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编者按
《异构融合计算技术白皮书》在9月15日的世界计算大会上，由工信部电子五所的杨院长正式发布。
站在计算机体系结构的历史发展角度，此白皮书的意义重大：
白皮书率先提出“异构融合计算”概念。这对计算机体系结构的创新发展，具有非常重大的意义。
白皮书系统性地梳理异构融合相关技术，起到技术引领和广泛宣传的作用。
异构融合计算需要行业形成共识，最终形成统一的行业生态，需要更多的行业协同。白皮书进行了广泛代表的、正式的、权威的全行业呼吁。
或许，未来5-10年回头看，这次白皮书的发布，会是计算机体系结构和算力芯片行业的一个重要的里程碑事件。
1、《异构融合计算技术白皮书》重磅发布
计算架构从同构走到异构，异构计算已经成为主流。但AI大模型、自动驾驶、元宇宙等超高算力需求的领域仍在快速发展，算力仍需持续快速提升；与此同时，算力成本需要数量级下降。技术发展不会停止：随着异构的计算系统越来越多，计算架构需要进一步从异构计算走向异构融合计算。
当前，是异构融合计算的萌芽阶段：
2019年，Intel提出了超异构的概念，只强调了“多”异构，并没有强调异构的“融合”，并且这些年也没有具体的产品出来。
NVIDIA虽然没有提超异构或异构融合的概念，但NVIDIA的许多产品也在奔着这个方向在发展。例如，在数据中心领域，NVIDIA已经有了GPU+CPU融合芯片，GPU+DPU融合芯片也已经在研发当中，未来GPU+CPU+DPU进一步融合是必然趋势。再例如，在汽车领域，NVIDIA THOR集成了数据中心架构的CPU、GPU和DPU，能够实现和数据中心计算环境的一致性兼容，可以看作是一款具有一定“异构融合计算”特征的大算力芯片。
时间来到2023年9月，在湖南长沙举办的第五届世界计算大会上，工业和信息化部电子第五研究所软件与系统研究院院长杨晓明，正式发布了《异构融合计算技术白皮书》。在工信部电子五所的精心组织下，国内诸多计算领域的高校和企业的众多专家，历经半年多努力，全面而系统地梳理了异构融合计算的方方面面，在行业中凝聚了广泛共识，最终形成了这本白皮书。
《异构融合计算白皮书》的发布，必将在行业里形成广泛影响力，使得更多的行业公司、科研院所以及广大开发者，能够关注并支持异构融合计算的发展。
或许，未来5-10年回头看，这次白皮书的发布，会是计算机体系结构和算力芯片行业的一个重要的里程碑事件。
2、《异构融合计算技术白皮书》内容介绍
（本章节内容均来自《异构融合计算白皮书》2023版）
2.1 参编单位和参编人员
《异构融合计算技术白皮书》编写者
参编单位：
浪潮电子信息产业股份有限公司、上海矩向科技有限公司、中国电信研究院、清华大学、中国科学院软件研究所、国防科技大学、复旦大学、中国长城研究院、中国电子技术标准化研究院、曙光信息产业（北京）有限公司、同方计算机有限公司、上海熠知电子科技有限公司、阿里云技术有限公司、中科院计算所、紫光集团前沿技术研究院
参编人员：
杨晓明、陈平、刘建、熊婧、李冬、黄朝波、廉建芳、颜秉珩、林显成、董刚、王洲、蔡彦、陈小文 、卢晶雨、任翔、刘娜、张政、李宁、崔士伟、徐扬、李璇、刘玉海、尹航、李阳、买强、张磊、张震宁、赵立新、左明敏、周鹏、戴少鹏、杨蔚才、李亚军、伍海龙、陈硕、张阳、刘占民、王佑站、闫沛浩、张淑艳、杨攀飞
2.2 目录
2.3 编者序
近年来，自动驾驶、元宇宙、人工智能等应用不断创新发展，数据规模、算法复杂度以及算力需求爆发式增长。各类加速处理器已成为算力基础设施的重要组件，基于CPU+xPU的异构计算系统逐渐成为各算力场景的主流架构。然而，随着异构计算系统的种类和数量越来越多，xPU性能与灵活性难以兼顾、各xPU间计算孤岛问题难以协同、调试和维护成本增高等问题愈发凸显 ，亟需从异构融合计算方向加强理论研究和实践探索。
