异构计算系列文章(一):定义、场景及局限性
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发布时间：2024-09-17 07:10
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时间：2024-09-29 06:14
在异构计算系列文章的开篇，我们对这一概念进行了整体性的介绍，包括定义、应用场景以及局限性。AI 领域中，处理器的多样性，如 CPU、GPU、FPGA 和 ASIC 等，推动了异构计算的发展。这些处理器在通用性上存在差异，从 X86、Arm 到 RISC-V，各有优势和适用场景。
异构计算是指在系统中使用不同体系结构的处理器进行联合计算。在 AI 领域，这种计算方式旨在利用各处理器的长处，提高处理效率。AI 的复杂性和综合性使其在单一 CPU 平台下开发时面临挑战，引入异构计算后，开发者需权衡代码的通用性与性能。
进行异构计算开发时，开发者需考虑多个方面。首先，平衡代码的通用性和性能至关重要。AI 应用中常用的 BLAS 程序库在不同平台上的实现差异，使得开发者在选择时需根据具体需求进行评估。其次，开发环境的成熟度对异构计算的实施有重要影响。CPU、GPU 和 FPGA 的开发环境相对成熟，而 ASIC 的开发环境则面临挑战，这与 AI 领域中机器视觉等应用的持续发展有关。
技术普及程度也是影响异构计算应用的关键因素。FPGA 在人才储备和成本控制上面临劣势，因此目前异构计算开发仍以 CPU 结合 GPU 为主。
要发挥异构计算的优势，必须寻找合适的应用场景。大型 3D 游戏是 GPU 等协处理器最典型的应用，它们在处理图像和图形时表现出色。然而，AI 处理任务的处理时间包括计算和 I/O（CPU 访问内存）两部分。高算力的 AI 处理器可以加速计算部分，但 I/O 开销也可能性能提升。通过分析 IPC（Instructions Per Second）值，可以评估程序的 I/O 开销情况。GPUDirect Storage 技术帮助解决数据从硬盘加载到显存的速度，从而提高效率。
在 AI 应用中，异构计算在数据处理、非结构化数据处理、模型训练和模型推理等方面展现出优势。针对海量结构化数据处理，CPU 仍为主导，但 AVX2 向量指令集提供了支持。非结构化数据的转解码处理中，异构芯片的优势明显。模型训练阶段，GPU、TPU 和其他 ASIC 在乘累加处理方面有显著优势。模型推理和向量相似度搜索中，异构计算在代码跨平台通用性和搜索效率方面提供解决方案。
