去年的時候，拋磚引玉的寫了一篇“硬件定義軟件？還是軟件定義硬件？”的文章，現(xiàn)在再看，發(fā)現(xiàn)很多考慮不全面不深刻的地方。繼續(xù)拋磚，與大家深入探討此話題。

今天這篇文章，我們主要關(guān)注如下話題：

超異構(gòu)計算，為什么需要開放生態(tài)？

開放生態(tài)應(yīng)該由硬件定義還是軟件定義？

什么樣的生態(tài)才算開放？

1 處理器類型：從CPU到ASIC

1.1 CPU指令集架構(gòu)ISA

ISA（Instruction Set Architecture，指令集架構(gòu)），是計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)與編程相關(guān)的部分（不包含組成和實(shí)現(xiàn)）。ISA定義了：指令集、數(shù)據(jù)類型、寄存器、尋址模式、內(nèi)存管理、I/O模型等。

CPU圖靈完備，是可自運(yùn)行的處理器：CPU主動從指令內(nèi)存讀取指令流，然后譯碼后執(zhí)行；指令執(zhí)行會涉及到數(shù)據(jù)的載入(Load)、計算和存儲(Store)。

我們可以把處理器簡單地分為控制平面和計算平面兩部分。

CPU是指令流驅(qū)動計算的處理引擎。

1.2 （CPU視角的）GPU架構(gòu)

架構(gòu)側(cè)重軟硬件之間的交互“接口”，而微架構(gòu)側(cè)重具體實(shí)現(xiàn)。因此，GPU架構(gòu)通常指的是CPU視角看到的GPU“接口”。從CPU視角看GPU的處理流程：

CPU把數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好，并保存在CPU內(nèi)存中；

將待處理的數(shù)據(jù)從CPU內(nèi)存復(fù)制到GPU內(nèi)存（處理①）；

CPU指示GPU工作，配置并啟動GPU內(nèi)核（處理②）；

多個GPU內(nèi)核并行執(zhí)行，處理準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)（圖中的③處理）；

處理完成后，將處理結(jié)果復(fù)制回CPU內(nèi)存（處理④）；

CPU把GPU的結(jié)果進(jìn)行后續(xù)處理。

1.3 ASIC專用處理引擎

ASIC功能邏輯完全確定：通過驅(qū)動程序和CSR和可配置表項交互，以此來控制硬件運(yùn)行。

ASIC覆蓋的場景較小，并且類型多種多樣；即使同一場景，不同廠家實(shí)現(xiàn)依然存在差別；ASIC場景碎片化，毫無生態(tài)可言。

和GPU類似，ASIC的運(yùn)行依然需要CPU的參與：

數(shù)據(jù)的輸入：數(shù)據(jù)在內(nèi)存準(zhǔn)備好，CPU控制ASIC引擎的輸入邏輯，把數(shù)據(jù)從內(nèi)存搬到處理引擎；

ASIC的運(yùn)行控制：控制CSR、可配置表項、中斷等；

數(shù)據(jù)的輸出：CPU控制ASIC引擎的輸出邏輯，把數(shù)據(jù)從引擎搬到內(nèi)存，等待后續(xù)處理。

ASIC是數(shù)據(jù)流驅(qū)動計算的處理引擎。

1.4 DSA領(lǐng)域?qū)Ｓ眉軜?gòu)

DSA是在ASIC基礎(chǔ)上的回調(diào)，具有一定的可編程能力，覆蓋場景更多，性能和ASIC同量級。

DSA經(jīng)典案例：

AI-DSA，如谷歌TPU；

網(wǎng)絡(luò)DSA，如Intel Barefoot P4-DSA網(wǎng)絡(luò)交換芯片。

1.5 小結(jié)：從CPU到ASIC，架構(gòu)越來越碎片化

指令是軟件和硬件的媒介，指令的復(fù)雜度（單位計算密度）決定了系統(tǒng)的軟硬件解耦程度。

按照指令的復(fù)雜度，典型的處理器平臺大致分為CPU、協(xié)處理器、GPU、FPGA、DSA、ASIC。

世間萬物由基本粒子組成，復(fù)雜處理由基本計算組成。

指令復(fù)雜度越高，單個處理器引擎覆蓋的場景就會越小，處理器引擎的形態(tài)就會越多。

從CPU到ASIC，處理器引擎越來越碎片化，構(gòu)建生態(tài)越來越困難。

2 計算架構(gòu)：從異構(gòu)到超異構(gòu)

