高性能计算中的異构集成技术

数智创新变革未来高性能计算中的異构集成技术異构集成技术概述高性能计算挑战与需求异构集成技术原理及优势CPU与GPU异构集成案例分析FPGA在异构集成中的应用互联架构在异构集成中的关键作用异构集成的编程模型与工具高性能计算中异构集成未来发展趋势ContentsPage目录页異构集成技术概述高性能计算中的異构集成技术異构集成技术概述异构计算架构的基础概念1.定义与特点：异构集成技术是指在单一计算平台上，整合不同类型的处理器（如CPU、GPU、FPGA、ASIC等）以实现优化性能和能效的计算模式。其核心特征是多元化的计算单元协同工作，各自发挥其专长。2.功能分担：异构系统中的不同组件根据任务特性和需求进行功能划分，例如CPU处理串行和控制逻辑，GPU则擅长并行计算和大规模数据处理。3.性能优势：通过互补性工作负载分配，异构集成技术可显著提升系统整体计算性能，并有效降低能耗比，满足高性能计算领域的严格要求。硬件层面的异构集成技术1.三维堆叠技术：采用三维封装技术将不同类型的芯片层叠在一起，缩短互连距离，提高带宽并减少延迟，从而实现高效的数据交换和资源共享。2.System-on-Chip(SoC)集成：将多种处理元件集成到单片硅片上，以实现更紧凑、低功耗且高集成度的异构计算平台。3.PCIe高速扩展：通用PCIe接口为外部异构设备提供高速通信通道，支持灵活的模块化设计和系统扩展。異构集成技术概述软件栈与编程模型支持1.多核编程挑战：面对异构环境下的多类型处理器，需要开发新的编程模型和工具链来简化程序开发和调试过程，如OpenMP、CUDA、OpenCL等。2.分布式内存管理：异构集成技术需要有效地管理和调度跨多个计算单元的数据，确保高效的缓存一致性、内存访问和通信性能。3.自动化代码优化：随着异构系统复杂性的增加，软件工具需具备针对特定硬件平台的自动代码生成和优化能力，以最大程度地挖掘硬件潜能。应用领域与典型实例1.科学计算与仿真：异构计算被广泛应用于分子动力学模拟、天气预报等领域，通过优化算法在GPU或FPGA上的并行执行，大幅提升计算效率。2.人工智能与机器学习：深度神经网络训练与推理对计算资源需求巨大，异构集成技术在GPU、TPU等加速器上的应用极大地推进了AI领域的快速发展。3.数据中心与云计算：云计算服务商通过异构集成技术优化服务器配置，以应对多样化的业务场景和用户需求，实现更高的资源利用率和成本效益。異构集成技术概述能源效率与散热问题1.能效优化策略：异构集成技术使得不同处理器可根据负载动态调整工作状态，从而节约电能；同时，合理的工作负载分布可以减小热点区域，降低散热压力。2.散热技术发展：随着高性能计算设备功率密度不断提升，如何在异构集成系统中实施有效的冷却方案成为重要研究课题，包括液冷、相变材料以及新型热界面材料的应用探索。3.绿色节能计算：异构集成技术在提升性能的同时注重能耗控制，有助于实现可持续发展的绿色数据中心目标。未来发展趋势与挑战1.异构计算标准化：随着异构集成技术的广泛应用，推动统一标准、简化编程模型和接口规范成为业界共识，这有利于软件生态系统的建设和发展。2.智能化自主优化：未来异构集成系统将更加智能化，能够自适应地进行硬件资源调度、任务分配及性能监测，从而进一步提升系统整体效能。3.先进制程与新硬件引入：随着半导体工艺不断演进，新型计算器件（如量子计算机、光子计算等）的兴起，异构集成技术将面临更多的机遇与挑战，持续推动高性能计算的技术革新。高性能计算挑战与需求高性能计算中的異构集成技术高性能计算挑战与需求计算能力需求激增1.大规模科学模拟与数据分析：随着科学研究、工程仿真以及大数据分析等领域的需求增长，对高性能计算系统的浮点运算能力和内存带宽的要求不断提高，需提供亿级乃至千亿级的并行处理能力。2.人工智能与机器学习的推动：AI及深度学习算法的发展，需要大量的训练与推理计算资源，对GPU、TPU等加速计算单元的需求迅速攀升，使得高性能计算系统必须具备异构计算能力。