计算，是21世纪社会发展不可或缺的重要动力。随着计算的不断发展，出现了各种各样不同的计算方式，越来越多的场景开始引入CPU、DSP、GPU、ASIC、FPGA等多种不同的计算单元来进行加速计算，社会的发展也对算力提出了新的需求，由此，异构计算应运而生。
异构计算是什么？用在哪儿？
异构计算的关键在于“异构”二字，所以，异构计算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。
作为算力突破的新抓手，异构计算能够提高算力和性能，降低功耗和成本，并具备多类型任务处理能力，在智算中心、云数据中心、边缘计算等场景有着广泛应用。
在AI领域，人工智能及其应用的发展对计算提出了新的需求。异构计算能够很好地满足人工智能深度学习所需要的数据和算法，实现“专业的硬件干专业的计算任务”，为新时代的智能社会和数字经济建设提供更好的算力支撑。
像华为推出的异构计算架构CANN将助力解决人工智能技术面临的算力问题、多样性场景下开发效率低、编程易用性差的诸多现状。新华三的异构计算利用强劲算力和敏捷架构，适配多种训练和推理场景，也能够助力人工智能和产业融合，加速企业数字化转型。
今年2月，我国启动了“东数西算”工程，希望借助西部的算力资源来支撑东部数据的运算，更好为数字化发展赋能。在整个工程中，异构计算是“东数西算”的底层支撑，它能够有效地提高算力，助力实现全国算力中心的大一统。
异构计算发展存在的难点及未来展望
当下，算力在社会中的作用越来越重要。今年 4 月，由 IDC、浪潮信息和清华大学全球产业研究院联合推出的《2021—2022 全球计算力指数评估报告》显示，计算力指数平均每提高 1 点，数字经济和 GDP 将分别增长 3.5‰和 1.8‰。
中国信通院发布的《中国算力发展指数白皮书》表明，在算力中每投入 1 元，将带动 3-4 元经济产出。算力发展指数每提高 1 点，GDP 增长约 1293 亿元。
因此，异构计算的重要性不言而喻。然而，随着异构计算在云计算、智能计算、边缘计算等领域的应用不断深入，复杂多变的应用场景和多样化的算力形态也对异构计算系统提出了更高的要求，异构计算的发展同样存在着难点有待克服。
首先就是异构计算产品需要面对不同的系统架构、指令集和编程模型，给软件开发者带来了难度。其次，“碎片化”也是异构计算发展的一大挑战。面对异构计算会带来“碎片化”，需要更多工程师精心设计的抽象层级，使得有效算力能够最大化。此外，如何打破多个层级的边界进行联合优化，如何降低硬件异构对软件架构的影响，也是一个值得关注的问题。
尽管存在着困难需要克服，异构计算的发展仍是前途大好，是不可逆转的主流趋势。各大云计算和服务厂商意识到异构计算是大势所趋后，纷纷推出自己的异构计算产品和服务。
如今，计算多元化的趋势不可阻挡，单一的CPU已经无法满足计算力的需求。尤其是人工智能、大数据、物联网等新技术的推动，应用类型呈现多样化，其对计算的需求也呈现差异化的特点。异构计算则可以提供更加个性化的计算服务，满足企业不断发展变化的高性能计算的需求。
未来，还望异构计算能克服重重难点，不断发展，让我们看到越来越多的异构计算架构在承载应用方面发挥重要的作用。