2.1 CPU性能瓶頸，引發(fā)連鎖反應(yīng)

在云計算、邊緣計算以及一些超級終端的復(fù)雜計算場景，對靈活性的要求遠(yuǎn)高于對性能的要求。

CPU通用靈活性好，在符合性能要求的情況下，各類復(fù)雜計算場景，CPU依然是最優(yōu)選擇。

對算力的需求不斷增加，不得不通過各種異構(gòu)加速方式進(jìn)行性能優(yōu)化。

實(shí)踐證明，在復(fù)雜計算場景，提升性能的同時，不能損失通用靈活性（言外之意，目前很多技術(shù)方案損害了靈活性）。

2.2 異構(gòu)計算存在的問題

復(fù)雜計算的挑戰(zhàn)：系統(tǒng)越復(fù)雜，需要選擇越靈活的處理器；性能挑戰(zhàn)越大，需要選擇越偏向定制的加速處理器。本質(zhì)矛盾是：單一處理器無法兼顧性能和靈活性；即使我們拼盡全力平衡，也只“治標(biāo)不治本”。

CPU+xPU異構(gòu)計算中的xPU，決定了整個系統(tǒng)的性能/靈活性特征：

GPU靈活性較好，但性能效率不夠極致；

DSA性能好，但靈活性差，難以適應(yīng)復(fù)雜計算場景對靈活性的要求。案例：AI落地困難。

FPGA功耗和成本高，需要一些定制開發(fā)，落地案例不多。

ASIC功能完全固定，難以適應(yīng)靈活多變的復(fù)雜計算場景。

異構(gòu)計算還存在計算孤島的問題：

異構(gòu)計算面向某個領(lǐng)域或場景，領(lǐng)域之間的交互困難。

服務(wù)器物理空間有限，無法多個物理加速卡，需要把這些加速方案整合；

需要強(qiáng)調(diào)的是：整合，不是簡單的拼湊，而是要架構(gòu)重構(gòu)。

2.3 超異構(gòu)存在的前提條件：復(fù)雜系統(tǒng)和超大規(guī)模

基礎(chǔ)特征：①超大規(guī)模的計算集群；②復(fù)雜宏系統(tǒng)，是由分層分塊的組件(系統(tǒng))組成。

單服務(wù)器的宏系統(tǒng)復(fù)雜度，以及超大規(guī)模的云和邊緣計算，使得“二八定律”在系統(tǒng)中普遍存在，因此，可以把：相對確定的任務(wù)沉淀到基礎(chǔ)設(shè)施層，相對彈性的沉淀到彈性加速部分，其他繼續(xù)放在CPU（CPU兜底）。

2.4 從異構(gòu)并行到超異構(gòu)并行

計算從單核的串行走向多核的并行；又進(jìn)一步從同構(gòu)并行走向異構(gòu)并行。未來，計算需要進(jìn)一步從異構(gòu)并行走向超異構(gòu)并行。

異構(gòu)計算是CPU+xPU的兩個層次的處理引擎類型，而超異構(gòu)計算則是CPU+GPU+DSA的三個層次的處理引擎類型。

超異構(gòu)計算，不是簡單的集成，而是把更多的異構(gòu)計算整合重構(gòu)，各類型處理器間充分的、靈活的數(shù)據(jù)交互，形成統(tǒng)一的超異構(gòu)計算宏系統(tǒng)。