3.实时决策与预测的时效性要求：在气候变化研究、金融风险控制、医疗影像诊断等多个领域，对计算速度有近乎实时的需求，这进一步加大了对高性能计算硬件与软件系统的性能挑战。能源效率与可持续发展1.能耗限制与绿色计算：高性能计算机系统的能耗问题日益突出，为了实现低碳目标，需要提高计算能效比，通过优化架构设计、引入新型节能技术（如液冷）等方式降低PUE值。2.系统功耗墙挑战：当前超级计算机的功率密度越来越高，逼近物理极限，如何在维持或提升性能的同时，有效抑制系统功耗成为重要的研发方向。3.绿色数据中心建设：高性能计算中心作为数据中心的核心部分，其能源效率直接影响到整个数据中心的运行成本和环境影响，因此高效能低功耗的绿色高性能计算技术成为迫切需求。高性能计算挑战与需求数据存储与传输瓶颈1.海量数据存储需求：大规模数值模拟、天文观测、基因测序等领域的数据产出量剧增，对存储容量和访问速度提出更高要求，需要构建高速、高可靠性的存储体系结构。2.数据通信带宽挑战：高性能计算系统内部节点间的通信以及与外部网络的数据交换是性能瓶颈之一，需要优化互联网络设计，提高通信带宽和减少延迟。3.存储层次结构优化：为解决存储性能与成本之间的矛盾，需要探索更高效的多层次存储解决方案，例如融合HDD/SSD/Tape等多种介质，以及缓存、归档策略的智能管理。编程模型与应用生态构建1.编程复杂性增加：高性能计算系统多采用异构计算架构，使得程序开发面临跨处理器、跨设备间的协同编程难题，需要简化编程模型，提高易用性和可移植性。2.应用软件的优化与适应性：针对不同硬件平台（CPU、GPU、FPGA等），软件开发者需要深入了解硬件特性，针对性地进行代码优化，同时开发支持异构编程的中间件和库。3.生态系统多样性：建立开放、共享、协同的应用生态系统，鼓励社区参与，促进跨学科、跨行业的高性能计算应用软件的研发与创新。高性能计算挑战与需求系统可靠性与可用性提升1.硬件故障容忍度增强：由于系统规模庞大、组件数量众多，单点失效可能导致系统整体性能下降甚至停机，需要构建容错机制和自愈能力，确保服务连续性。2.故障检测与定位快速准确：高性能计算系统中的硬件和软件故障需要能够快速被识别和定位，并采取有效措施加以修复，以降低维护成本和减少系统宕机时间。3.高可用性运维策略：通过健康监测、状态评估、预防性维护等方式，提前发现潜在问题，实施主动运维策略，保障高性能计算系统的稳定运行。安全与隐私保护1.高性能计算的安全威胁加剧：高性能计算涉及敏感数据集中存储与处理，容易成为黑客攻击的目标，需要加强网络安全防护，确保系统不受恶意攻击和入侵。2.数据加密与隐私保护：在数据交互过程中，需要使用强加密技术，确保数据安全传输；对于涉及个人隐私和商业秘密的数据，需要采取有效的隐私保护措施，防止泄露。3.安全审计与合规性监管：建立健全安全管理体系，定期进行安全审计与漏洞扫描，确保高性能计算系统符合国家安全、行业及组织内的各项安全标准与法规要求。异构集成技术原理及优势高性能计算中的異构集成技术异构集成技术原理及优势异构集成技术原理1.多元处理器架构整合：异构集成技术通过将不同类型的处理器（如CPU、GPU、FPGA、ASIC等）封装在同一芯片或主板上，构建出多元化的计算单元组合，实现了资源优化配置和负载均衡。2.数据传输高效协同：该技术强调高速互联网络的设计与实现，确保不同组件间的数据交换高效低延迟，充分发挥各硬件加速器的优势。3.动态任务调度策略：异构集成系统支持灵活的任务分配和动态调度机制，根据应用需求在不同计算资源间智能调整工作负载，提升整体计算性能。能效比优化1.能量效率最大化：通过将计算密集型任务转移到能效比高的硬件（如GPU或ASIC），异构集成技术能够显著降低系统能耗，提高单位功耗下的计算性能。2.功率预算管理：针对功率受限的应用场景，异构集成技术允许动态地管理和分配功率预算，在保证计算性能的同时，确保系统的稳定运行。3.