以人工智能发展为例，Nature Electronics期刊在 2022年 4月的一篇文章显示：从 2018年开始，随着AI大模型应用的涌现，算力需求平均每2个月翻一倍；摩根士丹利估计2022年谷歌的 3.3万亿次搜索，平均成本约为每个 0.2美分 John Hennessy表示 基于大模型搜索的成本是标准关键词搜索的10倍。需求的变化和成本的约束，再加上NoC（Network on Chip）和 SiP（System in Package）等新芯片技术的赋能 必将推动算力基础架构的变革。计算架构已逐渐从目前各自为政、孤岛式的异构计算，走向异构融合计算。同时，以系统设计为中心，按照应用需求来设计、定义和规划计算架构，推动多层级技术的融合已成为当前的最佳可行方案。
狭义的异构融合计算，指的是多种不同类型、不同架构处理器组成的计算架构。广义的异构融合计算，是指通过将处理器、芯片、硬件设备、操作系统、编程框架、编程语言、网络通信协议、数据中心等不同层次、不同类型的计算技术进行整合优化，以实现多种异构计算资源的高效利用。本白皮书旨在探讨异构融合计算技术的内在机制、应用场景和发展趋势，通过概述计算领域相关概念，回顾计算架构发展历程，分析了异构计算技术的发展现状及面临的主要问题，从硬件层面（芯片级、设备级）、软件层面（操作系统、编程框架）、系统层面分别提出了异构融合计算技术的探索方案及演进方向，引出了异构融合计算技术的发 展趋势，并介绍了异构融合计算领域相关的实践案例。同时，指出了异构融合计算发展面临的挑战：一是，处理器架构的限制，可扩展性和灵活性难以满足，计算孤岛问题凸显；二是，当前的编程框架、编程语言、及其他编译 /调试工具，不足以支撑高效的异构代码编写、优化和管理；三是，系统集成和互操作性技术要求高，难以构建统一的系统视图以支持跨平台的开发和部署。
在此，对参与本白皮书编制的各位专家表示衷心的感谢。我们相信，白皮书将为读者提供一个新的视角和思考方式，希望读者能够结合实际应用场景，对异构融合计算相关技术进行深入探索和研究。白皮书内容，不可避免会存在诸多不足，恳请各界专家批评指正。
2.4 “异构融合计算”定义
Intel于2019年提出“超异构计算”的概念，强调了超异构计算涉及的三个方面：系统架构、工艺和封装，以及统一的异构计算软件。但在最核心的系统架构层次， Intel仅仅只强调了“多”，并没有进一步对超异构计算进行阐述，以及设计实现的进一步细节说明。
“异构融合计算”是一个全新的概念，目前行业还没有形成统一的定义。从概念上讲，“异构融合计算”属于异构计算的范畴，可以定义为异构计算的一种高阶形态。
本白皮书认为，狭义的“异构融合计算”，是一种新的计算架构和方法，通过融合CPU和多种不同类型、不同架构的加速处理器，以实现更大规模、更高性能、更加高效的计算。而 广义的“异构融合计算”，则通过不同层次、不同类型的技术整合，来实现异构融合计算资源的高效利用。
广义的异构融合计算，主要包含以下几方面内容：
超异构：系统中异构处理器的数量为三个或三个以上。“一个称为同构，两个称为异构，三个或三个以上称为超异构”。超异构是异构融合计算的前提。
硬件融合 ：强调不同处理器之间的深度协同（指单个工作任务由两个或两个以上处理器协作处理）和深度融合（指某个具体工作任务可以跨 CPU、 GPU和 DSA等不同类型处理器运行，也可以跨同类型中的不同架构处理器运行）。各处理器之间可 以通过高速总线或高性能网络进行通信和数据传输，通过更高层次的系统划分和任务调度实现协同计算。