2.5 Intel：超異構(gòu)、XPU和oneAPI

2019年，Intel提出超異構(gòu)計算相關(guān)概念；目前為止，Intel沒有完全符合超異構(gòu)概念的產(chǎn)品。

超異構(gòu)計算的基礎(chǔ)引擎是XPU，XPU是多種架構(gòu)的組合，包括CPU、GPU、FPGA 和其他加速器；

oneAPI是開源的跨平臺編程框架，底層是不同的XPU處理器，通過OneAPI提供一致性編程接口，使得應(yīng)用跨平臺復(fù)用。

2.6 Intel超異構(gòu)分析

2.7 NVIDIA自動駕駛Thor

（上圖為Atlan架構(gòu)示意圖，Atlan和Thor架構(gòu)相同，性能上有差異）

NVIDIA自動駕駛Thor芯片，由數(shù)據(jù)中心架構(gòu)的CPU+GPU+DPU三部分組成，算力高達(dá)2000TFLOPS的超異構(gòu)計算芯片。

Thor是把傳統(tǒng)多個DCU（SOC）的功能融合成單個超異構(gòu)處理芯片。

2.8 為什么是現(xiàn)在？

首先，是需求驅(qū)動。軟件新應(yīng)用層出不窮，兩年一個新熱點(diǎn)；并且，已有的熱點(diǎn)技術(shù)仍在快速演進(jìn)。元宇宙是繼互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)之后的下一個互聯(lián)網(wǎng)形態(tài)，要想實(shí)現(xiàn)元宇宙級別的體驗，需將算力提升1000倍。

其次，工藝和封裝支撐。工藝封裝持續(xù)進(jìn)步，工藝10nm以下，芯片從2D->3D->4D。Chiplet使得在單芯片層次，可以構(gòu)建規(guī)模數(shù)量級提升的超大系統(tǒng)。系統(tǒng)規(guī)模越大，超異構(gòu)的優(yōu)勢越明顯。

最后，系統(tǒng)架構(gòu)需要持續(xù)創(chuàng)新。通過架構(gòu)創(chuàng)新，在單芯片層次，實(shí)現(xiàn)多個數(shù)量級的性能提升。挑戰(zhàn)：異構(gòu)編程很難，超異構(gòu)編程更是難上加難；如何更好地駕馭超異構(gòu)，是成敗的關(guān)鍵。

2.9 小結(jié)：超異構(gòu)設(shè)計和開發(fā)難度呈指數(shù)上升

軟件需要跨平臺復(fù)用，跨①不同架構(gòu)、②不同處理器類型、③不同廠家平臺、④不同位置、⑤不同設(shè)備類型。

如此復(fù)雜的超異構(gòu)該如何駕馭？

3 開放架構(gòu)和生態(tài)的現(xiàn)狀

3.1 開放架構(gòu)和生態(tài)綜述

系統(tǒng)必然是在某個層次開放：

用戶接口：應(yīng)用程序必須提供UI供用戶使用。

開發(fā)庫：指提供函數(shù)的代碼，開發(fā)者可以從自己的代碼中調(diào)用這些函數(shù)來處理常見任務(wù)，如CUDA庫等。

操作系統(tǒng)：提供系統(tǒng)調(diào)用接口。

硬件需要提供硬件接口/架構(gòu)，給系統(tǒng)軟件調(diào)用，如I/O接口、CPU架構(gòu)、GPU架構(gòu)等。

互操作性：不同的系統(tǒng)、模塊一起協(xié)同工作并共享信息的能力。系統(tǒng)堆棧的相鄰兩層，遵循配對的接口協(xié)議進(jìn)行交互；如果接口不匹配，就需要有接口轉(zhuǎn)換層。

開放接口/架構(gòu)及生態(tài)：基于互操作性，形成標(biāo)準(zhǔn)的開放的接口/架構(gòu)；大家遵循此接口/架構(gòu)開發(fā)產(chǎn)品和服務(wù)，從而形成開放生態(tài)。

