異構計算行業分析 異構計算行業發展方向調研

• 陳觀秋 2023年9月21日 來源：新華社客戶端 百度 703 41
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近年來，人工智能(AI)的快速發展推動了異構計算行業的進一步發展。針對深度學習等AI任務，GPU和ASIC等加速器得到了廣泛應用，如NVIDIA的Tensor Core GPU和Google的TPU。

異構計算，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，異構計算架構的芯片中既有CPU等傳統的通用計算單元，也有高性能的專用計算單元。

異構計算行業分析

與傳統的通用計算芯片相比，異構架構具有高性能、低功耗等顯著優點。而且，相對于專用計算芯片，即使新的算法出來，異構架構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，異構計算會成為業界主流的選擇。

在過去，異構計算意味著必須以不同方式處理不同的 ISA，而在現代示例中，異構系統架構 (HSA) 系統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據集執行數學密集型計算)，而 CPU 可以運行 操作系統并執行傳統的串行任務。

隨著制造技術的進一步擴展允許以前的分立組件成為片上系統或 SoC 的集成部分，現代計算系統中的異構性水平正在逐漸增加。 例如，許多新處理器現在包括用于與其他設備(SATA、PCI、以太網、USB、RFID、無線電、UART 和內存控制器)以及可編程功能單元和硬件加速器(GPU、密碼學)接口的內置邏輯 協處理器、可編程網絡處理器、A/V 編碼器/解碼器等)。

近年來，人工智能(AI)的快速發展推動了異構計算行業的進一步發展。針對深度學習等AI任務，GPU和ASIC等加速器得到了廣泛應用，如NVIDIA的Tensor Core GPU和Google的TPU。

以異構編程為例，計算任務要在多個供應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上進行任務分割或者處理，然后在AI加速器上進行目標識別，再將結果反饋到CPU進行下一輪的計算。要熟悉不同計算單元之間數據流的調度、交換和進行決策的機制，這些對于復雜的AI系統開發者來說，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的現狀。

異構計算行業上中下游：

(1) 上游主要包括計算硬件和芯片設計廠商，如NVIDIA、AMD、英特爾等。他們負責研發和生產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，如云計算服務提供商、數據中心運營商等。他們提供基于異構計算的計算平臺和解決方案，滿足各種計算需求。

(3) 下游主要包括應用開發商和終端用戶，如科學研究機構、企業等。他們利用異構計算平臺和解決方案進行應用開發和計算任務處理，滿足各種需求。

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

據中研產業研究院《2023-2028年中國異構計算行業市場前瞻分析與未來投資戰略規劃報告》分析：

據了解，現在大多數異構計算芯片使用的都是不同供應商的IP，需要龐大的芯片設計團隊，去完成包括IP相互驗證在內的技術維護和設計工作。

相比芯片級異構，板級異構計算的優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解。

所以，異構計算想要有所突破，或者說是適應現在以及未來的應用需求，就需要有新的技術來支持。

目前異構并行計算向著以下幾個方向發展：

(1)集群計算。這是傳統高性能計算的領域。但是今天高性能計算已經演變成了異構并行計算的一部分，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并行計算發展的主要動力是游戲、計算機輔助設計等，而主要表現是GPU+CPU的異構計算。

(3)移動計算。近幾年發展表明，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容轉移到手機上，但是為了保證續航時間，移動處理器的設計一開始就不是以高性能為目標，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。在一些惡劣工作環境下，只有DSP和FPGA能夠滿足要求。

報告對我國異構計算行業的供需狀況、發展現狀、子行業發展變化等進行了分析，重點分析了國內外異構計算行業的發展現狀、如何面對行業的發展挑戰、行業的發展建議、行業競爭力，以及行業的投資分析和趨勢預測等等。報告還綜合了異構計算行業的整體發展動態，對行業在產品方面提供了參考建議和具體解決辦法。

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

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  2023-2028年中國異構計算行業市場前瞻分析與未來投資戰略規劃報告

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