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从异构计算到大小核设计的演进
资料介绍
异构计算的起源与发展逻辑
异构计算并不是近几年才诞生的新概念，早在上世纪80年代，学术界就已经提出了异构计算的初步构想。在计算机发展的早期阶段，通用CPU是绝对的计算核心，所有任务都依赖CPU完成串行或并行计算，但随着图形处理、信号处理等专用领域对计算能力需求的快速提升，人们逐渐发现，完全依靠通用CPU完成所有任务，不仅成本高昂，而且效率极低——专用任务对算力的特殊需求，通用CPU的通用架构无法针对性满足。
异构计算的核心逻辑非常清晰：通过组合不同架构的计算单元，让不同特性的计算单元承担匹配自身优势的任务，最终实现整体计算效率、算力成本和功耗表现的最优平衡。简单来说，就是让专业的人干专业的事：CPU擅长处理逻辑复杂的串行任务、调度系统资源，GPU擅长处理高度并行的图形计算和通用并行任务，ASIC专用芯片擅长处理固定算法的特定任务，不同单元分工协作，比单一通用计算单元的综合表现更好。
最早落地的大规模异构计算应用，就是个人电脑领域的CPU+GPU组合。在上世纪90年代，电脑的图形显示任务原本由CPU负责软件渲染，随着3D游戏和图形设计的兴起，CPU的算力完全无法满足实时渲染的需求，于是独立GPU应运而生，专门承担图形渲染的并行计算任务，CPU只需要负责场景调度、数据传输和系统管理，这种分工模式大幅提升了图形处理的效率，也成为了异构计算最经典的实践案例。
进入21世纪后，异构计算的应用场景快速扩张：在高性能计算领域，CPU+GPU的异构集群成为了超算的主流架构，全球TOP500超算中绝大多数都采用了这种异构设计；在移动设备领域，除了CPU+GPU，还加入了NPU神经网络处理单元、ISP图像信号处理单元、Modem基带处理单元等一系列专用计算单元，形成了多单元异构的复杂架构；在数据中心领域，CPU+AI加速卡、CPU+FPGA的异构组合也已经成为人工智能算力中心的标准配置。
异构计算发展半个世纪，始终围绕着“平衡”这个核心目标：平衡算力与功耗，平衡通用性能与专用性能，平衡计算成本与应用效率。而大小核设计，其实就是异构计算思想在CPU架构内部的延伸与落地，是摩尔定律逼近物理极限后，芯片设计思路从“堆频率”“堆核数”转向“调结构”“优分工”的必然产物。
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