3.2 RISC-V：開放CPU架構(gòu)

x86架構(gòu)主要應(yīng)用在PC和數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域，ARM架構(gòu)主要應(yīng)用在移動領(lǐng)域，目前也在向PC和服務(wù)器領(lǐng)域拓展。

為了給芯片提供低成本CPU，加州大學(xué)伯克利分校開發(fā)了RISC-V， RISC-V已成為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的開放ISA。

理論上可通過靜態(tài)編譯、動態(tài)翻譯等方式，實(shí)現(xiàn)跨不同CPU架構(gòu)運(yùn)行。但都存在損耗及穩(wěn)定性等問題，需要很多移植方面的工作。

一個平臺上的程序難以在其他平臺上運(yùn)行（靜態(tài)），運(yùn)行時跨平臺（動態(tài)）更是難上加難。

理想情況，如果形成RISC-V的開放生態(tài)，沒有了跨平臺的損耗和風(fēng)險，大家可以把精力專注于CPU微架構(gòu)及上層軟件的創(chuàng)新。

RISC-V的優(yōu)勢：

免費(fèi)。指令集架構(gòu)免費(fèi)獲取，不需要授權(quán)，沒有商業(yè)上掣肘。

開放性。任何廠家就可以設(shè)計自己的RISC-v CPU，大家共建一套開放的生態(tài)，共榮共生。

簡潔高效。沒有歷史包袱，ISA更高效。

標(biāo)準(zhǔn)化。最關(guān)鍵的價值。如果RISC-v變成主流架構(gòu)，就沒有了跨平臺等成本或代價。

3.3 GPU架構(gòu)生態(tài)

目前，GPU還沒有像CPU RISC-V一樣，有標(biāo)準(zhǔn)化的、開源的ISA架構(gòu)。

CUDA是NVIDIA GPU的開發(fā)框架，向前兼容。

OpenCL是完全開放的異構(gòu)開發(fā)框架，可以跨CPU、GPU、FPGA等處理引擎。

3.4 DSA，混戰(zhàn)

①DSA領(lǐng)域多種多樣，即使同一領(lǐng)域，②不同廠家的DSA架構(gòu)仍不相同，甚至③同一廠家不同代產(chǎn)品的架構(gòu)也不相同。

最典型的AI-DSA場景，目前就處在各種DSA架構(gòu)混戰(zhàn)的階段。

要想構(gòu)建DSA的生態(tài)：

軟件定義，不需要開發(fā)應(yīng)用，兼容已有軟件生態(tài)；

少量編程（許多DSA編程，類似靜態(tài)配置腳本），門檻較低的標(biāo)準(zhǔn)的領(lǐng)域編程語言；

開放架構(gòu)，防止架構(gòu)過多導(dǎo)致的市場碎片化。

DSA架構(gòu)一般來說分為靜態(tài)和動態(tài)兩部分：

靜態(tài)部分。類配置腳本，通過編譯器映射到具體的DSA引擎，編程實(shí)現(xiàn)DSA引擎的具體功能。

動態(tài)部分。DSA的動態(tài)部分通常不是編程實(shí)現(xiàn)，而是跟已有軟件進(jìn)行適配；相當(dāng)于是把軟件的數(shù)據(jù)平面/計算平面卸載到硬件，控制平面依然在軟件；符合軟件定義的思路。

3.5 DSA/ASIC集成平臺：NVIDIA DPU

DPU集成虛擬化、網(wǎng)絡(luò)、存儲、安全等DSA/ASIC引擎，DOCA框架：庫文件、運(yùn)行時和服務(wù)、驅(qū)動程序組成。

DPU/DOCA是非開源/開放的封閉架構(gòu)、平臺和生態(tài)。

3.6 DSA/ASIC集成平臺：Intel IPU

和NVIDIA DPU類似，Intel IPU集成虛擬化、網(wǎng)絡(luò)、存儲、安全等DSA/ASIC引擎。

IPDK是開源的基礎(chǔ)設(shè)施編程框架，可運(yùn)行在CPU、IPU、DPU或交換機(jī)。

Intel和Linux基金會的OPI項目：為基于 DPU/IPU 類技術(shù)的下一代架構(gòu)和框架，培育一個標(biāo)準(zhǔn)的開放生態(tài)系統(tǒng)。

