步入計算多元化時代 異構(gòu)計算為什么發(fā)展空間巨大？
在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，隨著信息化的普及，數(shù)據(jù)量的暴增使得人們對存儲空間又有了新要求，同時，機器學(xué)習(xí)、人工智能、無人駕駛、工業(yè)仿真等領(lǐng)域的崛起，使得通用cpu在處理海量計算、海量數(shù)據(jù)/圖片時遇到越來越多的性能瓶頸，如并行度不高、帶寬不夠、時延高等。
為了應(yīng)對計算多元化的需求，越來越多的場景開始引入gpu、fpga等硬件進行加速，異構(gòu)計算應(yīng)運而生。異構(gòu)計算（heterogeneous computing），主要指不同類型的指令集和體系架構(gòu)的計算單元組成的系統(tǒng)的計算方式。
20世紀80年代，異構(gòu)計算技術(shù)就已經(jīng)誕生了。所謂的異構(gòu)，就是cpu、dsp、gpu、asic、協(xié)處理器、fpga等各種計算單元、使用不同的類型指令集、不同的體系架構(gòu)的計算單元，組成一個混合的系統(tǒng)，執(zhí)行計算的特殊方式，就叫做“異構(gòu)計算”。
特別是在人工智能領(lǐng)域，異構(gòu)計算大有可為。眾所周知，ai意味著對計算力的超高要求，目前以gpu為代表的異構(gòu)計算已成為加速ai創(chuàng)新的新一代計算架構(gòu)。
我們?yōu)槭裁葱枰悩?gòu)計算？
談到計算，我們通常會想到cpu，但是cpu屬于通用計算，受制于摩爾定律，隨著計算多元化的發(fā)展，特別是應(yīng)用類型的多樣化，導(dǎo)致cpu在處理某些計算類型方面出現(xiàn)“力不從心”的情況。引入特定的單元讓計算系統(tǒng)變成混合結(jié)構(gòu)成為了必然，每一種不同類型的計算單元都可以執(zhí)行自己最山擅長的任務(wù)。
cpu雖然運算不行，但是擅長管理和調(diào)度，比如讀取數(shù)據(jù)，管理文件，人機交互等，例程多，輔助工具也很多；gpu管理更弱，運算更強，但由于是多進程并發(fā)，更適合整塊數(shù)據(jù)進行流處理的算法；fpga能管理能運算，但是開發(fā)周期長，復(fù)雜算法開發(fā)難度大。適合流處理算法，不管是整塊數(shù)據(jù)進還是一個一個進。還有實時性來說，fpga是最高的。
當人工智能等海量計算力訴求到來之后，gpu、fpga配合cpu進行計算也就“水到渠成”了。
異構(gòu)計算的兩大派別——gpu和fpga
我們最熟悉的異構(gòu)計算平臺就是“cpu＋gpu”以及“cpu＋fpga” 架構(gòu)。這些典型異構(gòu)計算架構(gòu)最大的優(yōu)點是具有比傳統(tǒng)cpu并行計算更高效率和低延遲的計算性能，尤其是業(yè)界對計算性能需求水漲船高的情況下，異構(gòu)計算變得愈發(fā)重要，整個計算行業(yè)生態(tài)無一不在此發(fā)力。
眾所周知，相比cpu，gpu和fpga擁有太多的優(yōu)勢，gpu有更高的并行度、更高的單機計算峰值、更高的計算效率；而fpga的優(yōu)勢則主要體現(xiàn)在它擁有更高的每瓦性能、非規(guī)整數(shù)據(jù)計算更高的性能、更高的硬件加速性能、更低的設(shè)備互聯(lián)延遲。
目前異構(gòu)計算使用最多的是利用gpu來加速。主流gpu都采用了統(tǒng)一架構(gòu)單元，憑借強大的可編程流處理器陣容，gpu在單精度浮點運算方面將cpu遠遠甩在身后。以英偉達、amd為代表的gpu廠家大肆宣傳gpu極大加速通用計算。各個gpu廠家都推出了適用于通用計算的gpu，gpgpu（general perpose gpu）。一時間，整個業(yè)界都在談?wù)揼pu計算。
