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发表于 2025-4-20 05:29:14
AI加速(六)|异构编程——性能不够，“外挂”来凑？
在人工智能领域，随着模型规模的不断扩大和计算需求的飞速增长，单纯依靠传统的同构计算架构已难以满足日益增长的性能要求。异构编程便在这样的背景下应运而生，成为提升计算性能的关键“外挂”。
异构计算，简单来说，就是将不同类型的计算单元，如CPU、GPU、FPGA等集成在一起协同工作。CPU具有强大的通用性和复杂逻辑处理能力，但在大规模并行计算方面存在性能瓶颈；GPU则擅长处理高度并行的计算任务，拥有大量的计算核心，能够在短时间内处理海量数据；FPGA则具有高度的灵活性，可以根据具体应用进行定制化配置。
异构编程的核心在于如何有效地调度这些不同类型的计算资源，让它们发挥各自的优势。这就好比组建一支足球队，每个球员都有不同的特长，教练要合理安排他们的位置和职责，才能使整个球队发挥出最佳水平。
在异构编程中，程序员需要使用特定的编程模型和工具来管理不同计算设备之间的数据传输和任务分配。例如，OpenCL和CUDA是目前广泛使用的异构编程框架，它们提供了一套统一的接口，让程序员可以方便地编写跨平台的异构代码。通过这些框架，程序员可以将计算任务划分为多个子任务，然后根据任务的特点将其分配到最合适的计算设备上执行。
以深度学习中的卷积神经网络（CNN）为例，卷积层的计算量巨大，非常适合在GPU上进行并行处理。而异构编程可以将数据预处理等任务交给CPU，将卷积计算任务高效地分配到GPU上，同时利用FPGA的灵活性进行一些定制化的加速处理。这样一来，整个计算过程的效率得到了极大提升。
异构编程就像是为性能提升找到了得力的“外挂”。它打破了单一计算架构的性能限制，充分发挥了不同计算资源的优势，使得人工智能系统能够以更高的效率运行，处理更复杂的任务。随着技术的不断发展，异构编程将在AI加速领域发挥越来越重要的作用，为人工智能的进一步发展提供强大的动力支持 。 |
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