异构融合计算技术白皮书 2023

点中国赛宝智库I编写者参编单位：浪潮电子信息产业股份有限公司、上海矩向科技有限公司、中国电信研究院、清华大学、中国科学院软件研究所、国防科技大学、复旦大学、中国长城研究院、中国电子技术标准化研究院、曙光信息产业（北京）有限公司、同方计算机有限公司、上海熠知电子科技有限公司、阿里云技术有限公司、中参编人员：杨晓明、陈平、刘建、熊婧、李冬、黄朝波、廉建芳、颜秉珩、林显成、董刚、王洲、蔡彦、陈小文、卢晶雨、任翔、刘娜、张政、李宁、崔士伟、徐扬、李璇、刘玉海、尹航、李阳、买强、张磊、张震宁、赵立新、左明敏、周鹏、戴少鹏、杨蔚才、李亚军、伍海龙、陈硕、张阳、刘占民、王佑站、版权声明：本白皮书版权属于工业和信息化部电子第五研究所及参编单位，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：工业和信息化部电子第五研究所”。违反上述声明者，将追究其相关法律责任。编者序近年来，自动驾驶、元宇宙、人工智能等应用不断创新发展，数据规模、算法复杂度以及算力需求爆发式增长。各类加速处理器已成为算力基础设施的重要组件，基于和维护成本增高等问题愈发凸显，亟需从异构年开始，随着AI大模型应用的涌现，算力需求平均每2个月翻一倍；摩根士丹利估计“2022年谷歌的3.3万亿次搜索，平均成本约于大模型搜索的成本是标准关键词搜索的10倍”。需求的变化和成本的约束，再加上基础架构的变革。计算架构已逐渐从目前各自为政、孤岛式的异构计算，走向异构融合计算。同时，以系统设计为中心，按照应用需求来设计、定义和规划计算架构，推动多层级狭义的异构融合计算，指的是多种不同类型、不同架构处理器组成的计算架构。广义的异构融合计算，是指通过将处理器、芯片、硬件设备、操作系统、编程框架、编程语言、网络通信协议、数据中心等不同层次、不同类型的计算技术进行整合优化，以实现多种异构计算资源的高效利用。本白皮书旨在探讨异构融合计算技术的内在机制、应用场景和发展趋势，通过概述计算领域相关概念，回顾计算架构发展历程，分析了异构计算技术的发展现状及面临的主要问题，从硬件层面（芯片级、设备级框架）、系统层面分别提出了异构融合计算技术的探索方案及演进方向，引出了异构融合计算技术的发展趋势，并介绍了异构融合计算领域相关的实践案例。同时，指出了异构融合计算发展面临的挑战：一是，处理器架构的限制，可扩的异构代码编写、优化和管理；三是，系统集成和互操作性技术要求高，难以构建统一的在此，对参与本白皮书编制的各位专家表示衷心的感谢。我们相信，白皮书将为读者提供一个新的视角和思考方式，希望读者能够结合实际应用场景，对异构融合计算当今，数字化技术作为科技与产业新一轮变革的核心驱动力，正在加速各行各业转型升级，一个以计算能力为基础的万物感知、万物互联、万物智能的数字经济时代正加速到来。在这一进程中，算力作为数字经济的核心生产力，由单一算力演变为多样性算力，如《异构融合计算技术白皮书》针对现有算力基础设施无法满足算力需求的问题，深入刨析了异构计算应用场景特点以及计算架构异构演进历程，提出了异构计算发展所面临的问题，引入异构融合计算的概念，并分别从硬件、软件、系统三大层面概述了异构融合趋势和关键技术，系统全面地论证了异构融合计算如何解决传统异构计算的问题，并融合优势，与产业链上下游广泛协同，积极打造云智、训推一体，云网边端协同的分算力基础设施。本白皮书为算力基础设施建设和算力赋能提供了相关技术指引和参考，从基本概念到实践案例，再到未来展望和发展建议，具有较高的实践指导价值，我们相信该白皮书能够为相关企业和研究机构提供有益的启示，我们也期待我国在异构融合计算领域数字化时代，创新应用爆发式增长，传统单一架构计算平台已难以满足多样性算力需求，异构融合计算技术的提出显得尤为重要。该白皮书深入浅出地解析了异构融合计算技融合在一起，实现多种处理器的协同工作，以实现更高效、更灵活的计算能力。本白皮书通过研判芯粒级、设备级的技术融合趋势，为实现更高计算能力、更高能效比、更低算力成本的算力硬件实现，提供了一种实现方案。在软件及操作系统优化、算法定制、统一编程框架、编译器优化等软硬件高效协同设计的思路，这一点对硬件和软件开发都具有重要的引导意义。尽管异构融合计算这一技术还存在一些挑域得到应用和发展。我们有理由相信这一技术将带来更多的社会和经济效益。因此，希望未来的研究能够继续关注这一领域的发展动态，以推动异构融合计算技术的进一步创新和V可以媲美人类语言的诞生！然而，AI算力的猛增，也让IT基础架构面临着前所未有的挑感谢组织方和各位参编人员，适时地推出了这份前瞻且系统的《异构融合计算技术白皮书》。从计算领域相关概念出发，系统梳理了异构计算的背景和发展历程，剖析了异构计算面临的问题，进而引出异构融合计算的提法，在硬件、软件和系统层面进行了充分阐释，最后给出了展望和建议。全文较好地遵循了以系统设计为中心的理念，结合融合架构这一发展方向，指出了异构融合计算的三条演进路径：需要在硬件层面实现芯片级和级的技术创新，需要在软件层面实现跨平台的编程框架和运行环境，需要在系统层面白皮书最大的亮点在于提出了“异构融合计算”的前瞻性概念，强调实现更深层次的协同，突破各异构系统之间的鸿沟，实现通用性和高性能的更高统一，这一观点前瞻性强，值得业界关注。异构融合计算通过多元融合的软硬件协同，实现大规模计算资源池化，更总体来说，白皮书对异构融合计算的概念阐释和技术路线给出了参考，相信在实践中还需要不断丰富和发展。希望大家能够携手并进，共同推动异构融合计算理念的传播，并推荐序4VI异构融合技术是一种将不同种类、不同架构、不同性能的计算或处理单元融合在一起的技术。这种技术的目标是充分利用各种硬件的优势，以实现更高的性能、能效或功能扩展。异构融合技术通常涉及不同类型的处理器、加速器、存储设备等的协同工作，以满足日益复杂的计算需求。从整体出发，“以系统为中心”是异构融合的指导思想，浪潮信息的融合架构3.0是其中的典型代表。总的来说，异构融合技术在不同领域都发挥着重要作用，帮助实现更高效、更强大的计算能力，从而推动了科学、技术和应用的发展。因此，在本白皮书中，编者详细介绍了异构融合的概念、应用场景、现有问题以及未来发展这些案例涉及不同领域，包括人工智能、高性能计算等，可以帮助读者更好地理解异构融合的应用和价值。总的来说，这本白皮书对异构融合技术进行了全面的介绍和分析，为读者提供了深入的了解和洞察。