，量子模拟器也因此成为发挥量子优越性和研究量子算法的有效途径。
A10是一款通用的工作负载加速器，相比于上一代产品有显著的算力性能提升，全面适用于AI计算、视频编解码、图形图像处理、云游戏、云桌面等场景。
最近跟一个朋友，交流了一些不那么“纯技术”的话题：后进如何赶超先进？在交流的过程中，也引发了我对技术发展的一些更深层次的思考。
11月3日至4日，2021腾讯数字生态大会将于武汉举办。作为腾讯集团面向产业互联网领域规格最高、规模最大、覆盖面最广的年度盛会，腾讯数字生态大会旨在汇聚全球智慧洞察产业发展新机遇，描绘云、AI、大数据、安全等关键技术的发展蓝图，展示腾讯最新的研究成果、战略规划、技术产品、解决方案。 本届大会由1场主峰会、1场技术峰会、40+专场，以及10000㎡智能体验展区等组成，将全面展示腾讯数字技术创新成果与产业数字化升级最佳实践，并深度融合腾讯会议等线上产品能力，呈现全新的数字化办会理念与参会体验。届时，产
GPU 编程可以称为异构编程，最近由于机器学习的火热，很多模型越来越依赖于GPU来进行加速运算，所以异构计算的位置越来越重要；异构编程，主要是指CPU+GPU或者CPU+其他设备（FPGA等）协同计算。当前的计算模型中，CPU主要用来进行通用计算，其更多的是注重控制，我们可以通过GPU和FPGA等做专用的计算。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 目前，隐私计算平台广泛用到了多种安全技术，包括同态加密、秘密共享、差分隐私、可信执行环境，以及其他一些安全多方计算技术。 虽然这些安全技术的应用很好地保证了数据价值的安全共享，但同时也带来了计算和通信效率的大幅下降。在对安全和效率的双重探索中，星云Clustar 的研究人员基于理论分析和实践应用，提供了一系列安全加速方案。 文献[1] 对联邦学习模型训练中存在的性能问题进行了全面的探讨，基于这些问题，文献[2~4] 提出了多样的解决方案。接下来，我们
杨净 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 再变幻莫测的技术发展周期，如果以年为单位也能探寻到每一次的关键进程。那么在全新的幂集创新中，今年有哪些新技术新突破领衔？又有什么样的趋势值得关注？ 比如已在产业界大放光彩的AI双星：AIGC、AI for Science，他们正在创造了什么新价值？能否解决更多实际问题？ 硬科技创新背景下，屡屡传来进展的异构计算、人形机器人、卫星互联网、AR产品，背后是什么引擎在驱动？ 为了帮读者们准确把握前沿科技趋势，也为了帮更多人串联起技术突破和产业风口的内在线索，更
随着ChatGPT的火爆，AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）逐渐看到了爆发的曙光。短短一个月的时间，所有的巨头都快速反应，在AGI领域“重金投入，不计代价”。
本文介绍了如何深入理解CPU和异构计算芯片GPU/FPGA/ASIC，从计算性能、功耗、开发难度等方面进行了分析对比，并介绍了相关应用和未来发展趋势。
在2016全球超算大会(SC16)上， AMD（纳斯达克股票代码：AMD）宣布推出新版Radeon开放计算平台（ROCm），其中包括对全新Radeon GPU硬件的软件支持，全新数学库和基础雄厚的现代编程语言，旨在加速高性能，高能效异构计算系统开发。AMD还宣布计划在即将发布的ROCm当中支持OpenCL™和各种CPU，包括支持AMD即将推出的“Zen”架构CPU，CaviumThunderX CPU和IBM Power 8 CPU，巩固了ROCm作为GPU计算通用开源平台的地位。 AMD高级副总裁、
全真互联时代所迎来的全新世界，不是 VR、AR、MR，也不是数字孪生，而是虚拟世界和真实世界的紧密结合，是一个虚实集成世界。 打通虚实世界，首先需要强大的算力基础能力，而异构计算就是其中的核心算力支撑。如同下面「藏」在 GPU 里的会议：线上1:1复刻虚拟会场，让您能够亲临虚拟世界现场，感受全真互联的魅力。 「加速，全真互联」异构计算视觉计算分享会现已开场，我们在云渲染元宇宙等您入场👇
为了让计算机掌握人类理解的知识，需要构筑一个由简单概念组成的多层连接网络来定义复杂对象，计算机通过对这个网络的迭代计算与训练后，可以掌握这个对象的特征，一般称这种方法为深度学习（DeepLearning，DL）
AI 模型的训练和推理涉及到一系列软硬件的系统优化，才能保证 AI 作业稳定、快速、高效地运行，能够在长时间的计算过程中保证业务可靠运行，并且可以使 AI 任务的计算用时更短，对资源的利用率提升至最高。以上这些，都对异构计算平台的能力提出了全面的要求，包括调度异构资源、编排 AI 作业、AI 训练和 AI 推理加速等方面。 基于百度在云计算、人工智能领域 20 多年的实践积累，百度智能云在 2021 年推出了 AI 异构计算平台——百度百舸。今年 9 月发布了百度百舸·AI 异构计算平台 2.0，在 AI
当前，生成式AI变革正加速数字化转型，推动经济增长。根据麦肯锡研究，生成式AI技术可使60多个用例每年实现2.6万亿至4.4万亿美元的总体经济效益增长，经济规模大致相当于英国2021年的GDP。在移动领域，AI的影响已经深入到摄影摄像、电源管理、性能提升、恶意软件侦测和安全保障等多个方面，并为用户带来更加个性化、高效、安全和高度优化的体验。