软件融合：面向异构（硬件）计算环境，将操作系统、应用软件、编程模型、编程语言、通信协议、数据等技术资源进行融合和优化，提供统一的软件运行环境和编译开发工具，旨在降低异构融合计算系统的复杂度，实现计算任务的跨平台运行。
系统融合：通过合理地任务分配和资源调度，异构融合计算系统可以实现更高的计算性能和更好的计算效率。
传统异构计算，特指CPU+xPU的计算架构。异构融合计算与传统异构计算的差异点在于：传统异构计算仅有一 种加速处理器类型，并且仅关注 CPU和加速处理器的协同；而异构融合计算则具有两种或两种以上的加速处理器类型，并且需要重点关注所有处理器之间的协同和融合，以及硬件与软件之间的融合、系统内部及系统之间的融合问题。
2.5 “异构融合计算”案例：通用超异构处理器
矩向科技定义了一款新的处理器芯片类型：通用超异构处理器（GP-HPU, General Purpose Hyper-heterogeneous Processing Unit）。
通用超异构处理器GP-HPU，通过NOC总线，把众多的计算节点连接成一个芯片系统。从功能视角看，GP-HPU和SOC类似；在架构上GP-HPU和SOC的主要区别在于每个加速处理器需要“图灵完备”，成为一个可独立工作的小系统，可直接和其他小系统进行交互且不需要主CPU的参与。每一个处理器作为一个小规模的类SOC的小系统，再通过分布式架构，可构建规模数量级提升的大系统，也非常有利于芯片系统的平行扩展。
系统任务主要分为三类：
（1）不经常变化的任务，归属基础设施层，由DPU覆盖；
（2）业务应用加速部分，归属到弹性应用加速层，由GPU等业务加速芯片覆盖；
（3）业务应用不可加速部分，以及其他没有加速支持的任务，归属到业务应用层，由CPU覆盖。从功能视角，GP-HPU，可以看作是CPU、GPU和DPU功能的集合。
但GP-HPU不是这三个芯片功能的简单集成，通过不同类型处理器的深度合作，才能实现“团队协作，整体最优”，实现性能和灵活性的兼顾。最后，是系统层次。通用能力的构建是大算力芯片成功的关键。如何实现异构融合计算的通用能力，是异构融合计算能否落地的关键。
CPU、GPU和DPU三颗芯片，通常来自于不同的公司，实现三者间的深度协同比较难。在单芯片内部实现异构融合计算，是相对可行的路径。此外，受限于单芯片所能容纳的计算规模上限，目前的单芯片异构融合计算，比较适合边缘等相对轻量的计算场景，不太适合云计算等相对重量的计算场景。
GP-HPU，经过“通用性”能力的强化设计，可以广泛使用在边缘服务器、AI推理服务器、存储服务器、企业云服务器等轻量级场景，还可以使用在智能座舱、MEC接入设备、低速无人车等场景。
3、个人贡献
作为矩向科技的创始人兼CEO，也作为《软硬件融合》图书和公众号的主笔，我深度的参与到白皮书的策划和撰写工作中。
2022年底，跟工信部电子五所杨老师交流关于异构计算的挑战和未来发展趋势，所思所想，同频共振。针对异构算力多样性的挑战，电子五所提出了研究课题“异构计算融合技术发展研究”，最终落地为《异构融合计算技术白皮书》。春节过后，我就开始积极地参与到白皮书的策划和编写工作中。到这次白皮书的定稿发布，前后经历了大半年的时间。白皮书也广泛凝聚共识，得到了国内众多知名高校和企业在技术和案例等方面的大力支持。
个人最主要的贡献是提出“异构融合计算”的概念，并细化和完善其定义和内涵。这一概念得到了与会的各位专家一致赞同。“异构计算融合”是一个现象，一个过程；而“异构融合计算”则是一种创新的理念，也是一种全新的计算架构和计算技术，同时还是落地的解决方案。异构融合计算，通过融合CPU和多种不同类型不同架构的加速处理器，以实现更大规模、更高性能、更加高效的计算。异构融合计算继承自异构计算，并向前继续发展，成为一种新的计算架构。异构融合需要不同层次不同类型的软硬件技术的深度协作，才能最终实现异构融合的广泛落地。