同时，编者也进一步探讨了异构融合技术的挑战和问题，以----赵雅倩浪潮信息体系结构研究部VII势性预警变成迫切的现实。在计算平台的半导体PPA、多层级数据访问架构、总线网络计求的挑战。围绕“如何让数据每一跳都产生更多价值的高效能算力架构”科学发展问题，“异构”是指计算资源或技术具有不同的体系结构、指令集、算法、工作模式等。“融合”是指将不同种类的计算资源或技术进行组合和优化，以实现更高效、更稳定的计算效果。“异构融合”则包含硬件层面（芯片级、设备级）软件层面、系统层面的软硬件协同，既有传统软件的硬件化卸载，也有总线和网络级的融合，整体上形成多种独立的xPU计算引擎间的异构融合互补，甚至表现出一些颠覆性的架构创新，它将引领计算技术的阐述了异构计算技术全栈的历史、现状和前沿探索情况。通过深入浅出的方式，作者让我们了解到异构融合计算技术在提高计算性能、降低功耗以及节约成本等方面的优势。结合实际案例分析，我们更加确信该技术在未来的发展前景。希望能引起异构计算业界对融崛起，种种迹象都在提醒，当前正在孕育着新一代信息技术大变革，我们必硬件和计算模式有难以估量的创新发展空间。摩尔定律失效造成算力增长缓慢，这是目前信息产业面临的重要挑战，对于我们是机遇大于挑战。在后摩尔时代，产业界提出了领域专用架构（DomainSpecificArchitecture,DSA）来应长的需要。云计算的业务形态使得其可以通过将底层异构芯片进行融合、对算力进行抽象和池化，让用户更方便的使用异构芯片和DSA架构，可操作系统系统软件迎来场景驱动的创新发展大机遇。操作系统是最为基础的系统软件，协同的边界拓展到运行时组件，实现硬件芯片、操作系统、编译器等的协同设计，可以说“异构融合计算技术白皮书”汇聚了领域专家的集体智慧，对计算架构演化、发展趋势、实践案例等进行了全方位的梳理，对信息技术发展具有一定的预见性，必将促使更多----杨勇龙蜥社区技术委员会主席、阿里云操作系统研在当今快速发展的技术世界中，计算领域的挑战和机遇无处不在。本白皮书深入探讨了计算领域的发展历程和关键问题，提出了异构融合作为计算发展的重要解决方案，给我众所周知，自动驾驶、元宇宙、人工智能等应用正在塑造我们的未来。然而，这些新兴技术的快速发展也带来了巨大的挑战，尤其是在算力需求方面。本白皮书详细阐述些挑战，强调算力成本不断上升，对企业和研究机构构成了重大挑战。白皮书中异构融合计算的概念引发了我们的思考，它为应对算力需求提供了一个行之有效的途径。通过整合多个异构计算系统，我们可以构建更强大、高效的计算架构，为未来的技术应用和创新铺此外，白皮书强调了行业共同努力和协同创新的重要性。中国科学院微电子研究所在智能计算领域积累了丰富的研究经验并取得了一系列重要成就，研究所也在积极推动跨学科合作，与其他学院、研究机构和行业合作，以推动智能计算领域的研究和创新。我们相信，只有通过全行业的合作，我们才能够应对当前和未来的计算挑战，共同推动技术的发这份白皮书能够激发更多关于异构融合计算的讨论，为我们共同的数字化未来打下----乔树山中国科学院微电子研究所智能感知研发中心副主任X 1 1 1 2 2 3 42.1计算架构的发展历程 4 4 5 5 62.2.1异构计算技术成 62.2.2异构计算架构品 72.2.3异构编程软件逐 8 82.3.1芯片性能提升陷 82.3.2性能和灵活性难 92.3.3异构计算孤岛问 92.3.4异构计算编程框 10 12 12 12 17 21 21 24 26 28 28 32 334.1通用性与高性能统一 334.2计算架构走向收敛 344.3编程复杂度降低 344.4基础组件优化 35 36 36 36 36 37 3811异构计算领域相关概念1.1异构计算异构计算（HeterogeneousComputing）是指不同类型指令集和体系结构的处理器组成可以独立运行，其他加速处理器需要在CPU的协助下运行。因此，异构计算通常是指依据指令的复杂度，处理器引擎分为CPU、Coprocessor（协处理器）、GPU、FPGA、图1-1不同典型处理器间性能与灵活性对比图协处理器集成在CPU内部，用于协助CPU处理特定的计算任务；加速处理器（如.基于DSA的异构并行。CPU和DSA共同构成异构计算系统，DSA可以在定制异构的目标是将任务分解为计算上同构的子任务，然后将每个子任务分配给最适合执行的计算资源(或并行模式)。异构系统通常是由使用不同类型指令集和体系架构的计算单1.2异构融合计算“异构融合计算”是一个全新的概念，目前行业还没有形成统一的定义。从概念上讲，2本白皮书认为，狭义的“异构融合计算”，是一种新的计算架构和方法，通过融合CPU和多种不同类型、不同架构的加速处理器，以实现更大规模、更高性能、更加高效的计算。而广义的“异构融合计算”，则通过不同层次、不同类型的技.超异构：系统中异构处理器的数量为三个或三个以上。“一个称为同构.硬件融合：强调不同处理器之间的深度协同（指单处理器运行，也可以跨同类型中的不同架构处理器运行）。各处理器之间可以通过高速总.软件融合：面向异构（硬件）计算环境，将操作系统、应用软件、编程模型、语言、通信协议、数据等技术资源进行融合和优化，提供统一的软件运行环境和编译.系统融合：通过合理地任务分配和资源调度，异构融合计算系统可以实现更高传统异构计算，特指CPU+xPU的计算架构。异构融合计算与传统异构计算的差异点异构融合计算则具有两种或两种以上的加速处理器类型，并且需要重点关注所有处理器之1.3其他相关概念1.3.1ASIC与DSAASIC（Application-SpecificIntegratedCircuit，专用集成电路）是指应特定需求而设计、3Architecture，特定领域架构），可根据特定应用场景定制处理引擎甚至芯片，支持部分软性价比。SoC(SystemonChip，片上系统)，是一种将多种电子组件集成在一个先进的电路设计和封装技术实现将不同的组件集成到一个芯片上。这种集成方式可以SiP（SysteminPackage，系统级封装）是一种先进的封装技术，它）：MEMS、光学元件等）组合在一起的技术，42异构计算的发展及问题2.1计算架构的发展历程上述计算机体系结构的时代划分，是站在单处理器引擎视角进行的。本白皮书参考上述五个时代的划分，站在多处理器引擎计算架构从简单到复杂的发展视角，提出了如下的2.1.1基于单核CPU的串行计算Computer），其线路必须被重设才能执行不同的程序，通常需要花费长达三周的时间。