异构计算

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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一。

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一。收起

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  • PCIe、NVLink、CXL……谁才是芯片互联界的“真·海王”?
    本文探讨了当前异构计算中的互联技术现状及其发展趋势。首先介绍了传统的PCIe标准面临的瓶颈,特别是其在高频次的数据交换和一致性需求下的不足。接着详细阐述了NVIDIA的NVLink协议如何通过点对点直连通道解决了这些问题,并展示了其在不同架构下的带宽升级路径。随后,文章引入了Intel牵头的CXL开放标准,强调其通过复用PCIe物理层和电气标准,仅在上层增加一套针对低延迟一致性的优化协议栈,从而实现了开放性和高效性的平衡。
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  • 异构计算+具身智能=?
    具身智能面临复杂环境下的实时安全行动反馈挑战,英特尔提出“系统2、系统1、系统0”的异构计算链路,通过功能分层实现专芯专用,以提高能效比和适应不同场景需求。英特尔还构建了混合模式控制和PMDF安全框架,增强具身智能的可信赖性。未来,具身智能有望在特定领域率先实现商用版本的规模化普及与成本优化,推动产业发展。
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  • 海光CPU创始人唐志敏:异构计算已成必然,软件决定芯片胜负
    唐志敏教授在第八届GAIR大会上发表主题演讲,探讨了算力在未来十年的关键变量和发展方向。他指出,算力不仅仅是硬件性能的体现,更是资源与时间约束下的任务执行能力。面对生成式AI对算力的高需求,单一CPU已不足以应对,异构计算(CPU+XPU)成为必要选择。他认为,软件和应用生态是决定算力芯片成功的关键因素,而非单纯依靠硬件架构。他还分析了x86、Arm和RISC-V在市场中的现状和挑战,强调了生态惯性和软件兼容性的重要性。此外,唐教授呼吁业界应考虑统一指令系统方向,促进不同类型的处理器在同一架构平台上协同工作,以减少重复投入。
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    2025/12/24
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  • 智算澎湃,生态共振——湾芯展AI芯片和云边AI主题论坛洞见智能未来
    “AI芯片与智算产业发展高峰论坛”和“云边无界AI技术分论坛”,以密集的技术干货与前沿洞察,勾勒出了智能无处不在的产业图景。
  • 锁定数万亿美元赛道,解读英伟达转型AI基础设施的三大关键战略!
    从GPU到AI基础设施,英伟达的战略眼光早已超越了系统供应商、数据中心方案提供商,锁定了数万亿美元价值的AI基础设施行业。
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