Intel IPU/IPDK/OPI是開源/開放的架構(gòu)、平臺和生態(tài)。

3.7 硬件使能：Hardware Enablement

隨著數(shù)據(jù)中心演變成虛擬機(jī)、裸金屬機(jī)和容器的組合，OpenStack社區(qū)擴(kuò)大成新的OpenInfra社區(qū)。

旨在推進(jìn)開放基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展，包括：公共云、私有云、混合云，以及AI/ML、CI/CD、容器、邊緣計算等。

Ubuntu硬件使能版本：為了更好地支持最新的硬件，會經(jīng)常更新內(nèi)核版本，不太適合企業(yè)用戶。

OpenInfra硬件使能：軟件組件需要在云和邊緣環(huán)境使能硬件，包括GPU、DPU、FPGA等。

在硬件加速/軟件卸載的語境下，硬件使能可以理解成：

軟件要支持硬件加速，“硬件加速原生”；

如果存在硬件加速的資源，則采用硬件加速模式；

如果不存在硬件加速的資源，則繼續(xù)采用傳統(tǒng)的軟件運(yùn)行模式。

4 硬件定義軟件，還是軟件定義硬件？

4.1 系統(tǒng)的控制平面和計算平面

把分層分塊的系統(tǒng)，映射到軟硬件具體實(shí)現(xiàn)：控制平面運(yùn)行在CPU，計算/數(shù)據(jù)平面運(yùn)行在CPU、GPU、DSA等處理引擎。

4.2 泛義的軟硬件接口

泛義的接口：

塊和塊之間、層和層之間的接口；

軟件和軟件之間、硬件和硬件之間、軟硬件之間的接口。

軟件和硬件之間的接口：

硬件定義接口，軟件適配；

軟件定義接口，硬件適配；

硬件/軟件定義接口，軟件接口適配層；

硬件/軟件定義接口，接口適配層卸載；

軟件硬件設(shè)計遵循標(biāo)準(zhǔn)接口（要求：標(biāo)準(zhǔn)、高效、開源、迭代）。

4.3 什么是硬件/軟件定義？

系統(tǒng)是由軟件和硬件組成，也必然是軟硬件協(xié)同的。從軟硬件的相互關(guān)系和影響，闡述軟件定義和硬件定義。

評價標(biāo)準(zhǔn)：系統(tǒng)的業(yè)務(wù)邏輯由誰決定；軟件和硬件的交互接口（架構(gòu)）由誰決定。

“硬件定義軟件”定義為：系統(tǒng)的業(yè)務(wù)邏輯以硬件實(shí)現(xiàn)為主，軟件實(shí)現(xiàn)為輔；軟件依賴于硬件提供的接口構(gòu)建。

“軟件定義硬件”定義為：當(dāng)一個系統(tǒng)的業(yè)務(wù)邏輯以軟件實(shí)現(xiàn)為主，硬件實(shí)現(xiàn)為輔；或者硬件引擎是軟件可編程的，硬件引擎按照軟件編程的邏輯執(zhí)行操作；硬件依賴于軟件提供的接口構(gòu)建。

4.4 硬件/軟件定義的依據(jù)：系統(tǒng)復(fù)雜度

硬件定義軟件，還是軟件定義硬件，跟系統(tǒng)復(fù)雜度是休戚相關(guān)的。

系統(tǒng)復(fù)雜度較小，迭代較慢。可以快速設(shè)計優(yōu)化的系統(tǒng)軟硬件劃分，先硬件開發(fā)，然后開始系統(tǒng)層和應(yīng)用層的軟件開發(fā)。

量變引起質(zhì)變，隨著系統(tǒng)復(fù)雜度上升，系統(tǒng)迭代快，直接實(shí)現(xiàn)一個完全優(yōu)化的設(shè)計難度很大。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)變成了演進(jìn)式：