白皮书上述相关内容，欢迎各界专家批评指正。
4、异构融合计算的必然发展趋势
一方面，业务需求驱动。以人工智能为例，随着BERT、GPT等大模型的快速发展，从2018年到2023年，算力需求增长进一步加速，平均每2个月就翻一番。AI算力需求快速增长，算力芯片难以支撑：单GPU芯片逐渐性能极限；必须通过Scale Out的扩大计算集群规模的方式提升算力；随之而来的，AI计算成本越来越难以承受。
另一方面，工艺和封装支撑。工艺进步，单芯片容纳的设计规模越来大；Chiplet封装，使得在单芯片层次，可以构建规模数量级提升的超大系统。
业务需求驱动，以及底层工艺和封装支撑，一定需要系统架构层次的创新。
从同构到异构，从异构（单异构、多异构）到异构融合，系统架构创新，是架构从简单到复杂、继承并不断发展的过程。
5、异构融合计算的广泛应用场景
5.1 复杂计算系统
微观上，复杂计算系统需要实现软件和硬件的解耦。通过虚拟化，实现软硬件解耦，这样，软件就可以无缝地跨平台自由迁移。
微观上，复杂计算系统，需要在一个硬件系统上支持多个软件系统。通过虚拟化，实现计算资源的切分、池化和重组，构建形态各异的各种逻辑计算平台，供VM、容器等软件实体使用。
微观上，硬件计算平台需要支持多种计算资源，并且需要支持这些计算资源的协同和融合。在CPU同构计算时代，通过VT-x/VT-d等技术实现处理器的完全硬件虚拟化非常成熟，但如果增加了各种异构的处理器，并且要考虑这些异构处理器的架构兼容性，以及它们之间的协同和融合，则是非常挑战的事情。
宏观上，复杂计算是①基于一组硬件服务器的、②运行多个宏系统的、③动态的、④交叉混合计算。
总结一下，复杂计算需要：
支持虚拟化、服务化、冷/热迁移，从而实现单设备多系统共存，以及跨设备的多个宏系统的协同/融合。
单个硬件支持多个不同规格系统。
单个硬件计算资源的多样性，要考虑资源的切分、池化和重组，还需要考虑不同资源间的协同和融合。
单个硬件集群支持多个宏系统集群，并且这些宏系统集群交叉混布。
数以万计甚至百万级的计算设备规模，完全动态的、非常频繁的软硬件配置变更。
微观上，不同系统的资源需求千差万别；宏观上，数以百万计的系统，总的资源需求趋向于确定。
硬件需要足够的一致性（尽可能少的型号/规格），在此基础上实现具体系统运行平台的差异性。
云计算几乎是最复杂的计算场景，复杂计算场景从云计算场景提取各种本质的计算特征和挑战，把它融入底层软硬件设计和优化当中，反过来再落地到云计算，以及其他更多的复杂计算场景：
从计算的位置来说，复杂计算包括云计算、边缘计算和自动驾驶等超级终端场景；
从计算位置来说，超算和云计算是相似的，但两者的计算诉求不同：超算更注重性能，云计算更注重成本。目前，两者在不断地侵入对方的“领地”，超算和云计算在不断地融合。
智能计算，跟云计算、超算等不属于同层次的计算。智能计算是业务应用，智能计算可以在云、边、端或超算领域。
5.2 基于异构融合的复杂计算场景
5.2.1 场景一：云计算
目前，对算力的需求越来越高，通过Scale Out扩大集群规模的方式提升性能代价高昂，治标不治本。要想本质地提高性能，还是要回到Scale Up方式。
DPU是目前数据中心的第三颗重要的芯片，通过在服务器设备级实现CPU众多工作任务的卸载和加速，以此来实现整个服务器级别的Scale Up：
从架构角度，CPU、GPU和DPU三芯片方案是多异构计算架构，很难实现不同加速处理器之间的协同计算。
