当前，我们正处于数据大爆发、万物智能化的时代，这对于计算创新提出了更高的要求。一方面，数据的规模、形态和处理需求正在发生剧变，大量的传感器、物联网设备、AI系统正在产生海量的数据，传统的计算模式已经无法满足不断变化的数据需求。另一方面，随着工作负载的日趋多样化，各种不同的新兴应用对于计算的性能、数据的需求各异，单一的计算模式已经无法满足这样多样化的需求，必须对不同制程和工艺的芯片进行混搭式组合，带来更具经济效益的计算方案。在这种状况下，“异构计算”凭借更高的性价比、更强的灵活性脱颖而出。它是一种使用不同类型指令集、计算架构单元组成混合系统的特殊计算方式，能够像“乐高积木”那样，实现芯片的按需混搭和灵活选择。异构计算：采用混合动力的全新计算引擎异构计算的概念并不新鲜，早在上世纪80年代，异构计算就已经诞生，不过早期的异构融合主要是基于CPU和GPU，而目前，异构计算已经扩展到更多计算架构，如CPU、GPU、ASIC、FPGA等，并且在更多的领域如人工智能、边缘计算等发挥重要的作用，能够实现性能大幅提升同时降低能耗。英特尔中国研究院院长宋继强表示，如果说传统计算架构是一种烧汽油的引擎，那么异构计算就是一种混合动力引擎甚至新能源引擎，能够推动人工智能、5G等新兴领域更好、更快地发展。第一，异构计算能够带来算力的大幅提升。异构计算能够将不同架构的优势整合在一起，变成一个“算力集合体”。它涉及的计算架构异常复杂，同时还涵盖包括制程、封装、软件在内的更多技术。谈到异构计算的创新，北京交通大学信息科学研究所副教授王东表示：“异构计算要真正带来改变，应从工艺、封装、架构、软件系统等入手，提供一个整体解决方案，尤其是要注重编程模型的通用性和编程方法的普适性。”第二，异构计算能够带来更高的灵活性和性价比。宋继强介绍到，异构计算带来的好处之一便是它能够针对未来多种不同的应用快速给出高性价比的方案，能够将方案小型化，能把成本和效能达到一个不错的平衡。中山大学微电子科学与技术学院教授、副院长虞志益则表示，异构计算的优势在于可以将通用的 CPU和专业的芯片(如ASIC)融合在一起，实现性能、功耗和灵活性的统一。然而，目前市面上普遍的异构计算解决方案还存在一些问题。目前来看，主要是有两种方式的异构，一种是CPU、GPU、FPGA等组成一个一体化设计的SoC，将达到最高的能效比，但需要量大面广，才值得投入。另一种是这些独立的芯片通过板级连接实现异构计算，其优势在于灵活，但板与板之间连接的功耗、带宽都大打折扣。即便如此，异构计算还是被寄予厚望。电子科技大学电子科学与工程学院副教授黄乐天认为，未来异构计算很难突然爆发式增长，但会慢慢地渗透到各种应用中，然后改变一些应用的形态，甚至是底层逻辑。另外，黄乐天也谈到，异构计算将有可能在技术渗透性上来说将会改变行业形态，创造一些新的工作机会和领域，也将催生一些创业类公司以及底层技术方案商的成长。异构计算：众多技术点的集合，一体化的计算创新虽然从表面上看，异构计算是一个硬件的物理叠加，但真正要释放其全部能力，最终有赖于从硬件到软件的整体式设计。未来的异构计算，不仅仅是单一的技术点，而是多技术点的集合，试图打造一个高效的异构系统。黄乐天认为，异构计算要带来真正的改变，应从工艺、封装、架构、软件系统等入手，提供一个整体解决方案，尤其是要注重编程模型的通用性和编程方法的普适性。虞志益也认为，异构计算的发展需要从系统、软件、算法等多方面融合，需要各个技术方面有更好的Interface。而从产业角度来说，一是用异构计算提升现有的产品，二是用异构计算驱动未来的发展。宋继强则强调，只有在芯片、系统、软件三个层级实现一体化的异构，才能最大化释放异构计算的价值。首先，在芯片层级，制程工艺和封装技术的进步，正在推动着超异构计算的发展。以英特尔为例，利用CO-EMIB、Foveros 3D以及EMIB等先进封装技术，英特尔能够提供显著的实用性和经济性优势。其中，CO-EMIB融合了EMIB与Foveros新封装技术的优势，可以同时实现可以让芯片横向拼接，同时每层横向拼接都还是可以继续立体堆叠，是业内顶级的封装技术，开辟封装技术新的先河。然后，在系统层级，需要在系统内将多样化的计算，针对不同的工作负载启动不同的处理架构，架构进行整合智能、高效地解决多元计算需求。英特尔高级副总裁、首席架构师兼架构、图形与软件部门总经理Raja M. Koduri强调：“英特尔的策略就是要囊括CPU、GPU、FPGA、加速器所有的架构。”最后，在软件层级，在硬件层次增长的前提下，需要一个中间层把通用的流行软件开发框架和硬件层级联系起来，目的便是尽可能去把不同硬件架构的编程差异减少，提高效率。为此，英特尔很早就进行了布局，并推出了oneAPI 解决方案。该项解决方案面向异构计算提供了统一的、可扩展的编程模型，目的是提供一套跨平台的通用软件工具，创造统一的开发环境，针对不同的硬件架构进行优化，从而降低开发人员应对不同硬件架构时编程的难度，并实现性能的扩展。宋继强认为，异构计算将是未来创新的首要架构师，将助力打开新的智能世界的大门。英特尔从很早开始，就看到了智能时代下的数据洪流以及以此带来的转变。为了应对数据量的指数级增长以及数据的多样性处理需求，英特尔提早布局异构计算，并提出了领先业界、软硬结合的“超异构”计算解决方案，来满足未来更加多元化的计算需求。