前期系統(tǒng)不夠穩(wěn)定，算法和業(yè)務(wù)邏輯在快速迭代，需要快速實(shí)現(xiàn)想法。這樣，基于CPU的軟件實(shí)現(xiàn)就比較合適；

隨著系統(tǒng)發(fā)展，算法和業(yè)務(wù)邏輯逐漸穩(wěn)定，后續(xù)逐步優(yōu)化到GPU、DSA等硬件加速來持續(xù)優(yōu)化性能。

硬件定義還是軟件定義？本質(zhì)上是系統(tǒng)定義。系統(tǒng)的復(fù)雜度過高，實(shí)現(xiàn)難以一次到位，于是系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)，變成了持續(xù)優(yōu)化和迭代的過程。

4.5 硬件/軟件定義的本質(zhì)：歸納和演繹

硬件/軟件定義的本質(zhì)，是通過歸納和演繹實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)及系統(tǒng)的發(fā)展。從長期和發(fā)展的視角看，系統(tǒng)是由軟硬件共同定義的。我們以典型的處理引擎實(shí)現(xiàn)進(jìn)行分析：

CPU：把所有領(lǐng)域歸納出共性（最基本的指令），這個共性“放之四海皆準(zhǔn)”。也即是說，相對其他平臺，“CPU不需要再歸納”，只需要持續(xù)演繹新的領(lǐng)域和場景。軟件定義：CPU已經(jīng)是成熟的軟件平臺，可以基于CPU快速實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)原型，當(dāng)系統(tǒng)的算法和業(yè)務(wù)邏輯穩(wěn)定后，可通過硬件加速進(jìn)行性能優(yōu)化。

GPU：把很多個領(lǐng)域歸納出共性，然后硬件實(shí)現(xiàn)共性，軟件實(shí)現(xiàn)個性。GPU平臺實(shí)現(xiàn)后，可以持續(xù)演繹新的領(lǐng)域新的場景。GPU是足夠通用、成熟的并行計算開發(fā)平臺。

DSA：把某個領(lǐng)域多個場景的業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行歸納：硬件實(shí)現(xiàn)共性部分，軟件實(shí)現(xiàn)個性部分。DSA平臺實(shí)現(xiàn)后，可以在此領(lǐng)域演繹新的場景。

ASIC：具體場景的算法和業(yè)務(wù)邏輯直接變成硬件，軟件只是基本的控制作用。直接映射，談不上歸納和演繹。

5 總結(jié)：軟硬件共同定義，超異構(gòu)開放生態(tài)

5.1 軟件原生支持硬件加速

軟件原生支持硬件加速：

軟件架構(gòu)調(diào)整，控制面和計算/數(shù)據(jù)面分開；

控制面和計算/數(shù)據(jù)面接口標(biāo)準(zhǔn)化；

硬件加速資源的發(fā)現(xiàn)能力，自適應(yīng)選擇軟件計算/數(shù)據(jù)面或硬件計算/數(shù)據(jù)面。

數(shù)據(jù)的輸入，可以來源于軟件，也可以來源于硬件；

數(shù)據(jù)的輸出，可以去向軟件，也可以去向硬件。

5.2 完全可編程

完全可編程，不是CPU可編程，而是在極致優(yōu)化性能基礎(chǔ)之上的可編程。完全可編程是分層的可編程體系：

基礎(chǔ)設(shè)施層可編程。基礎(chǔ)設(shè)施層Workload不經(jīng)常變化，可以采用DSA架構(gòu)。

彈性應(yīng)用可編程。支持主流GPU編程方式，可以把常見應(yīng)用通過DSA，實(shí)現(xiàn)更高效率的加速。

應(yīng)用可編程。應(yīng)用不確定性最大，仍然運(yùn)行在CPU。同時，CPU負(fù)責(zé)兜底，所有其他不適合加速或沒有加速引擎的任務(wù)都在CPU運(yùn)行。

