计算机组成原理 — 异构计算

Posted 2022-03-19 范桂飓

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异构计算

在企业业务需求推动下，人工智能应用已经实现从点到面式的发展，也从通用应用场景渗透到更多行业特定场景，逐渐成为企业发展和生存的刚需。

随着 AI 技术在各行业的广泛应用，深度学习作为训练模型的主流算法，也需要强大的并行处理能力，服务器供应商通过为服务器配置更强大的处理器如：GPU，FPGA 以及 ASIC 芯片等提升计算能力。

目前较为受关注的异构计算方式有 CPU+GPU、CPU+FPGA、和 CPU+ASIC。与传统服务器相比，异构服务器主要的提升为通过协处理器实现更多的并行计算和低延迟的计算能力，支持更大容量的内存满足当下实时负载增加的需求，提供更多外置硬盘插槽，并广泛支持 NVMe/PCIe 等协议，满足数据洪流需求。

在异构计算支撑下，人工智能能够解决的企业需求越来越多，对各行业的渗透更加深入，其中互联网、政府、金融、电信、制造等行业对于人工智能的使用已经日趋成熟，很多碎片化应用也开始被广泛使用，并辐射到媒体娱乐、现代农业、智能家居等多个不同领域。

目前中国较为成熟的应用场景包括精准营销、公共安全及预警等。未来，有望得到⼴泛的应用场景包括：智能导诊，自动驾驶，IT自动化等。这些场景的逐渐落地与应用，将进一步促进异构计算市场的发展。