除了gpu，fpga成為近年半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的熱點。fpga作為一種高性能、低功耗的可編程芯片，可以根據(jù)客戶定制來做針對性的算法設(shè)計。所以在處理海量數(shù)據(jù)的時候，fpga 相比于cpu 和gpu，優(yōu)勢在于：fpga計算效率更高，fpga更接近io。
fpga不采用指令和軟件，是軟硬件合一的器件。對fpga進行編程要使用硬件描述語言，硬件描述語言描述的邏輯可以直接被編譯為晶體管電路的組合。所以fpga實際上直接用晶體管電路實現(xiàn)用戶的算法，沒有通過指令系統(tǒng)的翻譯。
當然除了gpu和fpga，asic也是目前計算芯片的一種選擇。asic是一種專用芯片，與傳統(tǒng)的通用芯片有一定的差異，是為了某種特定的需求而專門定制的芯片。asic芯片的計算能力和計算效率都可以根據(jù)算法需要進行定制，所以asic與通用芯片相比，具有以下幾個方面的優(yōu)越性：體積小、功耗低、計算性能高、計算效率高、芯片出貨量越大成本越低。但是缺點也很明顯：算法是固定的，一旦算法變化就可能無法使用。
目前人工智能屬于大爆發(fā)時期，大量的算法不斷涌出，遠沒有到算法平穩(wěn)期，asic專用芯片如何做到適應(yīng)各種算法是個最大的問題。
不同處理器芯片在構(gòu)建異構(gòu)計算方面有著自己的鮮明特點。cpu、gpu領(lǐng)域存在大量的開源軟件和應(yīng)用軟件，任何新的技術(shù)首先會用cpu實現(xiàn)算法，因此cpu編程的資源豐富而且容易獲得，開發(fā)成本低而開發(fā)周期。fpga的實現(xiàn)采用verilog/vhdl等底層硬件描述語言實現(xiàn)，需要開發(fā)者對fpga的芯片特性有較為深入的了解，但其高并行性的特性往往可以使業(yè)務(wù)性能得到量級的提升；同時fpga是動態(tài)可重配的，當在數(shù)據(jù)中心部署之后，可以根據(jù)業(yè)務(wù)形態(tài)來配置不同的邏輯實現(xiàn)不同的硬件加速功能。
asic芯片可以獲得最優(yōu)的性能，即面積利用率高、速度快、功耗低；但是aisc開發(fā)風(fēng)險極大，需要有足夠大的市場來保證成本價格，而且從研發(fā)到市場的時間周期很長，不適合例如深度學(xué)習(xí)cnn等算法正在快速迭代的領(lǐng)域。
結(jié)語
當前計算多元化趨勢不可阻擋，單一的cpu已經(jīng)無法計算力的需求。在這種情況下，以gpu和fpga為代表的異構(gòu)計算大行其道。特別是人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)的推動，應(yīng)用類型呈現(xiàn)多樣化，其對計算的需求也呈現(xiàn)差異化的特點。不管是“cpu＋gpu”還是“cpu＋fpga” ，都是為了更好地服務(wù)個性化的計算需求。
可以預(yù)見的是隨著計算產(chǎn)業(yè)的演進，異構(gòu)計算具有廣泛的發(fā)展空間，我們也會看到越來越多的異構(gòu)計算架構(gòu)在承載應(yīng)用方面發(fā)揮越來越重要的作用。
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特別是在人工智能領(lǐng)域，異構(gòu)計算大有可為。眾所周知，ai意味著對計算力的超高要求，目前以gpu為代表的異構(gòu)計算已成為加速ai創(chuàng)新的新一代計算架構(gòu)。
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