今天给大家科普一个新词，异构计算。听起来好神秘，是不是跟异形，外星人有关系？其实所谓的通用计算，就是用CPU算，那么异构计算呢？就是用CPU+各种增强卡来计算，包括GPU，FPGA等。其中应用最广泛的就是使用CPU+ GPU的组合了，这个组合如今被用来征服癌症，探索核清洁能源，甚至连最新一代的超级计算机都由这个组合搭建而成，真正的开始帮助人们探索世界的宽度与广度。GPU在民用领域被广为人知的用途就
随着深度学习对人工智能的巨大推动，深度学习所构建的多层神经网络模型的参数空间已从百万级上升到百亿级，这对计算能力提出了新的挑战。在8月9日的阿里云企业级ECS发布会上，最新一代异构计算通用GPU实例GN5规格族就是一款用于搭建深度学习加速平台的云端利器，相比上一代GPU计算型实例，GN5最高性能提升了整整94倍。“品学兼优”的GN5采用了NVIDIA Pascal架构旗舰级P100 GPU，可在云
1、什么是异构随着计算向多元化发展，越来越多的场景开始引入CPU、DSP、GPU、ASIC、FPGA等多种不同计算单元来进行加速计算，由此，异构计算应运而生。异构计算的核心点在于“异构”二字，说白了就是用不同制程架构、不同指令集、不同功能的硬件组合起来解决问题，这就是异构计算。Tips：异构计算的百科定义：异构计算是一种特殊形式的并行和分布式计算，它或是用能同时支持simd方式和mimd方式的单个
在AI浪潮中，无论是企业还是国家，对算力的需求都日益高涨。近期启动的“东数西算”项目，更是从宏观层面大力打造AI基础设施。但位于不同地理位置的计算机之间通信延迟较高，如何统筹兼顾、高效利用不同地区的计算能力，是当下亟待解决的重大议题。与此同时，在大数据时代的背景下，如何保护隐私数据也成为社会热点，国家出台了数据安全、隐私保护的一系列法规。针对以上难点，Sky Computing成功利用空间异构分布
1、异构计算系统 它主要由以下三部分组成： （1）一组异构机器。 （2）将各异构机器连接起来的高速网络。它可以是商品化网络，也可以是用户专门设计的。 （3）相应的异构计算支撑软件。2、异构计算 是在异构计算系统上进行的并行计算，是一种使计算任务的并行性类型（代码类型）与机器能有效支持的计算类型（即机器能力）最相匹配、最能充分利用各种计算资源的并行和分布计算技术。3
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2023-07-28 15:36:29
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异构计算的英文名称是Heterogeneous computing，主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。常见的计算单元类别包括CPU、GPU等协处理器、DSP、ASIC、FPGA等。我们常说的并行计算正是异构计算中的重要组成部分异构计算近年来得到更多关注，主要是因为通过提升CPU时钟频率和内核数量而提高计算能力的传统方式遇到了散热和能耗瓶颈。而与此同时，GPU等专用计
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2023-07-25 16:33:48
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深度学习训练和推理的过程中，会涉及到大量的向量(vector)，矩阵(matrix)和张量(tensor)操作，通常需要大量的浮点计算，包括高精度（在训练的时候）和低精度（在推理和部署的时候）。GPU， 作为一种通用可编程的加速器，最初设计是用来进行图形处理和渲染功能，但是从2007年开始，英伟达(NVIDIA)公司提出了第一个可编程通用计算平台（GPU），同时提出了CUDA框架，从此开启了GPU
异构计算（Heterogeneous Computing），异构计算技术从80年代中期产生，由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大，已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。随着通信和网络技术的迅速发展，网络计算概念应运而生。同构网络计算系统now或cow首先兴起，接着很快涌现出异构网络计算系统，从而使异构计算近年来成为并行/分布计算领域中的主要研究热点之
U 和 GPU 共享内存和缓存。AMD 的 APU 采用的就是这种结构，目前主要使用在游戏主机中。
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2022-04-07 11:32:47
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heterogeneous，异构而不是异步；
1. 异构系统
Android/ iOS
CPU/GPU x86 架构 CPU
手机上的 ARM CPU
