AI时代，在计算支持领域，云计算、边缘计算等相继崛起，我们能看到的算力形态逐渐多样化。同时，在我们看不到的地方，算力需求依然旺盛。随着 “十四五” 规划的不断落地，加快数字化发展，打造具有国际竞争力的数字产业集群，全面实施智能制造行动计划，已经成为我国当前发展的重点之一。
在此背景下，企业如何突破算力迷局，找到更加高效的算力形态，就变得至关重要。据英特尔预测，到2025年，全球的算力需求将提升 1000 倍。如此旺盛的算力需求，哪里才能获得呢？在如此多样的算力形态下，最终的答案究竟是什么？CPU？GPU？ASIC？还是 FPGA？近年来，一个更加可靠的答案逐渐浮现：“全都要”。
“全都要” 并不是贪心，而是一种趋势。数字化建设的根源在数据，也在智能。面对日趋复杂的大数据和 AI 应用环境，算力需求呈现爆发式增长，带来的不仅是量的增加，也是形态的变化。但是，作为一家企业，算力与架构及系统的绑定关系决定了其不能频繁更换底层。因此，当算力的供给增长无法跟上算力需求时，多元化算力的概念便逐渐进入人们的视线。
跨越CPU、GPU、ASIC、FPGA 的异构计算，是多元算力的典型。它能够将不同架构的运算单元整合到一起实施并行计算，根据任务类型分配计算任务，从而达到优化性能和降低成本的效果。
1. CPU（中央处理器）：
控制作用：CPU是计算机系统的核心，负责执行程序指令、控制数据的输入和输出、处理内存中的数据等。在异构计算中，CPU通常负责任务调度、系统管理、数据预处理和后期处理等非计算密集型任务。
逻辑运算：CPU擅长执行复杂的逻辑运算和控制流程。
串行处理能力：尽管CPU的并行计算能力相对较弱，但其在串行处理方面的能力仍然非常强大，可以处理许多需要顺序执行的任务。
2. GPU（图形处理器）：
并行计算能力：GPU最初设计用于图形渲染，但近年来已广泛应用于通用计算领域。GPU具有数千个核心，可以并行处理大量简单任务，非常适合执行数据密集型、可并行化的计算任务，如深度学习中的训练和推理。
浮点运算能力：GPU的浮点运算能力远超过CPU，使其成为处理大规模数据、执行复杂数学运算的理想选择。
加速数据处理：在人工智能、机器学习、图像处理等领域，GPU可以显著提高数据处理的速度和效率。
3. ASIC（应用特定集成电路）：
定制化设计：ASIC是为特定应用而定制的集成电路，具有极高的性能和能效比。由于ASIC是根据特定应用的需求设计的，因此它可以实现更高的计算密度和更低的功耗。
高性能和低功耗：ASIC在特定应用中通常比CPU和GPU具有更高的性能和更低的功耗，这使得它在需要高性能和低功耗的场合（如加密货币挖掘、网络通信等）中具有独特优势。
4. FPGA（现场可编程门阵列）：
可编程性：FPGA是一种可编程逻辑器件，可以在硬件级别上实现定制化的计算功能。用户可以通过编程来配置FPGA的逻辑电路，以实现特定的计算任务。
灵活性和可重构性：FPGA具有很高的灵活性和可重构性，可以根据不同的应用需求进行重新编程和配置。这使得FPGA能够适应不断变化的应用需求，并优化计算性能。
加速特定算法：FPGA可以用于加速特定算法的执行，如信号处理、图像处理、密码学等。通过定制化的硬件设计，FPGA可以显著提高这些算法的执行效率。
随着数据驱动时代的来临，CPU、GPU、FPGA等传统计算单元已不再是单打独斗的个体。它们单一的通用架构已无法满足当前处理庞大且复杂数据集的要求。为了适应这种变化，我们不得不寻求多种计算架构之间的协同合作，以应对日益繁重的数据处理工作负载。当前，行业趋势正朝向一个以异构计算为核心的新型技术生态系统转变，这使得异构计算成为了全球范围内新的竞争焦点。同时，也是各大主流芯片供应商的必争之地。
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