我记得之前看过专门介绍各种PU List的文章，最大的感受是：处理器类型很多很多，从APU到ZPU，26个字母都已经被用光了。大家可能对这些PU都耳熟能详，但要说到各个PU之间的关系和协作，可能大家了解甚少。今天我们会进行基本的介绍。
内容来源：2022年11月12日，由边缘计算社区主办的全球边缘计算大会·上海站圆满落幕。我们非常荣幸邀请到了上海矩向科技有限公司CEO黄朝波黄总来分享，黄总发表了主题为《超异构融合：边缘计算腾飞的契机》精彩演讲。
自2015年5月，Intel（英特尔）以167亿美元收购FPGA生产商Altera后，半导体行业接连传出大整合。
GPU世界：这次非常感谢风辰大神能来到GPU世界来做专访。之前就听说风辰已经活跃于OpenGPU等专业的并行计算社区，对于并行计算领域也从事了好多年，在此是否能请您进一步介绍一下自己以及自己所属的这一行业？ 风辰：我叫刘文志，网名风辰，毕业于中科院研究生院，毕业后在英伟达干了近三年；之后在百度IDL异构计算组跟着吴韧老师；现在在一家深度学习创业公司做异构并行计算相关的内容。 在深度学习领域，无论是训练还是部署对计算能力的需求都非常大。一次训练使用单X86 CPU来做，可能需要一年，使用８核CPU来做，也需
羿阁 整理自 MEET2023 量子位 | 公众号 QbitAI 随着Stable Diffusion、ChatGPT的爆火，AI在今年迎来了大爆发。 这不禁让人想问，这些创新背后的推动机制究竟是什么？ 在MEET2023智能未来大会上，阿里巴巴集团副总裁、阿里云计算平台事业部负责人贾扬清给出了他的答案：AI工程化和开源。 工程化，让开发、迭代到应用的路径变得更加高效；开源可以让工作开展更加迅速，实现市场共赢。 在这个基础之上，贾扬清还进一步指出了AI产业落地的四大明显趋势：AI工程化平台、异构计算、智能产
近日，号称史上最强大的开源模型——Meta Llama 3 正式发布。伴随着日新月异的模型生态，腾讯云异构计算平台作为覆盖90%+大模型客户的AI底座，现已做好充足的准备，围绕Llama 3系列模型，提供从基础设施到编排调度的智算产品矩阵，为企业及开发者提供更快部署、更强性能和更高吞吐的全链路解决方案。
机器之心报道 机器之心编辑部 AI 时代应该构建什么样的 GPU？这家创业公司给出了自己的答案。 去年 5 月，1750 亿参数的超大预训练模型 GPT-3 让世人惊艳，AI 模型体量大规模增长之后产生的效果出乎预料，引发了新一轮的技术发展。今年，一些 AI 模型的体量已经达到了万亿参数，这样的超级模型需要无数 GPU 进行并联计算。 然而不断膨胀的算力需求成为了挑战：摩尔定律已逐渐走向尽头。而在算力之外，硬件功耗与散热的挑战也阻碍着 AI 应用的落地。 7 月 10 日，在上海举行的 2021 年世界人
人工智能创新技术持续涌现，推动新一代技术浪潮向前发展，解决一个个技术难题，其中如何在资源有限的终端场景实现 AI 模型的有效部署，是加速 AI 落地的重要问题。AI 工程师们研发了各种试图缩小模型大小并保持性能的办法，例如量化和蒸馏。 目前相对成熟的模型量化方案是 INT8 量化。而为了推动低比特量化技术的发展，旷视天元 MegEngine 团队对 int4 进行了深入研究。在本届 2022 世界人工智能大会（WAIC）上，旷视天元 MegEngine 异构计算组负责人王彪，将出席 9 月 2 日的技术
大模型推动AI进入新纪元，对计算、存储、网络、数据检索及调度容错等方面提出了更高要求。在9月7日举行的2023腾讯全球数字生态大会“AI超级底座专场”上，腾讯云介绍异构计算全新产品矩阵“AI超级底座”及其新能力。
文/张伟德，曲宁，刘少山 导读：本文介绍百度基于Spark的异构分布式深度学习系统，把Spark与深度学习平台PADDLE结合起来解决PADDLE与业务逻辑间的数据通路问题，在此基础上使用GPU与FPGA异构计算提升每台机器的数据处理能力，使用YARN对异构资源做分配，支持Multi-Tenancy，让资源的使用更有效。 深层神经网络技术最近几年取得了巨大的突破，特别在语音和图像识别应用上有质的飞跃，已经被验证能够使用到许多业务上。如何大规模分布式地执行深度学习程序，使其更好地支持不同的业务线成为当务之急。
2022年5月27-29日，由中国移联元宇宙产业委组织的元宇宙共识大会隆重召开。作为元宇宙产业委常务委员，我应邀发表了主题为《构建面向元宇宙的算力技术体系》的演讲。
作者 | 伍杏玲 出品 | AI 科技大本营（ID:rgznai100） 我们正值数据井喷时代，据 IDC 发布《数据时代 2025》报告显示，全球每年产生的数据将从 2018 年的 33ZB 增长到 2025 年的 175ZB。其中大部分为非结构化数据，对数据实时性的需求不断增强。 此时仅使用深度学习等技术来处理的话，消耗巨大，那么数据爆炸的当下，我们该如何提高算力来面对“AI+”时代？ 英特尔将目光投向 XPU 战略。 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
尽管由于限制，华为拥有设计先进芯片的能力但没法制造出来，但是软硬件优化还是让华为的平台展示出了优秀的性能，日前OpenCV就实现了对华为AI平台昇腾的优化，速度提升很恐怖，差不多是苹果M1处理器的7倍。
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