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2017-03-04 16:59:00
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概念所谓异构计算，是指CPU+ GPU或者CPU+ 其它设备（如FPGA等）协同计算。一般我们的程序，是在CPU上计算。但是，当大量的数据需要计算时，CPU显得力不从心。那么，是否可以找寻其它的方法来解决计算速度呢？那就是异构计算。例如可利用CPU（Central Processing Unit）、GPU（Graphic Processing Unit）、甚至APU(Accelerated P
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2022-03-23 11:01:38
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heterogeneous，异构而不是异步；
1. 异构系统
Android/ iOS
CPU/GPU x86 架构 CPU
手机上的 ARM CPU
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2017-03-04 16:59:00
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OpenCL:一种异构计算架构目录1 摘要 2 为什么需要OpenCL？ 3 OpenCL架构 3.1 介绍 3.2 平台模型 3.3 执行模型 3.3.1 内核 3.3.2 上下文 3.3.3 命令队列 3.4 内存模型 3.5 编程模型 4 基于OpenCL的编程示例 4.1 流程 4.2 图像旋转 4.2.1 图像旋转原理 4.3 实现流程 4.4 图像旋转 5 总结 6 参考文献 1由于晶
计算种类有很多，边缘计算、异构计算，量子计算等等不胜枚举。不同计算有不同的聚焦领域和特定用途，各自发展历程也有极大差异，不过总体来说，计算是现代及未来世界解决问题的主要方法。异构计算的意义是什么？说到异构计算，其实对于了解电脑行业的人来说并不陌生。随着计算向多元化发展，越来越多的场景开始引入CPU、DSP、GPU、ASIC、FPGA等多种不同计算单元来进行加速计算，由此，异构计算应运而生。异构计算
传统的计算模式下，CPU是计算的主体。在摩尔定律还成立的年代，CPU的计算能力每18个月就会翻倍，同时工程师们还发展出了多核以及多CPU等技术。然而近年来，随着硅芯片逼近物理和经济成本上的极限，摩尔定律已趋近失效。但与之相对的却是，互联网的蓬勃发展、信息量爆炸式增长以及AI技术研究和应用普及，都对计算能力的要求变的更高。在这种情况下，工程师们发明出将不同类型指令集和体系架构的计算单元组合在一起的计
谈及“异构”计算，我们接触更多的是 " 通用计算“ ，及以传统CPU 架构为主的计算架构。随着业务和市场的需求，通用计算到了瓶颈阶段，传统CPU架构升级更新带来的性能提升已经无法满足业务对算力增长的需求，而异构计算是科技进入智能时代和全真互联网时代的算力基础。 那什么是异构计算呢？异构计算（Heterogeneous Computing）是用不同制程架构、不同指令集、不同功能的硬件组合起
一、看到很多人在问什么叫异构计算，看来这个概念还比较新，我就试着来解释一下这个概念。 计算单元可以分成：通用计算单元（CPU），专用计算单元（GPU/DSP）等 简单点说，由一个或若干个通用计算单元加一个或若干个专用计算单元构建的系统就是异构计算系统，由两者协同起来共同执行通用计算任务就是异构计算，目前在PC上最常见的组合就是CPU+GPU。 异构计算的目的一般是加速和节能，过去依靠工艺和频率来提
虽然异构计算的快速发展给企业创新带来了更加强大的算力支撑，但真正推动异构计算的高速发展和应用落地，笔者认为还需要在以下三个方面做好功课。 从2022年火爆全球的元宇宙，到今年的ChatGPT，以人工智能为代表的科学技术正在创造出无限的可能，而这背后，离不开算力的强力支撑，这也成为异构计算如何火爆的原因之一。事实上，异构计算并非新的概念，其早在上世纪 80 年代中期就已经被提出，当时便被认为有着计算
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2023-08-16 12:56:05
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本文将带领入门读者了解CPU，GPU，FPGA，ASIC和异构计算的一些基本概念和优缺点，希望帮助入门者和爱好者建立基本的芯片概念人工智能有三要素：算法，计算力，数据。我们今天主要来讲讲计算力。 计算力归根结底由底层芯片提供。按照计算芯片的组成方式，可以分成：同构计算： 使用相同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。异构计算： 使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。