而CPU微处理器通过支持跳转、调用等控制类指令，使得计算机可以执行各种复杂的计算和CPU的这种设计理念实现了软件与硬件的解耦。即在更在这种架构中，软件开发是基于串行计算的思维，程序或问题被分解成一系列离散的指令，图2-1单核CPU串行计算示意图乘法/除法器等复杂执行单元、指令多发射、乱序执行、52.1.2基于多核CPU的同构并行计算的超高并行计算能力。图2-2多核CPU同构并行计算示意图并行计算（ParallelComputing）是通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。并行计算主要分为时间上的并行和空间上的并行。时间上的并行是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算，以此扩大问题求解1967年，吉恩·阿姆达尔（GeneAmdahl）提出阿姆达尔定律。并行性的理论性能提升受任务顺序部分的限制。阿姆达尔定律证明了处理器数量的增加带来的收益会递减。一方面受系统工作任务并行特征的约束，另一方面，受单芯片设计规模上限的约束，通过多2.1.3基于CPU+xPU的异构并行计算基于CPU+xPU的异构并行计算广泛应用于高性能计算、人工智能等领域。CPU和单位计算的功耗面积等成本也较低；CPU擅长处理串行任务，而GPU则更适合处理并行6），性能和功耗之间的关系是决定计算设备选择的核心因素。为了满足大规模计算的需求，从CPU到GPU，再到TPU（DSA），每一个技术进步都带来了性能的显著提升。基于阵列逻辑）等可编程器件的基础上的半定制电路，或叫可编程的逻辑列阵。FPGA基本结构包括可编程输入输出单元、可配置逻辑块、数字时钟管理模块、内嵌专用硬核，底层内相比，FPGA提供了更大的硬件灵活性，允许开发者根据需要进行硬件编程和定制。这样CGRA可重构计算（Coarse-grainedReconfigurableArchitecture）是一种以空域为基础的并行计算架构，它通过空域硬件结构组织不同粒度和功能的计算资源。与传统的指令驱动计算架构不同，CGRA在运行时根据数据流的特点进行硬件配置，让计算资源形成相对固定的计算通路，从而以接近“专用电路”的方式并行计算。这种结构既减少了取指和译码的延时及能耗，又能以专用电路的方式高效执行。当面临不同的算法和应用时，可2.2异构计算技术蓬勃发展2.2.1异构计算技术成为主流处理器性能平均每2年翻一番；随着登纳德缩放定律的逐渐失效、阿姆达尔定律的充分挖的硅面积，算力密度低，运算单元少，不适合人工智能领域的高并发密集的向量、张量计7的算力需求和密集多样计算需求，单纯依赖CPU一种计算架构已经无法满足，结合不同架异构计算技术已经成为超级计算机、嵌入式系统、人工智能等领域的主流计算模式，未来2.2.2异构计算架构品类众多场景（Scenario）是领域（Domain）的子集。比如AES加解密是一个具体的场景异构计算架构的品类众多，并且不同的品类具体的架构实现也不尽相同。按照不同的DSA/ASIC异构里，异构计算架构8如何实现平衡性能与灵活性，并从系统层面上以更低的成本获取更大的算力、更多的领域2.2.3异构编程软件逐渐成熟随着异构计算的发展和广泛应用，异构编程技术也逐渐成熟。异构编程是指通过编写在平台支持方面，主流的异构计算平台都提供了相应的开发工具和编程模型，以支持异构编程。例如，NVIDIA提供的CUDA编程模型；Xi），在编程模型方面，针对异构计算的编程模型也在不断完善和发展。传统的编程模型如构编程的难度，同时充分发挥了异构计算的优势，目的是让开发者可以更加轻松地进行异在优化工具和框架方面，为了提高异构计算的效率，研究人员和厂商们开发了各种优化工具和框架。这些工具和框架提供了各种编译、调度、调试和优化的功能，以帮助开发简而言之，越来越多的案例表明了异构编程正在逐渐成熟，不仅有全栈的软硬件平台2.3异构计算技术演进困境异构计算技术已经广泛应用于多个领域，如云计算、边缘计算、高性能计算等。但异构计算也逐渐面临性能瓶颈问题，同时面临性能和灵活性难以兼顾、编程框架不统一等问2.3.1芯片性能提升陷入瓶颈升一倍。单个异构计算设备的性能提升有限，只能通过扩大计算集群规模的方式来满足算力快速提升的需求。然而，受限于集群效率，目前上千台服务器和上万张GPU加速卡的.摩尔定律放缓：随着制程工艺不断缩小，摩尔定律的推进速度已经放缓，单纯依靠.能源和散热限制：随着芯片制程工艺的进步，晶体管的体积不断缩小，但同时也带来了更高的功耗和热量产生。在有限的能源和散热条件下，单纯追求性能提升将导致芯片.软件和硬件的协同优化不足：为了充分发挥硬件性能，需要与之相应的软件和算法支持。但在实际应用中，软件和硬件之间的协同优化并不总是能够实现，导致部分硬件性9机系统性能时，不仅需要考虑单个处理器的性能，还需要考虑如何并行化计算任务，2.3.2性能和灵活性难以兼顾性能与灵活性在不同的加速处理器上呈现出不同的特器之间的高效数据交换和协作。这使得DSA在处理大规模数据和复杂任务时例，以满足不同场景下性能和资源需求的平衡。此外，DSA还支持动态地添加或删除处理适配。这意味着开发者需要投入更多的精力进行硬件和软件设计，提高了开发和维护成本。件系统的兼容性问题。在使用过程中，可能需要额外的适配和优化工在异构计算中，不同的处理器各有优势和劣势，选择最适合的处理器取决于特定应用的性能和灵活性需求。尽管DSA提供了一种介于高性能ASIC和灵活的通用处理器之间的解决方案，但其在某些迅速变化的领域中仍面临着挑战。未来的技术研究应集中在如何实2.3.3异构计算孤岛问题突显随着异构计算在各领域的应用落地，多异构共存的异构计算孤岛问题也逐渐突显。多异构计算的硬件层次高集成度和系统软件层次多协同、通用编程模型和开发环境，已成为图2-4从同构到异构再到多异构的演进.各领域加速器难以全局协同：不同的加速器在处理特定领域的问题时表现出色，但相互协同能力差，可能导致系统整体的性能下降。协同能力差主要体现在两个方面：不同的加速器的存储器和内存管理机制不同，导致数据访问和传输方式复杂，数据通路难同；多个加速器的控制机制不同，导致它们之间的同步和协调，需要复杂的并行控制机制.各领域加速器之间交互困难：不同类型的加速器之间进行通信和数据交换需要使用特定的接口和机制，增加了开发的复杂性和难度；频繁大量的通信和数据交换，导致数据负责协调和管理其他硬件加速器的工作。