当前，算力已经成为数字经济时代的核心生产力。随着生成式AI时代的到来，各种大模型应用层出不穷，对算力提出了更高的要求。单一的以CPU、GPU为核心的计算方式，显然已经无法满足企业对于多场景下算力的要求，企业急需求多元化、高能效比的算力，来满足不同应用对于不同算力的需求。为此，异构计算成为AI时代的热点。

何为异构计算？

异构计算，即Heterogeneous Computing，是一种创新的计算模式，旨在将CPU、GPU、FPGA、ASIC等不同的处理器和计算单元进行结合，形成一个统一的计算系统，通过多种处理器的协同工作，来发挥每个计算单元的优势，以提高整体计算性能、能效比和处理特定任务的能力，从而满足AI应用在处理速度、能效比和应用场景多样性方面的需求。

异构计算有哪些主要的优势？

相比较于传统的计算方式，异构计算主要有以下优势：

一是更高的计算处理速度。生成式AI以及各种大模型应用需要处理大量且复杂的数据，对算力的要求极高，异构计算通过不同处理器的协同工作，显著提高了处理速度，降低了系统延迟。

二是更高的能效比优势。数据中心的能耗问题已经成为当前全球用户关注的焦点，异构计算由于将不同的计算任务分配给了最适合的处理器进行执行，实现了算力资源的高效利用，从而大大地优化了能效比，降低了数据中心的整体能耗。

三是保障系统的稳定性：异构计算平台能够通过智能调度，实现了算力资源的合理分配，在提升了AI任务执行效率的同时，也能够更好地保障系统的整体稳定性，降低了运维管理人员的工作压力。

四是更高的灵活性和可扩展性。AI即能够部署在本地数据中心、云端，也可以部署在边缘侧。AI多样化的应用场景需求需要不同的计算资源和能力，异构计算由于部署更加灵活，扩展性更强，因此能够更好地适用于不同场景和不同应用的需求。

五是更好地推动硬件和软件协同：随着AI技术的发展，软件和硬件需要更紧密地协同，异构计算允许开发者根据算法需求选择最合适的硬件平台，因此能够更好地推动软硬件的协同发展。

综上所述，异构计算因其在处理速度、能效比、应用场景适应性等方面的优势，在AI时代成为主要的计算模式，能够更好地满足AI技术发展和应用需求的不断演进。

异构计算面临的最大挑战有哪些？

虽然异构计算有着诸多明显的优势，但时至今日企业在部署异构计算方面仍旧面临以下挑战：

一是硬件适配与兼容问题。不同的芯片、不同的硬件平台之间的适配难度较大，需要统一的解决方案来实现不同硬件的协同工作，解决不同芯片之间和硬件平台之间的兼容性问题。

二是性能调优难度大。由于硬件的多元化，性能调优成为一个挑战，需要程序员对软件和硬件都有深入地了解。此外，在服务器架构中，异构计算可能会带来额外的I/O开销，特别是在处理海量数据时，I/O速度也有可能会成为主要的瓶颈。

三是应用编程复杂性：异构计算需要在不同类型的处理器之间进行协同工作，这增加了编程的复杂性，要求开发者不仅要理解软件，还要对各种硬件有深刻认知。对于某些异构硬件如FPGA，由于普及程度不高，人才储备较少，限制了异构计算的广泛应用 。

四是生态建设和标准化：异构计算的生态圈相对较小，缺乏统一的编程框架和标准，导致开发效率受限。

主要的解决方案有哪些？

如何应对异构计算面临的挑战，不妨重点关注以下几个方面：

一是建立异构计算平台，强化硬件和软件的协同设计。通过构建统一的算力平台，实现硬件性能与计算要求的有效对接，以及异构算力的灵活调度和智能运营，进一步强化软硬件融合架构，实现硬件资源的池化重构和智能分配，提升性能和扩展性。

二是开发统一的编程框架：统一的编程框架有助于降低开发者的应用开发难度，加速业务上线的时间。目前，英特尔推出的oneAPI便是一个统一的软件编程架构，支持多种异构计算单元，包括英特尔和其他厂商的硬件。它提供开放、统一的编程语言DPC++，以及基于API的高性能库，能在多种异构平台上运行并提供极高的性能，其中很多库将开源，为进一步扩展增加新功能提供可能。另外，华为推出的毕昇 C++ 和北冥融合加速库，其目的也是降低异构编程的复杂性，提高开发效率。

三是构建开放的生态系统：鼓励开源和标准化，促进不同厂商之间的协作，共同推动异构计算技术的发展。开放标准的制定，能够为用户提供更多通用性强、绿色高效、安全可靠的算力选择。例如，OCP于今年正式立项了开放算力模组规范(OCM)，首批成员包括中国电子技术标准化研究院、百度、浪潮信息、英特尔、AMD、小红书、联想、超聚变等，以CPU、内存为核心构建最小算力单元，兼容x86、ARM等多架构芯片的多代处理器，方便用户根据应用场景灵活、快速组合。

四是强化教育和培训：加强高校和产业界的合作，培养具备异构计算知识和技能的人才，对于解决异构计算挑战，加速异构计算的应用普及也具有重要的意义。

写在最后：

毋庸置疑，异构计算已经成为AI时代的主要计算方式。当然，异构计算的真正普及，仍旧面临着诸多的挑战，只有通过开放、开源的方式，把硬件和软件厂商聚集在一起，才能真正推动异构计算的普及和发展，为AI应用提供更高性能、更高能效和更低成本的算力平台。