實(shí)現(xiàn)完全可編程的同時，性能數(shù)量級的提升：

從整個系統(tǒng)看，絕大部分是DSA加速的，因此系統(tǒng)的性能效率接近于DSA；

Chiplet+超異構(gòu)，系統(tǒng)規(guī)模數(shù)量級提升，系統(tǒng)性能數(shù)量級提升；

從用戶角度，應(yīng)用運(yùn)行在CPU，用戶體驗到的是100%的CPU可編程。

5.3 開放接口和架構(gòu)

ASIC/DSA覆蓋的領(lǐng)域/場景較小，芯片對場景的覆蓋（相比CPU、GPU）越來越碎片化。

構(gòu)建生態(tài)越來越困難。需要從硬件定義，逐步轉(zhuǎn)向軟件定義。

超異構(gòu)計算，包括CPU、GPU，也包括多種DSA、ASIC類型的處理器。

異構(gòu)的引擎架構(gòu)越來越多，必須構(gòu)建高效的、標(biāo)準(zhǔn)的、開放的接口和架構(gòu)體系，才能構(gòu)建一致性的宏架構(gòu)（多種架構(gòu)組合）平臺，才能避免場景覆蓋的碎片化。

5.4 計算需要跨不同類型處理器

超異構(gòu)包含CPU、GPU、FPGA、DSA等不同類型的處理器，計算任務(wù)需要跨不同類型的處理器運(yùn)行。

oneAPI是Intel開源的跨平臺編程框架，通過oneAPI提供一致性編程接口，使得應(yīng)用可以跨不同類型處理器運(yùn)行。

更廣泛的，不僅僅是跨不同類型的處理器，還要能跨不同廠家的芯片平臺。

5.5 超異構(gòu)開放生態(tài)

要想提升算力利用率，就需要把一個個孤島的計算資源，整合成統(tǒng)一的資源池。

需要通過跨平臺融合，實(shí)現(xiàn)計算資源池化：

維度一：跨同類型處理器架構(gòu)。如軟件可以跨x86、ARM和RISC-v CPU運(yùn)行。

維度二：跨不同類型處理器架構(gòu)。軟件需要跨CPU、GPU、FPGA和DSA等處理器運(yùn)行。

維度三：跨不同的芯片平臺。如軟件可以在Intel、NVIDIA等不同公司的芯片上運(yùn)行。

維度四：跨云網(wǎng)邊端不同的位置。計算可以根據(jù)各種因素的變化，自適應(yīng)的運(yùn)行在云網(wǎng)邊端最合適的位置。

維度五：跨不同的云網(wǎng)邊服務(wù)供應(yīng)商、不同的終端用戶、不同的終端設(shè)備類型。

超異構(gòu)時代，必須要形成開放的生態(tài)，才能讓計算資源形成一個整體，才能滿足元宇宙等應(yīng)用場景對算力數(shù)量級提升的要求。

5.6 軟硬件共同定義：超異構(gòu)開放生態(tài)

首先，是超異構(gòu)計算架構(gòu)。CPU+GPU+FPGA+DSA等多種架構(gòu)處理引擎組成的超異構(gòu)計算；實(shí)現(xiàn)既要又要：接近CPU的靈活性，接近ASIC的性能效率，以及多個數(shù)量級提升的性能。

其次，要平臺化&可編程。兩個一切：軟件定義一切，硬件加速一切；兩個完全：完全可軟件編程的硬件加速平臺，完全由軟件編程決定業(yè)務(wù)邏輯；一個通用：足夠的通用性，滿足多場景、多用戶的需求，滿足業(yè)務(wù)的長期演進(jìn)。

最后，要標(biāo)準(zhǔn)&開放。架構(gòu)/接口標(biāo)準(zhǔn)、開放，持續(xù)演進(jìn)；擁抱開源開放的生態(tài)；支持云原生、云網(wǎng)邊端融合；用戶無（硬件、框架等）平臺依賴。

編輯：黃飛

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