异构计算的网，铺成智能时代的路
发布时间：2022-12-14 12:34:46 所属栏目：云计算 来源：
导读： 从云而上，以边缘为终。
计算支持的层面上云计算、雾计算、边缘计算等相继而起，从场景层面上，智能家居、工业制造、交通政务、环境勘测等各自芬芳。我们能看到的算力形态已开始百花争艳，而在我们看不到
计算支持的层面上云计算、雾计算、边缘计算等相继而起，从场景层面上，智能家居、工业制造、交通政务、环境勘测等各自芬芳。我们能看到的算力形态已开始百花争艳，而在我们看不到
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从云而上，以边缘为终。 计算支持的层面上云计算、雾计算、边缘计算等相继而起，从场景层面上，智能家居、工业制造、交通政务、环境勘测等各自芬芳。我们能看到的算力形态已开始百花争艳，而在我们看不到的地方，依然有着旺盛的算力需求。 随着“十四五”计划的不断落地，加快数字化发展，大力发展数字经济，打造具有国际竞争力的数字产业集群，全面实施智能制造行动计划，已成为我国当前发展的重点之一。而企业想要从中脱颖而出，如何突破算力的迷局，找到更加高效的算力形态，就变得至关重要。 据预测，全球的算力需求预计到 2025 年将提升 1000 倍。那么算力需求如此旺盛，哪里才能得到这样的算力呢？算力的形态如此丰富，最终的答案究竟是什么？是 CPU？GPU？ASIC？还是 FPGA？近年来，我们看到了一个更加可靠的答案，那就是：“我全都要。 异构计算：不仅仅是多面手 “我全都要”并非一种贪心，而是一种趋势。 数字化建设的根源在数据，也在智能。而各行业日趋复杂的大数据和 AI 应用环境下，算力需求爆发式增长，这不仅是量在增加，形态也在变化。但是，作为一家企业，算力与架构及系统的绑定关系使得他们不可能频繁更换底层，因此，当算力的供给增长无法跟上算力需求的脚步，多元化算力的概念就被人开始提起。 异构计算是多元算力的典型。跨越标量（CPU）、矢量 （GPU）、矩阵（ASIC）、空间（FPGA）的异构计算，如今已经成为企业推动 IT 基础设施重构的重要力量。其能够将不同架构的运算单元整合到一起进行并行计算，以最适合的专用硬件去做最适合的事如密集计算或外设管理等，从而达到性能和成本的最优化。因此很多企业开始尝试使用异构计算来化解算力瓶颈，挖掘和实现算力增长。 异构计算背后，一场性能的变局 事实上，异构计算并非新的概念，其早在上世纪80年代中期就已经被踢出，当时便被认为有着计算能力强、可扩展性好、资源利用率高等特点。但是并行计算云计算，为什么异构计算时至今日，才再次发挥出巨大作用呢？ 我们知道技术是发展的，很多在以往无法实现的构思，可能在若干年后发光发热。就比如 1956 年提出的人工智能技术，在半个世纪后才发展壮大并成为了社会生活必不可缺的一部分。支撑起其变化的一方面是数据处理技术的成熟，另一方面就是算力自身的发展，异构计算也是如此。 软硬并进，异构即兼容 你见，或者不见，算力就在那里。异构计算衍生发展数十年，其就像一座矿山，等待用户的去发掘。宝剑赠英雄，开发者们如何充分挖掘现有异构硬件的性能，获得最优性价比的 IT 资源才是关键，“软硬兼施”才能更好的应对异构计算的需求。 我们不难发现，异构计算的网，正在铺成智能时代的路。面向未来，为构建高性能、低成本、灵活高效的异构计算平台，需要更多的技术协同应用，共同推进数据中心升级。可以预见，PCIe 5.0、DDR5、Scalable IOV、虚拟内存共享技术 SVM、CXL 等技术都将发光发热。当 CPU、XPU、共享内存、共享存储等技术将通过智能网络架构和 IPU 互联，更加强大的异构计算能力和数据中心必将为数字化的世界提供源源不断的算力支撑。 （编辑：天瑞地安资讯网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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