从现实角度，CPU、GPU和DPU三颗芯片，通常来自于不同的公司，实现三者间的高效交互和深度协同比较难。
随着Chiplet的流行和能力增强，通过架构重构和多DIE集成，进一步优化数据交互，并协同不同处理单元的任务分工，实现多个异构资源的高效协作，在单芯片内部实现异构融合计算，是相对可行的路径。
5.2.2 场景二：边缘计算
在不考虑Chiplet多DIE封装的支持下，受限于单DIE单芯片所能容纳的计算规模上限，目前的单芯片异构融合计算，比较适合边缘等相对轻量的计算场景，不太适合云计算等相对重量的计算场景。
传统的服务器以CPU为中心，然后增加高性能网卡、加速处理器和PCIE总线扩展卡等其他组件，成本非常高。并且，受限于多芯片交互，综合性能也会有影响。异构融合处理器，可以实现边缘等轻量计算场景的单芯片解决方案，可以实现最极致的性能的同时，最低的成本。并且在功耗和物理空间方面都有非常大的优势（功耗和物理空间优势，可以实现高密度计算，进一步优化成本，并进一步降低对数据中心基础设施的要求）。
5.2.3 场景三：自动驾驶等超级终端
上图是BOSCH给出的汽车电气架构演进示意图。从模块级的ECU到集中相关功能的域控制器，再到完全集中的车载计算机。
未来的智能汽车，越来越像一台服务器。
汽车越来越像服务器，因此目前汽车技术的发展，本质上是云计算数据中心的各种技术的不断下沉，比如，虚拟化、SOA、软件定义等技术。如上图：在DCU时代，一个DCU支持一个系统；但在CCU时代，通过虚拟化，实现一个芯片支持多个不同类型的系统，实现兼容现有软件的同时，还可以实现更高效的交互。并且，单芯片的综合成本也是最低。
随着AI大模型在自动驾驶算法中逐渐落地，汽车CCU对算力的需求水涨船高。汽车CCU芯片也是异构融合计算非常典型的应用领域。
以NVIDIA THOR为例：THOR设计思路是完全的“终局思维”，相比BOSCH给出的一步步的演进的思路，跨越集中式的车载计算机和云端协同的车载计算机，直接到达云端融合的车载计算机。云端融合的意思是服务可以动态的、自适应的运行在云或端，方便云端的资源动态调节。THOR采用的是跟云端完全一致的计算架构：Grace-next CPU、Ampere-next GPU以及Bluefield DPU，硬件上可以做到云和端的融合。
5.2.4 场景四：超算HPC
基于CPU计算，实现千万亿次（P级超算）超算已经非常困难。从天河1A开始，很多超算逐渐开始采用异构计算架构。而到了百亿亿次（E级超算），异构计算已经是必选项，所有的超算架构均采用异构计算。但是，异构计算也有瓶颈，面向下一代十万亿亿次超算（Z级超算），异构计算已经无法满足要求，大家把目光都投向了异构融合计算。
拭目以待！
5.2.5 场景五：智能计算
智能计算，是业务应用层次的计算。可以承载到云计算、边缘计算、终端计算，或者超算。但考虑到随着大模型的发展，AI算力要求越来越高，有必要针对AI计算，专门构建高效的计算架构和系统。
随着GPU的性能提升放缓，而AI算力需求仍然2个月翻番，所以只能通过扩规模的方式提升整体算力。但受阿姆达尔定律影响，这种方式也会逐渐到底。
并且，传统以CPU为中心的服务器计算架构，存在一些问题：I/O带宽低、路径长；CPU是性能的瓶颈；扩展性差；等等。
要想显著的提升AI计算的性能，需要芯片层次异构融合优化：
Scale Up：最本质的，提升单节点性能。在工艺成本等因素约束下，提升性能只能从系统架构/微架构方面挖潜（异构融合架构）。
Scale Out：扩大集群规模，需要增强集群的内联交互；更高的带宽，更高性能的网络。
通用性：AI算法快速迭代，每家算法差异性巨大。芯片需要足够通用性，适配算法的差异性和快速迭代。
