为何异构计算成为AI时代的新宠儿
当前 ，为何算力已经成为数字经济时代的异构核心生产力 。随着生成式AI时代的计算到来 ，各种大模型应用层出不穷 ，成为宠儿对算力提出了更高的时代要求。单一的为何以CPU 、GPU为核心的异构计算方式 ，显然已经无法满足企业对于多场景下算力的计算要求 ，企业急需求多元化 、成为宠儿高能效比的时代算力 ，源码库来满足不同应用对于不同算力的为何需求 。为此 ，异构异构计算成为AI时代的计算热点 。
何为异构计算 ？成为宠儿异构计算，即Heterogeneous Computing ，时代是一种创新的计算模式，旨在将CPU 、GPU 、FPGA、ASIC等不同的处理器和计算单元进行结合 ，形成一个统一的亿华云计算系统 ，通过多种处理器的协同工作 ，来发挥每个计算单元的优势 ，以提高整体计算性能 、能效比和处理特定任务的能力 ，从而满足AI应用在处理速度 、能效比和应用场景多样性方面的需求 。
相比较于传统的计算方式 ，异构计算主要有以下优势 ：
一是更高的服务器租用计算处理速度。生成式AI以及各种大模型应用需要处理大量且复杂的数据 ，对算力的要求极高 ，异构计算通过不同处理器的协同工作 ，显著提高了处理速度 ，降低了系统延迟 。
二是更高的能效比优势 。数据中心的能耗问题已经成为当前全球用户关注的焦点 ，异构计算由于将不同的免费模板计算任务分配给了最适合的处理器进行执行 ，实现了算力资源的高效利用，从而大大地优化了能效比 ，降低了数据中心的整体能耗 。
三是保障系统的稳定性 ：异构计算平台能够通过智能调度 ，实现了算力资源的合理分配 ，在提升了AI任务执行效率的同时 ，也能够更好地保障系统的整体稳定性 ，模板下载降低了运维管理人员的工作压力 。
四是更高的灵活性和可扩展性。AI即能够部署在本地数据中心 、云端 ，也可以部署在边缘侧 。AI多样化的应用场景需求需要不同的计算资源和能力 ，异构计算由于部署更加灵活 ，扩展性更强 ，因此能够更好地适用于不同场景和不同应用的需求。
五是云计算更好地推动硬件和软件协同：随着AI技术的发展 ，软件和硬件需要更紧密地协同 ，异构计算允许开发者根据算法需求选择最合适的硬件平台 ，因此能够更好地推动软硬件的协同发展 。
综上所述 ，异构计算因其在处理速度 、能效比 、应用场景适应性等方面的优势，在AI时代成为主要的计算模式 ，能够更好地满足AI技术发展和应用需求的不断演进。
异构计算面临的最大挑战有哪些 ？虽然异构计算有着诸多明显的优势 ，但时至今日企业在部署异构计算方面仍旧面临以下挑战：
一是硬件适配与兼容问题 。不同的芯片、不同的硬件平台之间的适配难度较大 ，需要统一的解决方案来实现不同硬件的协同工作 ，解决不同芯片之间和硬件平台之间的兼容性问题 。
二是性能调优难度大 。由于硬件的多元化 ，性能调优成为一个挑战 ，需要程序员对软件和硬件都有深入地了解 。此外，在服务器架构中 ，异构计算可能会带来额外的I/O开销 ，特别是在处理海量数据时 ，I/O速度也有可能会成为主要的瓶颈 。
三是应用编程复杂性 ：异构计算需要在不同类型的处理器之间进行协同工作 ，这增加了编程的复杂性 ，要求开发者不仅要理解软件，还要对各种硬件有深刻认知 。对于某些异构硬件如FPGA ，由于普及程度不高，人才储备较少，限制了异构计算的广泛应用 。
四是生态建设和标准化 ：异构计算的生态圈相对较小 ，缺乏统一的编程框架和标准 ，导致开发效率受限 。
主要的解决方案有哪些 ？如何应对异构计算面临的挑战 ，不妨重点关注以下几个方面 ：
一是建立异构计算平台 ，强化硬件和软件的协同设计 。通过构建统一的算力平台 ，实现硬件性能与计算要求的有效对接 ，以及异构算力的灵活调度和智能运营 ，进一步强化软硬件融合架构 ，实现硬件资源的池化重构和智能分配 ，提升性能和扩展性 。
二是开发统一的编程框架：统一的编程框架有助于降低开发者的应用开发难度 ，加速业务上线的时间 。目前 ，英特尔推出的oneAPI便是一个统一的软件编程架构 ，支持多种异构计算单元 ，包括英特尔和其他厂商的硬件 。它提供开放 、统一的编程语言DPC++ ，以及基于API的高性能库 ，能在多种异构平台上运行并提供极高的性能，其中很多库将开源 ，为进一步扩展增加新功能提供可能。另外 ，华为推出的毕昇 C++ 和北冥融合加速库，其目的也是降低异构编程的复杂性，提高开发效率 。
三是构建开放的生态系统 ：鼓励开源和标准化 ，促进不同厂商之间的协作，共同推动异构计算技术的发展 。开放标准的制定 ，能够为用户提供更多通用性强 、绿色高效 、安全可靠的算力选择 。例如 ，OCP于今年正式立项了开放算力模组规范(OCM) ，首批成员包括中国电子技术标准化研究院、百度 、浪潮信息 、英特尔 、AMD 、小红书 、联想 、超聚变等 ，以CPU 、内存为核心构建最小算力单元 ，兼容x86、ARM等多架构芯片的多代处理器 ，方便用户根据应用场景灵活 、快速组合。
四是强化教育和培训 ：加强高校和产业界的合作 ，培养具备异构计算知识和技能的人才 ，对于解决异构计算挑战，加速异构计算的应用普及也具有重要的意义 。
写在最后：毋庸置疑，异构计算已经成为AI时代的主要计算方式 。当然 ，异构计算的真正普及，仍旧面临着诸多的挑战 ，只有通过开放 、开源的方式，把硬件和软件厂商聚集在一起 ，才能真正推动异构计算的普及和发展 ，为AI应用提供更高性能、更高能效和更低成本的算力平台 。