近年來(lái),人工智能(AI)的快速發(fā)展推動(dòng)了異構(gòu)計(jì)算行業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。針對(duì)深度學(xué)習(xí)等AI任務(wù),GPU和ASIC等加速器得到了廣泛應(yīng)用,如NVIDIA的Tensor Core GPU和Google的TPU。
異構(gòu)計(jì)算,顧名思義是指多種計(jì)算單元(例如CPU、GPU、DSP、AI加速器、FPGA等)的搭配、集成和融合。通常情況下,異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的芯片中既有CPU等傳統(tǒng)的通用計(jì)算單元,也有高性能的專用計(jì)算單元。
與傳統(tǒng)的通用計(jì)算芯片相比,異構(gòu)架構(gòu)具有高性能、低功耗等顯著優(yōu)點(diǎn)。而且,相對(duì)于專用計(jì)算芯片,即使新的算法出來(lái),異構(gòu)架構(gòu)的芯片也可以依賴通用計(jì)算單元加以支持,不至于很快就被淘汰,從而延長(zhǎng)了芯片的生命周期。所以在采用先進(jìn)工藝所需要的投入越來(lái)越大的情況下,異構(gòu)計(jì)算會(huì)成為業(yè)界主流的選擇。
在過(guò)去,異構(gòu)計(jì)算意味著必須以不同方式處理不同的 ISA,而在現(xiàn)代示例中,異構(gòu)系統(tǒng)架構(gòu) (HSA) 系統(tǒng)在使用多種處理器類型(通常是 CPU 和 GPU)時(shí)消除了差異(對(duì)于用戶),通常在 相同的集成電路,以提供兩全其美:通用 GPU 處理(除了 GPU 眾所周知的 3D 圖形渲染功能外,它還可以對(duì)非常大的數(shù)據(jù)集執(zhí)行數(shù)學(xué)密集型計(jì)算),而 CPU 可以運(yùn)行 操作系統(tǒng)并執(zhí)行傳統(tǒng)的串行任務(wù)。
隨著制造技術(shù)的進(jìn)一步擴(kuò)展允許以前的分立組件成為片上系統(tǒng)或 SoC 的集成部分,現(xiàn)代計(jì)算系統(tǒng)中的異構(gòu)性水平正在逐漸增加。 例如,許多新處理器現(xiàn)在包括用于與其他設(shè)備(SATA、PCI、以太網(wǎng)、USB、RFID、無(wú)線電、UART 和內(nèi)存控制器)以及可編程功能單元和硬件加速器(GPU、密碼學(xué))接口的內(nèi)置邏輯 協(xié)處理器、可編程網(wǎng)絡(luò)處理器、A/V 編碼器/解碼器等)。
近年來(lái),人工智能(AI)的快速發(fā)展推動(dòng)了異構(gòu)計(jì)算行業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。針對(duì)深度學(xué)習(xí)等AI任務(wù),GPU和ASIC等加速器得到了廣泛應(yīng)用,如NVIDIA的Tensor Core GPU和Google的TPU。
以異構(gòu)編程為例,計(jì)算任務(wù)要在多個(gè)供應(yīng)商提供的不同的計(jì)算單元上運(yùn)行。例如,有的AI計(jì)算首先需要在CPU或者DSP上進(jìn)行任務(wù)分割或者處理,然后在AI加速器上進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別,再將結(jié)果反饋到CPU進(jìn)行下一輪的計(jì)算。要熟悉不同計(jì)算單元之間數(shù)據(jù)流的調(diào)度、交換和進(jìn)行決策的機(jī)制,這些對(duì)于復(fù)雜的AI系統(tǒng)開發(fā)者來(lái)說(shuō),都是門檻很高的難題。這種耗費(fèi)大量人力、物力的開發(fā)工作,顯然不適合全球大部分人工智能公司都是中小型企業(yè)的現(xiàn)狀。
異構(gòu)計(jì)算行業(yè)上中下游:
(1) 上游主要包括計(jì)算硬件和芯片設(shè)計(jì)廠商,如NVIDIA、AMD、英特爾等。他們負(fù)責(zé)研發(fā)和生產(chǎn)各種類型的計(jì)算加速器和處理器。
(2) 中游主要包括計(jì)算平臺(tái)和解決方案提供商,如云計(jì)算服務(wù)提供商、數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商等。他們提供基于異構(gòu)計(jì)算的計(jì)算平臺(tái)和解決方案,滿足各種計(jì)算需求。
(3) 下游主要包括應(yīng)用開發(fā)商和終端用戶,如科學(xué)研究機(jī)構(gòu)、企業(yè)等。他們利用異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)和解決方案進(jìn)行應(yīng)用開發(fā)和計(jì)算任務(wù)處理,滿足各種需求。
