AI時代，在計算支持領域，云計算、邊緣計算等相繼崛起，我們能看到的算力形態逐漸多樣化。同時，在我們看不到的地方，算力需求依然旺盛。隨著 “十四五” 規劃的不斷落地，加快數字化發展，打造具有國際競爭力的數字產業集群，全面實施智能制造行動計劃，已經成為我國當前發展的重點之一。在此背景下，企業如何突破算力迷局，找到更加高效的算力形態，就變得至關重要。據英特爾預測，到2025年，全球的算力需求將提升 1000 倍。如此旺盛的算力需求，哪里才能獲得呢？在如此多樣的算力形態下，最終的答案究竟是什么？CPU？GPU？ASIC？還是 FPGA？近年來，一個更加可靠的答案逐漸浮現：“全都要”。
“全都要” 并不是貪心，而是一種趨勢。數字化建設的根源在數據，也在智能。面對日趨復雜的大數據和 AI 應用環境，算力需求呈現爆發式增長，帶來的不僅是量的增加，也是形態的變化。但是，作為一家企業，算力與架構及系統的綁定關系決定了其不能頻繁更換底層。因此，當算力的供給增長無法跟上算力需求時，多元化算力的概念便逐漸進入人們的視線。

跨越CPU、GPU、ASIC、FPGA 的異構計算，是多元算力的典型。它能夠將不同架構的運算單元整合到一起實施并行計算，根據任務類型分配計算任務，從而達到優化性能和降低成本的效果。

1. CPU（中央處理器）：

• 控制作用：CPU是計算機系統的核心，負責執行程序指令、控制數據的輸入和輸出、處理內存中的數據等。在異構計算中，CPU通常負責任務調度、系統管理、數據預處理和后期處理等非計算密集型任務。
• 邏輯運算：CPU擅長執行復雜的邏輯運算和控制流程。

串行處理能力：盡管CPU的并行計算能力相對較弱，但其在串行處理方面的能力仍然非常強大，可以處理許多需要順序執行的任務。

2. GPU（圖形處理器）：

• 并行計算能力：GPU最初設計用于圖形渲染，但近年來已廣泛應用于通用計算領域。GPU具有數千個核心，可以并行處理大量簡單任務，非常適合執行數據密集型、可并行化的計算任務，如深度學習中的訓練和推理。
• 浮點運算能力：GPU的浮點運算能力遠超過CPU，使其成為處理大規模數據、執行復雜數學運算的理想選擇。

加速數據處理：在人工智能、機器學習、圖像處理等領域，GPU可以顯著提高數據處理的速度和效率。

3. ASIC（應用特定集成電路）：

定制化設計：ASIC是為特定應用而定制的集成電路，具有極高的性能和能效比。由于ASIC是根據特定應用的需求設計的，因此它可以實現更高的計算密度和更低的功耗。

高性能和低功耗：ASIC在特定應用中通常比CPU和GPU具有更高的性能和更低的功耗，這使得它在需要高性能和低功耗的場合（如加密貨幣挖掘、網絡通信等）中具有獨特優勢。

4. FPGA（現場可編程門陣列）：

• 可編程性：FPGA是一種可編程邏輯器件，可以在硬件級別上實現定制化的計算功能。用戶可以通過編程來配置FPGA的邏輯電路，以實現特定的計算任務。
• 靈活性和可重構性：FPGA具有很高的靈活性和可重構性，可以根據不同的應用需求進行重新編程和配置。這使得FPGA能夠適應不斷變化的應用需求，并優化計算性能。
• 加速特定算法：FPGA可以用于加速特定算法的執行，如信號處理、圖像處理、密碼學等。通過定制化的硬件設計，FPGA可以顯著提高這些算法的執行效率。

隨著數據驅動時代的來臨，CPU、GPU、FPGA等傳統計算單元已不再是單打獨斗的個體。它們單一的通用架構已無法滿足當前處理龐大且復雜數據集的要求。為了適應這種變化，我們不得不尋求多種計算架構之間的協同合作，以應對日益繁重的數據處理工作負載。當前，行業趨勢正朝向一個以異構計算為核心的新型技術生態系統轉變，這使得異構計算成為了全球范圍內新的競爭焦點。同時，也是各大主流芯片供應商的必爭之地。

本文來源：技術飯-小fan