異構(gòu)計算行業(yè)分析 異構(gòu)計算行業(yè)發(fā)展方向調(diào)研

• 陳觀秋 2023年9月21日 來源：新華社客戶端 百度 703 41
• 繁體

近年來，人工智能(AI)的快速發(fā)展推動了異構(gòu)計算行業(yè)的進一步發(fā)展。針對深度學(xué)習(xí)等AI任務(wù)，GPU和ASIC等加速器得到了廣泛應(yīng)用，如NVIDIA的Tensor Core GPU和Google的TPU。

異構(gòu)計算，顧名思義是指多種計算單元(例如CPU、GPU、DSP、AI加速器、FPGA等)的搭配、集成和融合。通常情況下，異構(gòu)計算架構(gòu)的芯片中既有CPU等傳統(tǒng)的通用計算單元，也有高性能的專用計算單元。

異構(gòu)計算行業(yè)分析

與傳統(tǒng)的通用計算芯片相比，異構(gòu)架構(gòu)具有高性能、低功耗等顯著優(yōu)點。而且，相對于專用計算芯片，即使新的算法出來，異構(gòu)架構(gòu)的芯片也可以依賴通用計算單元加以支持，不至于很快就被淘汰，從而延長了芯片的生命周期。所以在采用先進工藝所需要的投入越來越大的情況下，異構(gòu)計算會成為業(yè)界主流的選擇。

在過去，異構(gòu)計算意味著必須以不同方式處理不同的 ISA，而在現(xiàn)代示例中，異構(gòu)系統(tǒng)架構(gòu) (HSA) 系統(tǒng)在使用多種處理器類型(通常是 CPU 和 GPU)時消除了差異(對于用戶)，通常在 相同的集成電路，以提供兩全其美：通用 GPU 處理(除了 GPU 眾所周知的 3D 圖形渲染功能外，它還可以對非常大的數(shù)據(jù)集執(zhí)行數(shù)學(xué)密集型計算)，而 CPU 可以運行 操作系統(tǒng)并執(zhí)行傳統(tǒng)的串行任務(wù)。

隨著制造技術(shù)的進一步擴展允許以前的分立組件成為片上系統(tǒng)或 SoC 的集成部分，現(xiàn)代計算系統(tǒng)中的異構(gòu)性水平正在逐漸增加。 例如，許多新處理器現(xiàn)在包括用于與其他設(shè)備(SATA、PCI、以太網(wǎng)、USB、RFID、無線電、UART 和內(nèi)存控制器)以及可編程功能單元和硬件加速器(GPU、密碼學(xué))接口的內(nèi)置邏輯 協(xié)處理器、可編程網(wǎng)絡(luò)處理器、A/V 編碼器/解碼器等)。

近年來，人工智能(AI)的快速發(fā)展推動了異構(gòu)計算行業(yè)的進一步發(fā)展。針對深度學(xué)習(xí)等AI任務(wù)，GPU和ASIC等加速器得到了廣泛應(yīng)用，如NVIDIA的Tensor Core GPU和Google的TPU。

以異構(gòu)編程為例，計算任務(wù)要在多個供應(yīng)商提供的不同的計算單元上運行。例如，有的AI計算首先需要在CPU或者DSP上進行任務(wù)分割或者處理，然后在AI加速器上進行目標(biāo)識別，再將結(jié)果反饋到CPU進行下一輪的計算。要熟悉不同計算單元之間數(shù)據(jù)流的調(diào)度、交換和進行決策的機制，這些對于復(fù)雜的AI系統(tǒng)開發(fā)者來說，都是門檻很高的難題。這種耗費大量人力、物力的開發(fā)工作，顯然不適合全球大部分人工智能公司都是中小型企業(yè)的現(xiàn)狀。

異構(gòu)計算行業(yè)上中下游：

(1) 上游主要包括計算硬件和芯片設(shè)計廠商，如NVIDIA、AMD、英特爾等。他們負(fù)責(zé)研發(fā)和生產(chǎn)各種類型的計算加速器和處理器。

(2) 中游主要包括計算平臺和解決方案提供商，如云計算服務(wù)提供商、數(shù)據(jù)中心運營商等。他們提供基于異構(gòu)計算的計算平臺和解決方案，滿足各種計算需求。

