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异构计算调度技术综述.docx
资料介绍
异构计算调度技术综述
随着人工智能、大数据、云计算等领域的快速发展，单一架构计算平台已经无法满足不同类型计算任务对性能、功耗、成本的多元需求，异构计算成为当前高性能计算与边缘计算领域的主流架构方向。异构计算系统通常整合了CPU、GPU、NPU、DSP、FPGA等不同指令集、不同架构的计算单元，通过发挥不同硬件的特性优势，实现算力效率与任务性能的最优平衡。而异构计算调度作为整个异构计算系统的核心中枢，负责将不同特征的计算任务分配到匹配的硬件单元执行，直接决定了异构计算平台的整体运行效率、资源利用率与任务响应性能。
一、异构计算与调度核心需求
1.1 异构计算架构特征
异构计算的核心特征是计算单元的异质性，不同硬件单元在计算能力、内存带宽、功耗水平、并行模型、任务适配性上存在显著差异：CPU擅长逻辑控制与串行任务，具有灵活的分支处理能力与完善的生态支持，适合处理操作系统调度、业务逻辑控制等通用型任务；GPU基于大规模单指令多线程（SIMT）架构，拥有数千个计算核心，适合处理数据并行度高的大规模矩阵运算，是当前人工智能模型训练与推理的核心硬件；NPU专门针对神经网络计算做了架构优化，通过压缩数据位宽、优化脉动阵列结构实现更高的推理算力与更低的功耗，广泛应用于终端设备与边缘推理场景；FPGA具有可重构的硬件逻辑，能够根据任务特性定制计算通路，在低延迟、高吞吐量的特定任务中具有优于通用处理器的性能表现；DSP则专门针对数字信号处理任务优化，在通信、图像处理等领域有着广泛应用。
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