绿色可持续发展：随着数据中心能源消耗日益增加，异构集成技术成为实现绿色计算、推动高性能计算领域可持续发展的重要途径之一。异构集成技术原理及优势1.并行计算模型拓展：异构集成技术推动了并行计算模型的演进，包括混合精度计算、任务并行与数据并行等新型计算模式的发展。2.专用编程框架支持：为了便于开发者利用异构平台，已涌现一系列针对特定硬件架构的编程库与工具包，如CUDA、OpenCL、OpenMP等，简化了跨平台软件开发流程。3.应用程序重构优化：异构集成技术促使程序员重新审视并优化算法结构与执行策略，充分利用各类计算资源的特性以达到最佳性能效果。硬件扩展性与升级性1.模块化设计：异构集成技术采用模块化设计理念，可根据实际应用场景按需扩展计算资源，支持多种处理器类型无缝集成，方便后续硬件升级迭代。2.兼容性与互操作性：异构集成技术注重不同硬件组件间的兼容性标准制定与实施，确保各硬件单元可以相互协作、发挥各自特长。3.集成度提升：随着半导体工艺进步，异构集成技术通过三维堆叠等方式进一步提升了芯片内部集成度，为实现更高性能、更低能耗的计算平台奠定了基础。算法与编程模型适应性异构集成技术原理及优势应用场景多样性1.跨领域应用广泛：异构集成技术适用于科学计算、人工智能、图像处理、大数据分析等诸多领域，满足不同应用场景对计算性能、能效、实时性和安全性等方面的需求。2.高端计算领域的创新驱动力：随着高性能计算、云计算和边缘计算等领域的快速发展，异构集成技术已成为推动技术创新、解决复杂问题的关键技术手段之一。3.特定领域定制化解决方案：针对某些特定领域的应用需求，异构集成技术可以为其提供更加契合需求的定制化硬件方案，如高性能计算机视觉SoC、深度学习加速卡等。未来发展趋势与挑战1.AI与量子计算融合：异构集成技术有望应用于AI与量子计算等领域，探索新型混合异构计算平台的研发，进一步突破现有技术瓶颈。2.边缘计算与物联网应用：随着物联网设备数量激增以及边缘计算需求的爆发式增长，异构集成技术将助力实现更小体积、更强算力的边缘节点设计。3.技术标准化与生态建设：未来异构集成技术的发展将更加注重产业链上下游合作，共同推进相关软硬件接口、编程模型等关键技术的标准化进程，打造开放共赢的产业生态环境。CPU与GPU异构集成案例分析高性能计算中的異构集成技术CPU与GPU异构集成案例分析CPU-GPU异构集成的基本架构与原理1.异构计算模型：阐述CPU和GPU在异构集成系统中的分工协作机制，如CPU负责任务调度和复杂逻辑控制，而GPU专注于并行处理大量数据密集型计算。2.PCIe通信接口：详细说明CPU与GPU之间的高速数据传输通道（如PCIExpress）的工作原理以及带宽需求，对性能影响进行讨论。3.高效编程框架：探讨CUDA、OpenCL等编程接口及库如何简化开发者实现CPU-GPU协同运算的过程，并展示相关优化策略。高性能计算中的典型应用案例1.科学计算加速：以天气预报、分子动力学模拟为例，分析通过CPU-GPU异构集成实现的计算速度提升及其对科研成果的影响。2.机器学习与深度学习：介绍在图像识别、自然语言处理等领域，异构集成如何助力模型训练和推理性能突破，给出具体实验数据对比。3.大数据分析处理：分析CPU-GPU协同在大数据流式处理、实时分析等方面的应用场景及优势，举例说明性能优化效果。CPU与GPU异构集成案例分析异构集成平台的能效比优化1.功耗管理策略：探讨针对CPU-GPU异构系统的动态功耗调整方法，包括负载均衡、工作量划分、能耗监控等方面，以提高整体能效。2.冷却与散热设计：论述针对异构集成硬件的高效冷却方案和热管理系统设计，确保长时间稳定运行和降低能源消耗。3.能效评估指标与基准测试：介绍常用的异构计算系统能效评测标准和工具，如Green500榜，以及相应测试结果的解读。硬件加速器与CPU-GPU协同设计1.FPGA与GPU联合集成：解析基于FPGA的可重构计算单元与CPU-GPU异构系统相结合的设计理念，以及其在特定领域（如定制化加速）的应用潜力。2.