然而，当加速器数量增多或任务复杂度增加时，.物理空间无法容纳多个异构加速卡：由于物理空间的限制，系统中只能容纳有限数2.3.4异构计算编程框架各异不同的异构计算编程框架都拥有其独特的特性和适用环境，开发者在编写程序时需要依据实际需求和硬件设备选择最适合的框架。由于硬件的独特性质，每种硬件都配备了专例如，CUDA是由NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用加速的并行计算。AmpxAI是由AMD开发的基于Python的并行计算库，可在AMD的GPU上实现高效的计算。这就要求开发者掌握多种编程模型和语言，使得代码移植面临巨大的挑战。例如，专即使有统一编程模型的支持，要实现高效的代码仍需要针对特定硬件进行手动优化，这无疑增加了编程的复杂性和开发周期。虽然业界提出了多种方法试图建立统一的异构计算编程框架，以简化开发过程并解决这些挑战，但至今仍未找到完美的解决方案。因此，寻找一个真正统一、能满足所有硬件和应用需求的编程方法，仍然是计算领域的热门研究3异构融合计算技术探索随着计算模式从集中式的单节点计算逐渐走向分布式的多节点协同计算，计算系统变得越来越复杂。异构融合计算技术，不仅仅需要芯片级、设备级等硬件层面技术的支撑，还需要操作系统、编程框架以及跨平台等多种软件层面技术的支持，以及数据中心和新型计算模式等系统层面技术的全力配合。通过整个系统的全方位软硬件协同工作，来达到异3.1硬件层面融合技术探索3.1.1芯片级融合计算架构2015之后，摩尔定律逐渐放缓，集成电路发展进入后摩尔时代，集成电路的整体发展术、SoC验证技术、可测性设计技术、低功耗设计技术、超深亚微米电路实现技术等。SoC设计技术可以降低系统板上因信号在多个芯片之间进出带来的延迟而导致的性能局限，NoC是目前大规模芯片内部互联的最主要通信架构，通过芯片内实现类似于网构，包括目标的处理单元（PE）、交换节点（routers）和互连线（wires），这种互联结构相比传统交叉开关（Crossbar）总线具有可扩展性好、并发性强等特点。随着SoC集成度直接型拓扑结构：所有的路由节点均与计算资源相连，并通过双向链路直接连接。常（Hypercube）NoC。网络是由交换节点和互连线构成的，每个节点连接一个处理单元（RE）和上下左右四个相邻的路由器，每个处理单元通过一个网络接口（Net-InterfaceNI）连接着一个路由器。其中的处理单元可以是处理器核、内存、用户自定义硬件模块或者其他任何可以插入插槽并且可以和网络接口相配的IP（IntellectualProperty路由器之间，路由器和资源之间是由一对输入和输出通道连接。通道是由两条单向的点对各个路由节点之间不一定是直接通过双向链路相连接，而可能是通过这些专门的开关节点SiP是从封装的立场出发，对不同芯片进行并排或叠加的方式封装，将多个具有不同功能的有源电子元件与可选无源器件，以及诸如MEMS或者光学器件等其行分解，然后开发出多种具有单一特定功能、可相互进行模块化组装的裸芯片（如实现了数据存储、计算、信号处理、数据流管理等功能再将这些模块化的芯粒（裸片）互联起来，采用新型封装技术，将不同功能不同工艺制造的芯粒封装在一起，成为一个异构集Chiplet芯片设计具备三大优势：快速开发、低成本、多功能；借助先进的封装技术，特定设计部分选择最先进的技术，而在其他部分选择更成熟、更廉价的技术，从而节省整间、芯片与存储之间的连线封装在硅中介层中，可提供近似在同一个芯片内的互联性能。量，MI300A则把CPU和GPU通过3D装的技术，构建更高效、更经济的芯片系统。这种设计方法简化了芯片设计的复杂性，而根据算力的快速增长需求，以及异构融合的发展大趋势，作为芯片设计集成/融合的主将朝着提供更高的带宽和更低的通信延迟方向总之，NOC技术的发展趋势将主要关注高度异构集成、高带宽低延迟、灵活性、能在工艺进步日益走向物理极限的今天，多种异构芯粒的封装逐渐成为芯片规模持续提综合来看，Chiplet技术的发展趋势包括模块化设计、高性能、能效、低成本制造、标准化和应用领域扩展。这些趋势均有利于推动芯片设计和制造的变革，走向异构融合，为计算核心、内存、和互连集成到单个芯片或芯片上实现高性能计算的同时保持合理的能性能提升的主要瓶颈。为了适应大规模的计算需求，晶圆级芯片技术发展的重点放在3.1.2设备级融合计算架构异构计算架构的融合，可以是芯片级的，也可以是设备级的。在采用现有的、非异构融合芯片的情况下，可以通过设备级多芯片融合计算，有效地获取高性能计算能力。芯片内融合的核心技术是片内总线，类似的，设备级融合的核心技术是芯片间互联的高速总线，部件互联总线）基础上把传输机制从并行改成了串行，通过使用差分信号传输，干扰可以品），每一代的带宽大致上翻倍。到PCIe5.0，通过x16组总线，可以支持双向共约CXL是Intel发布的一种支持缓存一致性协议的芯片间互联总线，CXL基于PCIe内存池，通过硬件机制在加速器和处理器之间高效的共享内存，提升性能并且降低延迟，充当主设备，而设备充当从设备。并且能够支持易失性和非易CXL.io协议用于初始化和链接，因此所有CXL设备都必须支持该协议。其他两种协NVLink是NVIDIA针对GPU加速计算而开发的全新高速互联技术，它大大提升了NVLink2.0开始支持数据一致性，允许从CPU直接访问GPU内存，允许读取来自最炙手可热的服务器类型。通过QPI、PCIe、NVLink等芯片间总线，在设备级实现了（二）设备级融合计算架构技术探索多种异构融合，必然是更加庞大的计算系统。通过功能强大的芯片间互联总线，实现设备级的异构融合计算系统，是一个切实可行的方式。芯片间高速互联总线，级异构融合的关键。也因此，从异构不断融合的发展视角，必然对芯片间互联总线提出一而不是异构融合。如果要想在设备级实现完全异构融合的对等架构，势必需要采用CPUCPUGPUNVMeNVMeSSD合CPU、GPU、其他各类DSA的计算能力，构建设备级异构3.2软件层面融合技术探索可以提升异构融合计算的适用范围和性能，还能为后续的硬件开发提供指导。在这一部分，我们首先对异构软件优化的相关技术进行了深入分析，然后重点讨论了两大关键支持技术领域，即操作系统和编程框架。我们不仅剖析了当前国内外最先进的技术，还明确了未来3.2.1面向异构软件优化技术分析在异构融合计算的背景下，需要进行异构软件优化技术的分析，这包括针对异构计算环境中的软件应用所设计的性能优化方法和策略。