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算力架构异构
资料介绍
一、算力架构异构的基本定义与产生背景
核心定义
算力架构异构，指的是在同一计算系统中集成多种不同指令集、不同架构、不同性能定位的计算单元，通过协同调度共同完成计算任务的硬件架构设计模式。与传统同构算力架构（所有计算单元采用同一架构设计）不同，异构架构能够根据不同计算任务的特性，匹配最适合的计算硬件，实现算力利用率与整体性能的最优平衡。
产生背景
算力需求的碎片化是异构架构兴起的核心动因。随着数字技术的普及，当前计算任务已经从早期通用科学计算、事务处理，分化为通用计算、AI推理、AI训练、图形渲染、加密计算、信号处理等数十种不同特性的场景：不同场景对计算的并行度、内存带宽、能效比的要求差异极大，传统CPU同构架构无法同时满足所有场景的需求。比如通用CPU擅长逻辑控制与串行任务，但处理大规模并行计算时能效比极低，训练一个千亿参数大模型仅用CPU需要数百年时间，成本超过十亿美元；而GPU擅长大规模并行计算，但处理逻辑复杂的串行任务时利用率不足10%，成本远高于CPU。
此外，摩尔定律趋近物理极限，单一种类计算芯片的性能提升速度已经放缓，通过集成不同架构的计算单元挖掘系统级性能，成为算力提升的重要技术路径。产业链的成熟也为异构架构普及提供了支撑：从芯片设计到操作系统调度，再到上层应用适配，异构计算的工具链已经逐步完善，开发门槛大幅降低，推动异构架构从高端专用领域走向通用算力场景。
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