(3) 下游主要包括應(yīng)用開發(fā)商和終端用戶，如科學(xué)研究機構(gòu)、企業(yè)等。他們利用異構(gòu)計算平臺和解決方案進行應(yīng)用開發(fā)和計算任務(wù)處理，滿足各種需求。

華夏芯是國內(nèi)最早從事異構(gòu)計算研究的芯片公司之一。芯片設(shè)計技術(shù)的發(fā)展趨勢讓李科奕選擇了從異構(gòu)計算的角度切入，另一方面則是著眼于異構(gòu)計算應(yīng)用領(lǐng)域的市場機遇——輔助駕駛、機器人、智能安防、智能家居、5G等新興應(yīng)用場景的共同特點是只需要“單點”的應(yīng)用開發(fā)，而不用像手機、PC一樣需要匯集眾多第三方的應(yīng)用軟件，從而有很強的生態(tài)依賴性。

據(jù)中研產(chǎn)業(yè)研究院《2023-2028年中國異構(gòu)計算行業(yè)市場前瞻分析與未來投資戰(zhàn)略規(guī)劃報告》分析：

據(jù)了解，現(xiàn)在大多數(shù)異構(gòu)計算芯片使用的都是不同供應(yīng)商的IP，需要龐大的芯片設(shè)計團隊，去完成包括IP相互驗證在內(nèi)的技術(shù)維護和設(shè)計工作。

相比芯片級異構(gòu)，板級異構(gòu)計算的優(yōu)勢是比前者更加靈活。但缺點也很明顯，畢竟主板和主板之間連接起來使用，一是體積天生比較大，再者就是板與板之間連接的帶寬和功耗都很難達到最優(yōu)解。

所以，異構(gòu)計算想要有所突破，或者說是適應(yīng)現(xiàn)在以及未來的應(yīng)用需求，就需要有新的技術(shù)來支持。

目前異構(gòu)并行計算向著以下幾個方向發(fā)展：

(1)集群計算。這是傳統(tǒng)高性能計算的領(lǐng)域。但是今天高性能計算已經(jīng)演變成了異構(gòu)并行計算的一部分，越來越多的高性能計算集群使用GPU、MIC、FPGA等。

(2)單機計算。推動單機計算向異構(gòu)并行計算發(fā)展的主要動力是游戲、計算機輔助設(shè)計等，而主要表現(xiàn)是GPU+CPU的異構(gòu)計算。

(3)移動計算。近幾年發(fā)展表明，人們對手機的需求比對PC的需求更大。目前幾乎所有的移動芯片解決方案都是異構(gòu)的，除了有CPU、GPU之外，還有視頻編解碼單元、音頻處理單元。傾向于把更多工作內(nèi)容轉(zhuǎn)移到手機上，但是為了保證續(xù)航時間，移動處理器的設(shè)計一開始就不是以高性能為目標(biāo)，這使得要在移動處理器上獲取高性能是比較困難的。

(4)嵌入式計算。在一些惡劣工作環(huán)境下，只有DSP和FPGA能夠滿足要求。

報告對我國異構(gòu)計算行業(yè)的供需狀況、發(fā)展現(xiàn)狀、子行業(yè)發(fā)展變化等進行了分析，重點分析了國內(nèi)外異構(gòu)計算行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、如何面對行業(yè)的發(fā)展挑戰(zhàn)、行業(yè)的發(fā)展建議、行業(yè)競爭力，以及行業(yè)的投資分析和趨勢預(yù)測等等。報告還綜合了異構(gòu)計算行業(yè)的整體發(fā)展動態(tài)，對行業(yè)在產(chǎn)品方面提供了參考建議和具體解決辦法。

想要了解更多異構(gòu)計算行業(yè)詳情分析，可以點擊查看中研普華研究報告《2023-2028年中國異構(gòu)計算行業(yè)市場前瞻分析與未來投資戰(zhàn)略規(guī)劃報告》。

• 相關(guān)深度報告REPORTS

  

  2023-2028年中國異構(gòu)計算行業(yè)市場前瞻分析與未來投資戰(zhàn)略規(guī)劃報告

  異構(gòu)計算是指使用不止一種處理器或內(nèi)核的系統(tǒng)。 這些系統(tǒng)不僅通過添加相同類型的處理器來提高性能或能效，而且還通過添加不同的協(xié)處理器來提高性能或能效，這些協(xié)處理器通常結(jié)合專門的處理能力...

  查看詳情

延伸閱讀

推薦閱讀

猜您喜歡