异构计算环境通常综合了不同类型的处的性能特点和能力。为了确保在不同类型的计算资源上执行的软件能够以一致的方式运行，避免潜在的错误和运行不一致性问题，需要采用特定的优化技术和方法。每种硬件都有其独有的架构和性能特征。为了充分利用这些硬件资源并确保一致性，软件不仅需要能够在不同的平台上运行，而且应该尽可能的利用平台硬针对异构计算设备，统一的操作系统级开发工具链需要支持针对不同设备类型的编译、在编译器方面，需要支持针对不同设备类型的编译，并为各种硬件架构生成高效的代在调试器方面，针对异构计算设备的调试器需要支持对不同设备类型的调试，以帮助开发人员在异构设备上查找和修复错误。例如，对于GPU，调试器需要能够准确地调试GPU代码，同时能追踪和分析GPU的内存访问和计算操作。调试器还应该提供全面的调在开发库方面，简化编程的工具和库对异构计算设备至关重要。针对异构计算设备的开发库需要提供针对不同设备类型的抽象接口和函数库，以简化异构设备的编程。例如，CUDA和OpenCL提供了针对GPU的函数库和API，帮助开发人员轻松地编写高效的GPU程序。此外，开发库还应提供丰富的示例代码和详尽的文档，以便开发人员快速上手C/C++一种广泛用于跨平台开发的编程语言，具有高度的移植性，可以在多种硬件上编写和运行代码。Python一种高级编程语言，具有丰富的库和工具生态系统，可以通过不同的库和框架实现跨平台的计算。Java一种跨平台的编程语言，通过Java虚拟机（JVM）可以在不同操作系统上运行。OpenCL一种开放计算语言，也代表了一种异构计算标准，允许在不同类型的计算设备上进行并行编程，包括CPU、GPU和FPGA。选择合适的编程语言取决于具体的应用需求和硬件平台。关键是要确保所选编程语言OpenMP一种支持共享内存并行编程的API，可以在不同操作系统和硬件上使用，用于多线程并行计算。CUDANVIDIA推出的用于GPU编程的平台，提供了一套标准化的API和库，用于在NVIDIAGPU上进行并行计算。OpenCL一种跨平台的异构计算标准，提供了一致的API，允许在不同硬件上执行并行计算任务。标准化的API和库可以确保在多种硬件之间实现功能一致性，并能够简化软算力是指计算设备在单位时间内所能完成的计算量。鉴于异构计算设备具有不同的硬件特性和架构，其在计算能力上也存在差异。不同的计算单元具有不同的计算方式和计算密度是指设备在单位面积或单位体积内所能完成的计算量。对于同一类型的异构设备，可以通过计算其计算单元数量、时钟频率、并行度等参数，来计算其通过操作系统、虚拟化和容器等技术，我们可以在软件层面对底层异构算力设备（如隐藏底层不同硬件设备的差异性，提供统一的计算运行时环可变粒度资源技术是实现运行一致性的关键技术。由于计算环境中的资源具有非常高的动态性和不确定性，这要求对应程序能够自动适应不同的计算负载和需求。可变粒度资源技术可以将计算资源分解为更小的粒度，并能够根据实际需求进行动态调整。这种技术可以让计算资源更加灵活地适应不同的应用程序需求，从而更好地利用资源。在云计算环境中，通常会将计算资源分解为裸金属、虚拟机、容器、函数等更小的粒度，并动态调整资源分配和使用。通过可变粒度资源技术可以更好地保证服务的可靠异构计算设备因其多样的硬件架构和接口而带来了管理、维护和安全上的挑战。为了更有效地应对这些挑战，必须提供一种综合的方法，包算设备的性能、温度、功耗等关键指标。通过对异构计算设备的监控，可以及时发现设备例如，通过提供统一的操作界面，可以方便地进行软件的安装、配置和更新，同时对硬件进行管理和维护。对于异构计算设备的软件管理，可以采用容器化技术，将不同种安全管理方面，需要提供统一的安全工具，以确保异构计算设备的安全性。异构计算设备的安全问题主要涉及数据安全、身份认证、漏洞管理等方面。例如，可以采用统一的身份认证机制，对设备的访问进行认证和授权；同时可以通过安全补丁管理迁移工具方面，需要提供统一的迁移方案，以便在不同异构计算设备之间进行快速迁移。异构计算设备之间的迁移涉及到不同的处理器和加速器之间的转换，需要提供一套标将不同种类的处理器和加速器虚拟化为同一种处理器和加速器，以实现快速的迁移。3.2.2面向异构融合的操作系统元异构硬件管理和使用的复杂性。基于以上问题，操作系统需要在多方面进行优化。首先，操作系统需要能够对异构设备进行抽象，将不同的异构设备抽象成标准的Linux设备供程用程序性能；最后，操作系统需要对异构设备的调度使用进行优化，充分发挥异构设备的操作系统提供了标准的设备驱动程序接口，包括字符设备、块设备、网络设备等，异构设备可以通过编写标准的设备驱动程序与操作系统进行交互，从而实现异构设备的统一异构设备的管理流程包括：1）硬件检测，系统启动时检测接入的异构设备，如GPU/DPU/FPGA等，系统创建对应的device。2）驱动程序装载，操作系统检测到异构设备时，会尝试加载对应的驱动程序进行异构设备的初始化、资源的分配、中断的注册等，程序可以通过相应的设备节点访问异构设备，比如通过标准的open/read/write系统调用对为了充分利用多种硬件架构的性能优势，开发人员需要为不同的硬件平台编写不同的代码，这对开发人员来说是一个挑战，同时也限制了应用程序的可移植性，所以需要提供一个统一的编程模型和一套工具，使开发人员可以使用一种语言和一组库来开发可以在不实现统一编程模型的关键是提供一种跨多种硬件架构的高性能并行计算编程语言。这种语言能够支持统一编写可以在各种硬件架构上执行的代码，还应提供一组性能库，覆盖高效的数学、数据分析和图形处理等常见的高性能计算场景，从而能够针对特定的硬件架除了编程语言和性能库，统一编程模型还应提供一组性能工具优化器，帮助开发人员找到应用程序的性能瓶颈并提供优化建议，从而提升应用程序虚拟机、容器、安全容器、裸金属服务器等更多粒度基于云计算的算力抽象方法，以满足用户多样化的资源需求和业务诉求。通过虚拟机承载稳态业务，搭配更加灵活敏捷的容器和安全容器承载敏态业务，并基于云物理机提供更高性能的计算能力的首选，与此同时对云操作系统提出了可变粒度资源统一池化、统一管理及形态互转的要求。可变粒度的资源池化需要解决多种粒度的算力抽象在计算、存储、网络等资源的割裂问题，构建统一的底层资源池，进行统一的池化管理。在此基础上，通过云操作系统提供数据互通的能力。更进一步的，实现资源之间的形态互转，以满足用户希望的随业务变化而改变业务承载实体的灵活需求可变粒度的资源管理能够提升资源调度的灵活性、业务敏理各个进程之间的执行。