新郑电工培训学校,新郑电工培训班

新郑电工培训班,新郑电工培训学校简介：对英特尔来说，“CPU巨头”的标签已经深入人心。不过，在 近两个月，CPU在英特尔的关注度被软件和独立GPU抢了风头。不知从何时起，“软件为先”和“XPU”已经成

新郑电工培训学校信息内容：,

作为通用处理器的代表型厂商，英特尔已经将异构计算作为应对AI时代算力挑战的关键战略。如果将数据看作食材，CPU就相当于“瑞士军刀”，适用于一切食材，却不一定能将所有食材处理得又快又好。GPU、FPGA、DSP等专用处理器的加入，让计算架构能更有效地应对场景化数据。

“异构计算的产业的基础是数据的爆炸式增长，这其实是我们发展异构计算的主要驱动力。”英特尔架构、图形和软件集团副总裁兼中国区总经理谢晓清在接受《中国电子报》采访时指出，“CPU提供的是通用型计算的能力，解决的问题很广义。但是GPU、FPGA，或者AI加速芯片解决的是特定领域的问题。现在很多数据的产生都有一定的特点，以至于在CPU上的运算效果不一定是 理想的，在GPU或者其他并行计算能力高的芯片上会跑得更好，这是异构计算的主要驱动力。”

“单独的计算架构，无法满足越来越多样的开发需求，因此，异构计算是未来的发展之路。”酆毅指出，“伴随工艺的进步，FPGA也打破了传统的应用边界，进入到AI、数据中心、视频处理、自动驾驶、5G等新兴领域中。而FPGA也通过集成标量处理引擎、自适应硬件引擎和智能引擎，完成了从器件到异构平台的转变。”引发芯片巨头割据战在很长一段时间里，处理器市场维持着英特尔、英伟达各自引领CPU和GPU的状态，且AMD在两个市场均为第二。如今，这种局面正在被打破。通过一连串基于收购和自研的“补课”行为，三大处理器头部厂商都在向CPU+GPU+FPGA/NPU的方向靠拢，为异构计算储备“弹药”。

上个月，英特尔时隔22年重返独显市场，正式发布独立显卡iRISXeMax。众所周知，英特尔从2015年起，陆续收购了当时第二大FPGA厂商Altera、自动驾驶视觉处理公司Mobileye和云端AI推理芯片HabanaLabs等一系列芯片厂商，充实了FPGA和AI专用芯片的产品线。独立显卡的发布，不仅让英特尔弥补了PC产品线的关键零部件，也补齐了XPU异构计算架构的关键拼图。

AMD对赛灵思的收购，也释放出强化异构计算布局的信号。在具备“CPU+GPU”计算架构的基础上，FPGA的可编程特质，能进一步提升计算平台的灵活性，从而适应AI时代根据不同工作负载进行加速的需求。同时，赛灵思在异构计算上也有所积累，已推出VersalACAP异构计算平台，以缩短车载多传感器同步和融合所带来的系统整体响应时间。据酆毅介绍，赛灵思围绕异构计算的布局已在两年前开始，括智能驾驶、专业音视频、工业等相关领域，都紧密围绕着异构计算的数据需求进行开发。

对于英伟达，收购ARM不仅弥补了缺乏CPU的短板，也将英伟达的AI计算平台拓展到移动生态。值得注意的是，ARM也在异构计算有所着墨。基于开源的开发框架ARMNN，开发者可以调动ARMCPU、GPU及NPU，实现异构AI开发。据悉，在去年举办的ISC2019国际超算大会上，英伟达宣布，计划利用其GPU与使用ARM架构的CPU协作打造超级计算机。在宣布对ARM的收购计划后，英伟达再次强调将建造搭载ARMCPU的AI超级计算机。“超算”有望成为英伟达与ARM合流异构计算的第一个“练兵场”。

如何应对“跨生态”挑战“软件优先。”谈及异构计算的布局思路，谢晓清向记者表示，“在设计硬件、芯片的时候，甚至在设计指令集的时候，我们会以软件优先的原则去做。”异构计算带来的硬件复杂性，对编程人员提出了严苛的挑战。如果异构计算含CPU、GPU、FPGA、ASIC四种硬件，就意味着编程人员必须掌握四种硬件的优化代码，才能编写或迁移程序。屏蔽硬件复杂性的软件平台已经成为异构计算的必备工具。oneAPI是英特尔为异构计算架构打造的开源软件平台，使开发者可以选择熟悉的语言、单一的代码库以及统一的编程模型，来开发跨架构的应用程序。

“我们希望生成一个软件生态，使应用程序开发商基于统一、开放的规范进行开发工作，不会因为软件从CPU迁移到GPU或者是FPGA而进行任何的修改或重复投资。”谢晓清说。英特尔不是唯一意识到异构计算需要“软硬兼施”的厂商。在软件平台方面，英伟达推出了CUDA，AMD推出了ROCm，华为也陆续推出了Atlas、CANN等面向异构场景的平台及架构。

异构计算的复杂性和融合性，意味着各大厂商一开始就从生态竞争的维度进行布局。那么，多种生态竞争并存的关系，是否会让开发者在免除跨架构开发的麻烦后，又陷入“跨生态”开发的困难？对此，谢晓清认为，如果各家将中间平台统一起来，形成相对统一的框架，可以在保持差异性的同时降低上层应用的开发难度。

“如果各个芯片厂商都从 底层做软件，重复投资会非常大。在理想情况下，应当有一个框架，在这个框架下每家做好自己的硬件优化。对上层应用开发者来说，硬件复杂性被屏蔽掉，且编译器、库函数、接口等均已定义好，在这个统一的框架下再开发编程即可。在运行应用的时候，负载会自动流向 合适的硬件，这可能是未来异构计算的理想情况。”谢晓清说。

原文标题：聚焦|芯片巨头们的“异构”大战，已经正式开启！

.

(编辑:新郑电工培训学校)