多核CPU与多GPU互联：探讨多GPU间的直接互连技术（如NVIDIANVLink），以及在分布式内存、负载平衡等方面的挑战与解决方案。3.新一代处理器架构融合：展望未来高性能计算领域可能出现的新型异构处理器架构，例如AMD的MCM多芯片模块技术和Intel的Xe架构。CPU与GPU异构集成案例分析软件栈与编译器支持1.面向异构编程的抽象层构建：介绍编程模型如OpenMP4.0+和SYCL等对异构编程的支持，以及自动并行化和设备选择等特性。2.编译器优化技术：深入剖析针对CPU-GPU混合代码的编译器优化策略，包括指令级并行、内存层次优化和并行区域调度等手段。3.性能分析与调试工具：评述现有的针对异构计算的性能分析工具（如nvprof,NsightSystems等），以及它们对于诊断性能瓶颈、指导程序优化的重要作用。异构集成技术的发展趋势与挑战1.新兴技术融合：探讨量子计算、神经拟态计算等前沿技术与CPU-GPU异构集成的潜在融合方向，以及由此带来的性能与应用场景的新机遇。2.系统级优化与自动化：展望未来的异构集成系统发展趋势，如智能资源管理和优化算法的自动化，以及在云环境下的弹性伸缩和资源调度。3.标准化与生态系统建设：分析当前异构集成领域的标准化进程，包括API规范、开发框架、生态合作伙伴等方面的挑战与应对措施。FPGA在异构集成中的应用高性能计算中的異构集成技术FPGA在异构集成中的应用FPGA在高性能计算加速中的角色1.硬件可编程性优势：FPGA（现场可编程门阵列）在异构集成中，因其硬件可编程特性，能够针对特定算法与计算任务进行定制优化，实现比通用CPU和GPU更高的性能效率。2.功耗效率提升：在高性能计算场景下，FPGA能够提供比传统处理器更低的能耗比，通过并行处理和流水线设计降低功耗，满足大规模数据中心和超级计算机对于能效的需求。3.实时性和灵活性：FPGA在实时性强和计算密集型的应用领域，如机器学习推理、信号处理、压缩解压缩等领域，表现出显著的计算速度和实时响应优势。FPGA与CPU/GPU协同计算1.异构计算架构融合：在高性能计算系统中，FPGA可以与CPU和GPU协同工作，构建灵活的异构计算平台，通过智能任务调度实现计算资源的有效互补和优化。2.数据传输加速：FPGA可作为高速缓存或者数据处理中间层，有效减少CPU或GPU之间的数据交换延迟，提高整个系统的吞吐量和计算效能。3.计算任务卸载：将计算密集型或瓶颈环节的任务卸载到FPGA上执行，减轻CPU和GPU的压力，进一步提升整体系统的计算性能。FPGA在异构集成中的应用FPGA在深度学习加速中的应用1.模型优化与加速：FPGA可以对神经网络模型的计算流程进行优化重构，实现低精度量化、权重共享等策略，以降低运算复杂度和内存需求，从而加速训练和推理过程。2.高并行度和可扩展性：FPGA支持大规模并行计算和可扩展架构，能应对深度学习模型参数数量和计算规模的增长，保证高吞吐率和较低延时。3.动态适应性：与静态的ASIC相比，FPGA可在运行时动态调整其内部结构以适应不断演进的深度学习模型，具备更强的灵活性和未来兼容性。FPGA在高性能计算存储接口优化中的作用1.存储访问优化：FPGA可以用于实现高效的存储控制器，通过并行处理技术和预取算法优化高速缓存管理和数据传输，降低访问延迟，提高I/O带宽。2.数据压缩与编码：在存储系统中，FPGA可用于实现高效的数据压缩和编码算法，减少实际存储容量需求以及数据传输时间，提高整体存储系统的性能。3.安全加密功能：FPGA还可以提供硬件级别的加密和完整性校验功能，确保高性能计算中的数据安全性和可靠性。FPGA在异构集成中的应用FPGA在高性能计算领域的定制化发展趋势1.趋势与市场前景：随着高性能计算和人工智能领域的快速发展，FPGA的市场需求持续增长，已成为重要且不可或缺的异构计算组件，相关技术研发和产业化进程正在加快。2.IP核复用与快速原型验证：为了满足多样化应用场景的需求，基于FPGA的IP核复用技术与快速原型验证方法得以广泛应用，帮助企业快速开发出具有竞争力的高性能计算解决方案。