由于目前调度策略不能满足所有调度器。这种做法可以有效解决升级内核成本较高、调度优化无法快速规模化部署的问题。模块中将不同内存介质划分到不同的NUMAnode，然后将同类型的NUMAnode划分到同提升容器部署密度的同时又不影响业务运行是重点研究的方向。目前资源隔离技术主源优先访问。为了解决这些问题可以采用多种①基于GroupIdentity技术，提升高优先级组的及②基于处理器的硬件资源管理技术，实现CPUcache和内存带宽③memcg内存回收优化，避免应用自身陷入直接内存回收，适用于对时延敏感的容3.2.3面向异构融合的编程框架异构融合计算在计算机领域的应用将逐步扩大，随着各种新型硬件的出现和异构计算框架的不断完善，异构计算编程有望成为计算发展的重要趋势。特别地，在AI领域、HPC科学计算领域方面，对于异构和异构融合的需求是极为迫切的。软件的编程框架决定了其适应性，从底层标准到上层接口套件，目前已有多种异构并行编程框架。特定于底层硬件设备的标准和框架允许开发者直接针对特定硬件设备进行编程，包括全栈异构框架聚焦于开发适用于多平台的编程框架，包含硬件抽象、编程语言、库和在未来，异构融合编程框架的发展在统一性、易用性和广泛性上还有大幅发展空间，也就是1）统一编程模型，以简化异构编程2）向更高级别的抽象发展，以降低并行编程的复杂性3）逐步扩大支持的硬件范围等。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，各种深度学习框架如雨后春笋般涌现出来。提供高效的推理服务。虽然上述框架对主流的模型类型都有支持，但在硬件支持方面，仅这些不被支持的异构芯片面临极大挑战。深度学习框架和推理Server框便是机器学习模型的优化技术。对于同构编程框架，一般的优化技术包括编译加速、循环优化和指令优化、内存优化、低比特量化、模型压缩、多线程优化等。这些对异构编程的第一是对于底层异构算力的支持。上述编程框架除了支持典型本身的发展推广和新兴异构处理器的推广都具有积极的作用。在这方面，已有的一些解决），芯片的代码生成器生成代码。这种方法主要用于推理任务，并且通常需要编写适配新异构都是通用的编程框架。国产的PaddlePaddle等已经考虑了对包含高维稀疏离散异构数据的处理。在企业的实际应用中，可能还存在别的场景。针对这些场景的扩展和优化等可以进除了注重深度学习优化、强化学习支持、灵活和轻量部署，未来的异构编程框架可能会向着自适应计算发展，即在运行时根据输入数据的特征和任务需求，动态地选择最佳的理器集群，来处理大规模计算、求解复杂问题的技术，对并行和分布式计算、大数据处理HPC在科研和工程中的许多方面都有广泛应用，例如基因测序、天气预报、分子动力、工程仿真、天文数据处理、粒子运动求解等。随着高性统方式难以实现性能突破，异构融合的方式逐渐成为流方式之一，势必对异构并行编程框架需求更高。那么更加灵活和可编程的加速器以及更也在发生变化，从而在各个层次面向异构实现。典型的转变主要体现在两个方面，第一是化和异构设计需求的出现，很多原先使用Fortran算等复杂计算领域中，这背后往往是对指数级计算量需求的不断增加。随着网格稠密程度增加、模拟尺度增加，计算量呈现出了指数型增长，促使多学科模拟等正在尝试和建立异面对的是复杂的，涉及大气、陆地等多模块的大规模数据和复杂物理过程。在版本迭代发将趋向于支持更多不同类型的加速器，因此未来也将注重高级别的抽象和编程模型。此外，可能会更加智能化，具备自动优化和并行化的能力。这将会推动更大规模的数据处理和提3.3系统层面融合技术探索系统层面的融合计算技术探索，主要讨论大规模数据中心级的融合技术3.3.1数据中心融合随着新型应用的加速演变，数据中心正转向从单一规模扩展到复杂架构融合。转变之是一个逻辑上的单一的“大应用”，是数据中心级别的业务系统；因此硬件重构需按照“数据中心即计算机”的理念来实践。以系统设计为中心的原则，需要我们重新思考如何构建和部署数据中心资源。它意味着要超越硬件和软件的传统界限，考虑整个数据中心作为一个协同工作的系统。例如，对栈如何相互作用以提高效率。按照业务需求来设计包括如下部分：1）针对性优化：传统的芯片设计通常是通用的，不考虑其在特定应用场景中的性能。而针对特定业务需求的系统用率：传统的通用设计导致资源在某些应用场景中被浪费。而按需设计可以确保资源在特结构和组件交互关系，但打破软硬件界限，通过系统级的协同设计，实现更高效、更灵活出发，专门针对深度学习的特征进行了系统设计。在芯片层面，通过定制高密度的8比特以满足深度学习应用的延迟需求。如下图，主要的计算部分是右上角的黄色矩阵乘法单元（MatrixMultiplyUnit其输入为蓝色的权重（UnifiedBuffer），输出是蓝色的累加器（Accumulators）；黄色的激活（Activation）单元对累加器（Accumulators）执行非线性函数，这些函数传输至缓冲器（UnifiedBuffer）。TPU的硬件设计都紧紧围绕数据中心的业务需求进行了系统设计，在矩阵乘法运算单元方面实现了高密度低位宽的设计，大幅提升了吞吐量;在存储系统方面采用了大容量片上推动了数据中心从规模扩展到架构融合的转变，异构计算的快速发展，不仅反映了算力资源的多样性，还驱动着处理器技术的不断演进和创新。异构计算的融合趋势，降低了超算中心、数据中心和智算中心间的算力服务边界，各类型算力中心利用相似的异构引擎和分布式计算架构，实现更灵活地跨越应用算力架构的本质在于硬件重构与软件定义。其核心技术包括物理层面的“解耦、集中、智能调ISCA2017，In-DatacenterPerformance动的资源动态分配。融合架构可以按照软硬件协同的方式，分三个阶段逐步发展，如下图：进行计算和存储等资源的池化和集中管理，其典型代表为整机柜服务器。融合架构1.0相样可以池化和任意分配，形成各种规模和配置的计算资源。同时，配合应用感知的资源分图，将硬件资源清晰地组织成不同的功能区，功能区在软件定义的控制下形成不同的资源最佳的运行环境，让应用软件与运行环境之间的契合程度达到一个前所未有的水平。这种创新的体系结构，能够实现异构资源的高效融合，这一阶段被视为“数据中心即计算 ），通过软件定义实现远端内存多主机共享与灵活调配。