成本优化：GPU性能极限，ChatGPT需要上万张GPU卡，成本高昂。成本降低的手段：通用、集成度、扩展性等。
5.3 综合计算场景
5.3.1 汽车智能网联
清华李克强院士，给出智能网联汽车“中国方案”，其主旨要义是车路云深度协同的一体化。异构融合计算，可以实现云和边缘侧的大算力芯片，还可以实现终端侧的大算力单芯片。同时，需要考虑复杂计算场景的各种要求，从芯片架构层次，原生的支持云、边、端深度协同。
5.3.2 云网边端融合
汽车智能网联是一个具体场景，把场景泛化，还有很多场景，如手机移动终端、元宇宙XR、数字工厂、数字城市、数字生活等，都需要终端和云端、边缘端的深度协同。因此，站在计算的角度，最终云网边端需要深度融合成“一个”超级大系统，来满足几乎“所有”计算需求。
云、网、边、端不同计算的位置，是我们人为划分的，不管在什么位置，它都是一个符合计算机架构的计算设备。因此，我们可以构建一个统一的异构融合计算的架构，来实现云网边端计算和开发软件的一致，来实现计算任务可以随时跨平台运行，来实现云网边端的深度融合。
6 凝聚共识，共谋发展
6.1 构建异构融合开放计算生态
一方面，按照处理器灵活性，从左向右，处理器的类型越多，架构的数量和种类也越多。不同类型、不同领域、不同场景、不同厂家、不同架构的处理器，会导致处理器架构的完全碎片化；另一方面，处理器需要支持数据中心内部的集群计算，还需要支持跨云网边端的融合计算，这对处理器架构一致性提出了很高的要求。两方面的挑战，在异构融合计算时代，构建统一的计算架构变得非常的困难。
需要在行业内广泛凝聚共识，实现统一的系统架构接口，才能实现多样性计算资源的协同，从而实现资源的切分、池化和共享，以及平台的融合。
异构融合计算时代，不存在封闭的计算生态。要想成功，开放标准的架构和生态，是某个具体公司和整个产业成功的必由发展之路。
6.2 抓住技术变革的历史时机
大算力芯片最核心的能力是通用性，而通用计算存在的基础是“二八定律”无处不在：随着系统的扩大，会逐渐沉淀许多共性的计算任务。依据二八定律，对三个阶段进行定性的分析：
在CPU同构计算阶段，100%工作由CPU完成；
在GPU异构阶段，80%工作由GPU完成，CPU只完成剩余的20%的工作；
异构融合计算阶段，80%工作由各类更高效的DSA完成，GPU只完成剩余20%工作的80%，即16%的工作，剩余的4%交给CPU。
CPU是上世纪70年代发明的，国内最早的龙芯CPU是2002年投片成功的，在CPU领域国内至少晚了30年时间。GPGPU是2006年NVIDIA发布的Tesla架构GPU，国内则是近几年才有诸多初创公司开始在此领域发力的，晚了差不多15年时间。
第一代通用计算是CPU同构，成就了Intel的王者地位；第二代通用计算是GPU异构，随着AI大模型的火爆NVIDIA市值超过了10000亿美金，远超Intel、AMD和高通的总和。第一代和第二代通用计算CPU、GPU，我们已经落后，目前国内有众多公司重担在肩，在拼命追赶。
在一个非常成熟的领域，要想追赶先进，非常的困难。但在行业重大技术变革期，就是赶超的绝好时机。
异构融合计算的发展机会，使得在计算机体系结构和算力芯片的架构创新方面，国内首次有了和国际先进水平站在同一个起跑线的机会。历史机遇稍纵即逝，我们需要站在国家战略的高度，快马加鞭，加大投入。
7、白皮书下载
工信部电子五所官方下载：
#白皮书获取方式# 发送“获取《异构融合计算技术白皮书》”至邮箱: saibao2022@163.com
“软硬件融合”公众号下载：
公众号回复“白皮书”下载。
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