3.云服务提供商的采纳：AmazonAWS、MicrosoftAzure等云服务提供商已推出基于FPGA的服务产品，展示了FPGA在云计算环境下的广泛适用性和商业价值。FPGA在高性能计算中的挑战与对策1.设计复杂性增加：相较于传统的CPU和GPU，FPGA的设计和调试难度较大，需要专门的技术背景和工具链支持。因此，如何降低使用门槛和缩短开发周期成为重要研究课题。2.兼容性与生态建设：为扩大FPGA在高性能计算中的应用范围，需要加强与其他软硬件平台的兼容性，并建立完善的生态系统，包括开源库、工具链、开发者社区等。3.可靠性和稳定性：在高性能计算领域，系统稳定性和可靠性至关重要。针对FPGA的热管理、错误检测与纠正等方面的研究和技术改进，是确保其在大规模部署中长期稳定运行的关键所在。互联架构在异构集成中的关键作用高性能计算中的異构集成技术互联架构在异构集成中的关键作用异构集成中的高速通信需求1.高带宽低延迟：在异构集成环境中，互联架构必须支持高吞吐量的数据传输，并保证极低的通信延迟，以满足不同计算单元间的高效协同与实时交互。2.可扩展性和灵活性：随着计算节点数量的增长，互联架构应具备良好的可扩展性，适应不同规模的异构系统，同时能够灵活地调整通信拓扑结构以优化性能。3.资源管理和负载均衡：通过智能互联架构，实现计算资源的有效管理和动态负载均衡，确保在异构集成中的整体性能最优。多元化连接协议支持1.多协议兼容：异构集成中涉及多种处理器、存储器和其他加速器设备，互联架构需支持如PCIe、InfiniBand、CPI等多种通信协议，实现无缝对接。2.协议适配与优化：针对不同的硬件特性和应用场景，互联架构需具备相应的协议适配与优化能力，提高异构环境下的数据传输效率和应用性能。3.协议层次化设计：构建分层的互联协议体系，允许在不同层级上进行定制和创新，为未来可能出现的新技术和新标准预留发展空间。互联架构在异构集成中的关键作用能量效率与散热管理1.能耗优化：互联架构的设计需要充分考虑能耗问题，在保障高性能通信的同时，采用节能策略降低系统的总体能耗。2.热管理策略：面对异构集成带来的复杂热分布，互联架构需具备高效的热管理系统，确保在高密度部署条件下仍能维持正常运行。3.动态能耗调节：根据系统负载及任务优先级的变化，互联架构可实时调整通信带宽和电压频率，从而进一步提高整体的能量效率。容错与可靠性增强1.故障隔离与恢复：互联架构应当具备故障检测、隔离以及快速恢复的能力，保证在异构集成中的通信链路失效时，系统仍能保持稳定运行。2.数据冗余备份：设计数据冗余备份机制，减少单点故障对整个系统的影响，提高系统的可用性和可靠性。3.安全性保障：通过加密通信、访问控制等手段，增强互联架构的安全防护能力，防止恶意攻击或数据泄露事件的发生。互联架构在异构集成中的关键作用软件定义互联架构1.硬件抽象化：通过软件定义的方式，实现互联架构的硬件功能向软件层面的迁移，简化系统设计和运维工作。2.动态配置与编程接口：提供灵活易用的编程接口，使得系统管理员可以按照实际需求动态调整互联架构的行为和性能参数。3.可编程网络功能：借助软件定义技术，实现包括流量调度、负载均衡、安全防护等一系列可编程网络功能，进一步提升异构集成环境的整体效能。面向未来的技术演进1.先进互联技术研究：探索和发展新型互联技术，例如光互连、量子通信等，以应对日益增长的高性能计算需求和新的应用场景挑战。2.标准化与开放生态：积极参与和推动相关互联技术的标准化进程，建立开放的合作生态，促进异构集成领域的技术创新与产业化发展。3.适应人工智能与大数据等新兴领域：紧密结合人工智能、大数据分析等新兴领域的需求，开发适应这些场景特点的互联架构解决方案。异构集成的编程模型与工具高性能计算中的異构集成技术异构集成的编程模型与工具多核并行编程模型1.OpenMP与MPI协同：探讨如何使用OpenMP进行共享内存并行处理，以及MPI（MessagePassingInterface）在分布式异构环境中的通信与协调，实现大规模并行计算。