网络可采用非阻塞的多级CLOS拓扑以应用先进的光互连技术，实现机柜间乃至数据中心级别的资源互联，链路传输距离可达本在服务器内部的互连总线需要在机柜内甚至机柜间的外部连接；随着数据速率的升和系统链路变得更加复杂，互连链路延展已经接因此，需要应用实验设计法和响应曲面统计法等仿真方法论，对复杂链路高速互连进行高精度的拟合仿真研究，充分考虑多变量及造工艺、温度等因素），准确分析解耦池化系统多样化拓扑和传输速率的互连链路风险与（3）运用新型供电与散热技术(如直流供电、液冷），提升计算密度与系统能效。例提升服务器功率密度，并保证冷却液零泄漏。优化散热系统流阻，提升传热系数，降低PUE值。这些技术可以有效提高计算密综上所述，数据中心级融合架构通过在互联、调度、软件和基础设施等多个层面进行基础设施的灵活性和使用效率。这是未来数据中心发展的重要另外，数据中心级融合架构在支持业务敏捷性方面也具有发展潜力。未来有望通过应用感知调度技术，实现业务类型的智能识别，然后自动调配匹配的计算资源。这种技术手段包括:应用特征抽取，通过分析应用程序代码、通信模式等自动提取应用特征;资源建模，成动态资源调度方案。这种机制进一步提高了数据中心资源利用率，也使得业务部署和扩从战略高度看，数据中心级融合架构已经逐步在云计算中心、智算中心等领域开始落地，在助力企业实现IT基础设施数字化转型，具有多方面优势。首先，它支撑云计算、AI等新业务在数据中心层面的弹性部署，使企业IT系统具备敏捷性。其次，它提升资源3.3.2新型计算模式融合测，量子计算有望在3~5年后实现一些小规模的实际应用。这些先进计算技术也面临着如存算一体的计算架构融合代表着计算领域的一项重要前沿技术，其潜在影响巨大。传统的PIM方法将计算引入了存储器中，实现了在的创新。例如，美国加州大学的谢源教授在JUMP项目中推动一项名为“Intelligentmemoryandstorage”的研究任务，探索如何在存储器内部实现智能计算。三星电子在业内率先将存算一体化（PIM）融合集成到高带宽内存（HBM）的进一步计算架构融合方案，（PCU）将性能提高4倍，同时降低能耗高达70%。AMD将这合，在其InstinctMI100GPU计算加速卡中搭载了三星HBM存算一体技术领域取得了显著的进展，推出了基于SRAM的存算一体芯片，如“摩鸿途的典型功耗。与量子计算的架构融合是另一个关键方向。与传统计算机相比，量子计算机具有天然的量子并行计算能力，已被证明在若干场景上具有相对于传统计算的极大优势。全球有超过20家公司正在开展量子计算相关的研究。其中，在分布式超导量子计算方面，2019科学技术大学研究团队推出了包含66个比特的“祖冲之号”超导量子处理器；2021年40比特量子芯片。在光学量子计算方面，美国国家标准与技术研究院、代尔夫特大学、中国科学院上海微系统与信息技术研究所等机构可以生产兼具高探测效率（>90%）、高重复频率（>150MHz）的超导纳米线单光子探测器，光学量子计算的基本操作（如概率性的控制逻辑门）、各种量子算法的简单演示验证均已实现。中国科学技术大学研究团队构建了光量子计算原型机“九章”及其升级版“九章2.0”，据此实现了量子优越性这一4异构融合计算发展趋势NVIDIA市值超过了万亿美金。从同构走向异构，再进一步走向异构融合，是计算架构从简单到复杂的必然演进趋势。异构融合计算方向的早期探索中，国际巨头Intel、NVIDIA4.1通用性与高性能统一计算架构一直存在通用和专用的矛盾，即系统越复杂，计算模式越发展快速，越需要通用性较强的灵活计算平台；但系统算力需求越来越高，就需要尽可能把业务逻辑固化成硬件加速电路，也就越需要专用性高的定制计算平台。解决这个矛盾的思路是：为不型的系统内计算工作任务，匹配最合适的计算处理器类型，同时不同的计算处理器组整的通用性较强的整体系统。通俗的讲，就是通过工作任务专业分工，实现系统整体图4-1根据灵活性特征的系统工作任务分类系统可以看作是多项工作任务的组合，这些工作任务虽然各有特点，但整体上具备“二八定律”的特点，即不同系统中大约80%的工作任务是相似甚至相同的。针对任务的针对不同任务的灵活性/性能特征，把任务划分到这三个层次，然后采取各自特征能力4.2计算架构走向收敛图4-2根据指令复杂度的典型处理器类型划分型、不同领域、不同场景、不同厂家、不同架构的处理器，如果不加以约束，会导致处理异构融合计算，会面临多种处理器类型和架构；并且，随着云网边端逐渐走向融合，4.3编程复杂度降低要想推动异构融合计算的编程适配，核心的思路跟异构计算架构一致，就是要简化异全跟不上软件的更新节奏。需要更进一步的系统架构创新，把传统的软件层面的能力（如4.4基础组件优化常规的系统栈是分层的，即系统的多个基础组件组成单个系统层，多个系统层成系统栈。异构融合计算的软硬件系统栈，是在纵向的单个异构软硬件系统栈的基础上，进行的横向整合和优化。单个纵向的异构计算软硬件系统栈性能，决定了异构融合系统最应用层框架层系统层硬件层图4-3系统栈分层示意图以人工智能领域为例。随着人工智能技术的快速发展，基于自研芯片算力服务平台进行训练已经成为趋势。然而，这种训练方式不可避免地会带来更多的移植与调优工作。在这个过程中，除了在集群、并行策略、算子和工具包等方面的优化外，还需要完成包括DeepSpeed/Megatron/Colossal-AI/a程序系统调度也需要进行调整，包括操作系统配置和网络协议参数等。其中训练的优化工作主要包含以下三个方面：能，提升硬件使用率。通过这种方式，可以更有效地利用硬件多级并行策略，实现超大规模训练。这样不仅可以提高训练速度，还可以扩大模型的规模，组配比等进行定制优化，提升训练扩展比。这样可以进一步提高训练效率，扩大训练规模。在针对每一个纵向的单个异构系统全栈优化的基础上，进一步对横向的整个异构融合系统进行全栈协同优化。异构融合全栈协同优化将帮助我们更好地利用硬件资源，提高系5异构融合计算发展建议异构融合计算是未来计算领域的重要趋势，它将不同架构、硬件和技术融合在一起，以实现更高性能、更低能耗和更广泛应用的计算。为了推动异构融合计算的发展，以下是5.1加强政策引导，布局重点项目建设税收优惠、人才引进等举措。此外，应该加强对异构融合计算领域的专业人才培养和支持，包括设立相关课程、提供创业支持、建立培训和奖励机制，培养具备交叉学科背景的复合同时，积极推动产业合作，鼓励企业、高校和科研机构建立“异构融合计算产业联盟”。通过组织技术论坛、举办创新赛事等方式，加强异构融合计算技术的市场推广和宣传，以吸引更多开发者参与该领域的研发和应用。