華夏芯是國(guó)內(nèi)最早從事異構(gòu)計(jì)算研究的芯片公司之一。芯片設(shè)計(jì)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)讓李科奕選擇了從異構(gòu)計(jì)算的角度切入,另一方面則是著眼于異構(gòu)計(jì)算應(yīng)用領(lǐng)域的市場(chǎng)機(jī)遇——輔助駕駛、機(jī)器人、智能安防、智能家居、5G等新興應(yīng)用場(chǎng)景的共同特點(diǎn)是只需要“單點(diǎn)”的應(yīng)用開發(fā),而不用像手機(jī)、PC一樣需要匯集眾多第三方的應(yīng)用軟件,從而有很強(qiáng)的生態(tài)依賴性。
據(jù)中研產(chǎn)業(yè)研究院《2023-2028年中國(guó)異構(gòu)計(jì)算行業(yè)市場(chǎng)前瞻分析與未來(lái)投資戰(zhàn)略規(guī)劃報(bào)告》分析:
據(jù)了解,現(xiàn)在大多數(shù)異構(gòu)計(jì)算芯片使用的都是不同供應(yīng)商的IP,需要龐大的芯片設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì),去完成包括IP相互驗(yàn)證在內(nèi)的技術(shù)維護(hù)和設(shè)計(jì)工作。
相比芯片級(jí)異構(gòu),板級(jí)異構(gòu)計(jì)算的優(yōu)勢(shì)是比前者更加靈活。但缺點(diǎn)也很明顯,畢竟主板和主板之間連接起來(lái)使用,一是體積天生比較大,再者就是板與板之間連接的帶寬和功耗都很難達(dá)到最優(yōu)解。
所以,異構(gòu)計(jì)算想要有所突破,或者說(shuō)是適應(yīng)現(xiàn)在以及未來(lái)的應(yīng)用需求,就需要有新的技術(shù)來(lái)支持。
目前異構(gòu)并行計(jì)算向著以下幾個(gè)方向發(fā)展:
(1)集群計(jì)算。這是傳統(tǒng)高性能計(jì)算的領(lǐng)域。但是今天高性能計(jì)算已經(jīng)演變成了異構(gòu)并行計(jì)算的一部分,越來(lái)越多的高性能計(jì)算集群使用GPU、MIC、FPGA等。
(2)單機(jī)計(jì)算。推動(dòng)單機(jī)計(jì)算向異構(gòu)并行計(jì)算發(fā)展的主要?jiǎng)恿κ怯螒?、?jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)等,而主要表現(xiàn)是GPU+CPU的異構(gòu)計(jì)算。
(3)移動(dòng)計(jì)算。近幾年發(fā)展表明,人們對(duì)手機(jī)的需求比對(duì)PC的需求更大。目前幾乎所有的移動(dòng)芯片解決方案都是異構(gòu)的,除了有CPU、GPU之外,還有視頻編解碼單元、音頻處理單元。傾向于把更多工作內(nèi)容轉(zhuǎn)移到手機(jī)上,但是為了保證續(xù)航時(shí)間,移動(dòng)處理器的設(shè)計(jì)一開始就不是以高性能為目標(biāo),這使得要在移動(dòng)處理器上獲取高性能是比較困難的。
(4)嵌入式計(jì)算。在一些惡劣工作環(huán)境下,只有DSP和FPGA能夠滿足要求。
報(bào)告對(duì)我國(guó)異構(gòu)計(jì)算行業(yè)的供需狀況、發(fā)展現(xiàn)狀、子行業(yè)發(fā)展變化等進(jìn)行了分析,重點(diǎn)分析了國(guó)內(nèi)外異構(gòu)計(jì)算行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、如何面對(duì)行業(yè)的發(fā)展挑戰(zhàn)、行業(yè)的發(fā)展建議、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力,以及行業(yè)的投資分析和趨勢(shì)預(yù)測(cè)等等。報(bào)告還綜合了異構(gòu)計(jì)算行業(yè)的整體發(fā)展動(dòng)態(tài),對(duì)行業(yè)在產(chǎn)品方面提供了參考建議和具體解決辦法。
想要了解更多異構(gòu)計(jì)算行業(yè)詳情分析,可以點(diǎn)擊查看中研普華研究報(bào)告《2023-2028年中國(guó)異構(gòu)計(jì)算行業(yè)市場(chǎng)前瞻分析與未來(lái)投資戰(zhàn)略規(guī)劃報(bào)告》。
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2023-2028年中國(guó)異構(gòu)計(jì)算行業(yè)市場(chǎng)前瞻分析與未來(lái)投資戰(zhàn)略規(guī)劃報(bào)告
異構(gòu)計(jì)算是指使用不止一種處理器或內(nèi)核的系統(tǒng)。 這些系統(tǒng)不僅通過(guò)添加相同類型的處理器來(lái)提高性能或能效,而且還通過(guò)添加不同的協(xié)處理器來(lái)提高性能或能效,這些協(xié)處理器通常結(jié)合專門的處理能力...
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