2.数据流编程：研究数据依赖关系下的任务调度策略，如StreamIt或Chai等框架，以优化异构硬件上的数据流执行效率。3.多级缓存管理：针对异构系统中多种处理器架构和缓存层次结构，设计高效的缓存一致性机制与数据迁移策略。GPU加速编程模型1.CUDA编程接口：详细阐述CUDA编程语言特性，包括CUDA内核函数、全局内存、共享内存及同步机制，以实现高效GPU计算。2.OpenCL通用编程模型：对比分析OpenCL与CUDA的优势与差异，说明其在支持跨平台异构计算方面的能力和应用实例。3.HIP编程模型：介绍AMD提出的HIP编程模型，作为CUDA向非NVIDIAGPU移植的一种解决方案，并讨论其实现细节和性能优势。异构集成的编程模型与工具FPGA编程模型与工具1.VHDL/VerilogHDL：解析VHDL和VerilogHDL两种硬件描述语言在FPGA异构集成中的应用，以及它们在逻辑综合与布局布线过程中的作用。2.HLS(high-levelsynthesis)工具：探讨C/C++/SystemC等高级语言通过高层次综合工具转化为FPGA硬件描述的过程，如Intel’sStratix-VHLS工具。3.OpenCLforFPGA：介绍XilinxSDx和IntelOpenCLSDK等工具链，以及基于OpenCL实现FPGA程序开发的方法与挑战。TPU编程模型1.TensorFlow与TPU集成：解析TensorFlow库对TPU（张量处理单元）的支持，包括特定的TPU运算符与分布式训练策略。2.XLA编译器：深入分析XLA（AcceleratedLinearAlgebra）编译器的作用及其对TPU性能提升的技术细节。3.TPU编程范式：探讨面向张量运算的编程模式，以及适用于TPU优化的算法和数据结构设计。异构集成的编程模型与工具多芯片模块封装编程模型1.Clos网络互连技术：介绍用于多芯片封装中的Clos交换网络架构，以及如何优化互联带宽与延迟，支持异构计算模块间的高速通信。2.System-on-Chip(SoC)集成：分析SoC设计中不同功能模块的异构集成方式，及其对应的软件抽象层与编程模型。3.Chiplet技术：讨论Chiplet模块化设计思想，以及相应的编程模型与标准化接口规范（如UCIe联盟倡议的IP生态系统）。混合编程框架与工具1.InteloneAPI：介绍Intel提出的统一编程框架oneAPI，旨在简化异构硬件上的编程难度，涵盖DPC++,Level0,DPCPPRuntime等组件的功能和应用场景。2.HIP+ROCm生态系统：剖析AMDHIP编程模型与ROCm开源平台的整体架构，以及它们为开发者提供的全套工具和服务。3.SYCL编程模型：探讨KhronosGroup制定的SYCL标准，如何实现单一源代码在CPU、GPU等多种设备上的并行编译与执行，以满足未来异构计算的需求。高性能计算中异构集成未来发展趋势高性能计算中的異构集成技术高性能计算中异构集成未来发展趋势深度学习加速器在异构集成中的应用趋势1.算法优化与专用硬件融合：随着深度学习算法的发展，未来高性能计算将更加依赖于针对特定算法设计的深度学习加速器，如GPU、TPU等，在异构集成系统中的地位将进一步提升。2.异构计算架构的动态调度：为实现最佳性能，未来系统需要具备更智能的资源管理和任务调度机制，以根据工作负载动态分配深度学习加速器与其他处理器间的计算任务。3.能效比提升与功耗控制：在追求更高计算性能的同时，深度学习加速器在异构集成中的能效比优化及低功耗设计将成为重要发展方向。量子计算集成与高性能计算的融合1.量子计算辅助并行处理：未来的高性能计算将探索利用量子比特的并行性和纠缠性质，开发新型的量子-经典混合算法，以解决传统计算机难以高效求解的问题。2.量子计算单元的嵌入式设计：在异构集成框架下，研究如何将量子计算模块与传统的CPU、GPU等高速通