此外，还应引导国家基金与社会资本有明确定义异构融合计算领域的发展目标，制定中长期技术攻关研究规划，为技术研发和应用提供明确的指导方向。重点涵盖通用大芯片、普适互联操作系统、高性能数学库、卓越性能图形库、异构统一编程框架、异构任务调度软件、下一代存储技术、以及下一代网络通信协议等关键研发项目。并在实际中落地这些项目，包括建设智算中心、超算中心等新型基础设施，特别关注支持具备竞争优势的项目，积极推动产业、学术界和研究机构5.2构建标准体系，强化融合技术牵引建立异构融合计算的标准组织，制定相关标准和规范，引导企业和研究机构关注前沿为核心理念的基础上，依托“异构融合计算产业联盟”和其他平台组织，与算力生态的上下游标准化组织共同制定硬件、软件以及软硬件层面的异构融合计算技术标准规范，覆盖指令集架构、产品参数规格、通信协议、数据交换、系统架构、交互接口、外观形态、服建立适用于异构融合计算的标准体系，积极与国际标准化组织合作，特别在NOC技术、SiP技术、融合架构技术、统一编程框架等领域，促进异构融合计算技术的规范化和普及，以避免碎片化研究和低质量的重复工作。我们鼓励开放的发展模式，推动计算产业链中各环节主体的协同参与，促进标准与科技的互动和协调，以促进标准体系建设的开源5.3聚焦关键技术，推动计算技术创新包括微架构设计（例如指令集、逻辑单元、逻辑单元布局、流水线、分支预测、缓存设计、内存管理等）、芯片封装、内核与线程设计（包括多核心、超线程、并发管理等）、低功耗设计（例如节能模式、动态频率调整等）、安全性与可靠性（如加密技术、错误检测与纠正等）、芯片调试与性能优化以及制造工艺等方面的投入。加速通用大芯片的设计进程，实现不同类型计算单元的协同设计，研究最佳任务映射和调度策略，以提升芯片性能和能务能力（包括资源管理、并行计算、交叉编译、异构兼容等）。同时，开发统一的编程模型和语言，设计领域特定语言，突破多层次编译优化技术，开发轻量级运行时调度系统，研究高效的资源管理和调度技术，实现统一的系统管理和监控工具以实现动态的任务调度和资源管理，以实现不同计算单元之间的最优任务分配和资源共享，从而提高系统的探索新的系统集成和验证技术，开发系统集成和验证工具，以确保不同计算单元之间的有效集成和验证，保证系统的稳定性和可靠性。通过电路级优化、算法级优化、系统级优化等多种手段，提高异构计算系统的能效和性能，将异构融合计算技术应用到实际场景中，通过实践验证技术的可行性和有效性，推动技术的推广和应5.4加速产业变革，促进新型技术应用物计算等，推动包括更高性能的融合芯片、更高效的算法、更优化的编译器、更快速的内存/网络访问等异构计算技术的研发和创新，以满足未来计算需求的增长。将异构融合计算技术应用到具体的行业和领域，如自动驾驶、人工智能、元宇宙等，通过实际应用来推动技术的进步，促进产业链上下游企业的合作，建立健全的产业生态系统，推动多产业的变案，并进行宣传推广，推动异构融合计算技术在这些领域的应用和推广，形成良好的应用附录异构融合计算实践案例1CPU+XPU技术融合案例硬件架构的演变和基于XPU的软件生态系统的发展代，相应的软件生态系统也进行了跨平台、开源联盟等尝试，主要应用于工业自动化、网将不同类型和功能的芯片部署在同一平台上，采用先进的封装技术实现多节点部署，同时Intel目前在芯片和异构融合方案上的重要成果是2023年推出的第四代至强可扩展处理器。这款处理器增加了多种加速引擎，以提供AI、高性能计算、安全、网络、数据分析Intel推出的oneAPI是一种基于CPU+XPU异oneAPI，开发者可以获得一致的编程接口，覆盖了库、工具和解决方案等多个层面，实现了OpenVINO、AnalyticsZoo、BigDL等技术，从而实现应用的跨平台复用，降低软件开为IPDK的社区驱动的基础设施层编程开发框架，提供了基础设施应用接口和目标抽象接口，用于工作任务应用和硬件能力供应。此外，2022年，Intel联合Linux基金会发起了OPI（开放可编程基础设施项目），为IPU等下一代架构和框架培养社区驱动的开放生态下表总结了Intel在基础设施和应用加速上的全面推进，并分12适应全新的工作负载。没有历史包3IntelFPGA是全球第二大FPGA平456等，融合+重构到超异构计算7任务可运行在云端、边缘甚至终端，运行在不同厂家的硬件8从完全可编程网络，扩展到完全可编9OneAPI(框架)、IPDK(框架)+OPI(开2GPU+DPU融合案例和垃圾邮件过滤等应用卸载字符串搜索，同时还提供公钥加密引擎、真随机数发生器图1BlueField系列产品图DOCA对于DPU就像是CUDA对于GPU。为了使ISV、服务提库文件、运行时组件和服务组成的框架，建立在一套经过验证的驱动程序之上。其中的一络数据包的实时GPU处理为例。在原来的处理过程中，CPU是协调人，也是主要瓶颈。它在同步NIC和GPU任务以及管理多个网络队列方面承担了太多的责任。因为它必须使图2CPU协调原理图以协调发送或接收网络操作，CUDA内核可以直接向GPU发送和接收数据包，而无需CPU核心或内存。图3GPU协调原理图3CPU+DSA技术融合案例上海熠知电子科技有限公司（以下简称“熠知电子”）定位高端计业务，并具备芯片架构设计、前端逻辑设计、后端布图设计、产品板级设计、驱动集成构融合的方式在单芯片内集成了40核的ARMv8.2CPU（主频2.5GHz~3.0GHz）、基于DSA架构的自研NPU（40TOPS@INT8算力）、视频编解TF7000系列选用了新型的MESH片上网络（Network-on-Chip确保数据可以图4MESH片上网络架构然有助于提示性能，但其价格昂贵且存在供应链风险。TF7000系列的设计采用片上内存NPU之间共享地址访问空间，这使得需要以便快速交接处理。使用这种存算一体和共享存储空间的设计之后，基于普遍可以买到的图5片上内存SRAM架构人工智能推理运算的计算模式通常是可预测的，因此采用DSA芯片面积、更低的功耗、更高的运行速度下面实现人工智能的图6TF7000片内局部图图7TF7000系列异构处理器连接拓扑Chiplet是目前行业内实现芯片算图8TF7000系列TF7000系统异构处理器可广泛应用于电信、金融、作系统、云平台、集中式数据库、分布式数据库、中间件、大数据平台、数据安全等软件4DPU+云原生技术融合案例但大量sidercar容器的使用，不仅导致系统资源消耗较高，也让容器网络存在实现负载，图9