异构计算时代正式起飞来源：内容来自半导体行业观

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来源：内容来自半导体行业观察（ID：icbank）原创，作者：邱丽婷，谢谢！
一个新的时代似乎已经到来。
英特尔，这位CPU领域的绝对王者开始频频与“软件为先”和“XPU”等词进行捆绑。同样值得关注的是英特尔的老对手英伟达以及AMD ，在过去的一年中，英伟达宣布收购Arm ， AMD则提出收购赛灵思。
冥冥之中，这些巨头似乎都开始瞄准了同一个方向——“异构计算” 。
【异构计算时代正式起飞】异构计算时代到来
所谓异构，就是将CPU、DSP、GPU、ASIC、FPGA等不同制程架构、不同指令集、不同功能的计算单元，组合起来形成一个混合的计算系统。
为什么需要异构计算？原因很简单：我们需要越来越强大、越来越高效的计算系统。在过去，随着半导体技术的进步和频率的提升，绝大多数计算机应用不需要结构性的变化，或者特定的硬件加速，即可不断提升性能，但是现代应用经常会碰到内存、功耗方面的限制。此时，引入特定单元、让计算系统变成混合结构就成了必然，每一种不同类型的计算单元都可以去执行自己最擅长的任务。
有资料显示，异构计算提高了处理效率。异构计算能够充分发挥CPU/GPU在通用计算上的灵活性，及时响应数据处理需求，搭配上FPGA/ASIC等特殊能力，来充分发挥协处理器的效能，根据特定需求合理地分配计算资源。
其次异构计算成本利好。由于目前神经网络算法和与之对应的计算架构层出不穷，如果采用不断更新ASIC架构的方式，最终下沉到用户和企业身上，就会导致使用成本和替换成本过高。因此，最好的解决办法就是将多种计算架构融合在一起，生命周期变长，在产业落地上具有更大的优势。
英特尔中国研究院院长宋继强曾在采访中表示，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，并且“动力十足” ，能够推动人工智能、5G等新兴领域更好、更快地发展。
三大巨头割据战
事实上，异构计算并不是近两年来兴起的概念，早在上世纪80年代，异构计算就已经诞生，随着计算需求呈指数级增长，异构计算也经历了CPU+GPU、FPGA等多种路线之争。
2003年， AMD推出了业内首款x86-64架构处理器，开启了64位计算时代。 2006年， AMD收购了著名GPU厂商ATI ，就在宣布收购的第二天， AMD便迫不及待地宣布要把高性能CPU、GPU做到同一颗芯片上，并在三个月后为这一项目命名为“Fusion”(融聚) ，又过了两个月提出了全新的“APU”(加速处理器)概念，后来甚至还把Fusion写入了公司口号中。看上去似乎是另外一种集成显卡，从主板上转移到处理器中而已，但是关键就在“加速”二字。怎么去加速？答案就是——异构计算。
当然， “Fusion”这条路走得很艰辛。从最初宣布到最终发布， APU花了足足四年半的光阴，期间经历了GPU加速计算的崛起、GPU/GPU地位之争，直到2010年初才开花结果。
有意思的是，也就在同一年，英特尔也迅速跟进，发布了SandyBridge ，将CPU、GPU整合到了一起，虽然被业界戏称为“只不过是在CPU里集成了显卡” ，没有实现APU那样的高度融合，但也开始了异构计算的探索之路。而在这期间，英伟达也以其大规模的并行GPU和专用GPU编程框架CUDA进入了主流市场。
2012年， AMD成立了一个HSA（异构系统架构）基金会，拉了ARM、Imagination、联发科、德州仪器、三星等众多一线大厂一同上阵，主推一个叫做OpenCL的异构编程框架。 HSA联盟发展了两年也有一些新成员加入，但是总的来说对英特尔威胁不大。
直到2017年，赛灵思推出的一款新器件对英特尔造成了直接的威胁。一款基于16nmFinFET3D晶体管的FPGA新品---ZynqUltraScaleMPSoC ，这其实就是一款异构处理器。赛灵思表示，用了他们的新工具可以把可编程资源利用率提升到95% ，这基本上和ASIC没有两样。有报道指出，此举直接推动了英特尔收购赛灵思的竞争对手——Altera 。
业界对于英特尔收购Altera的决定议论纷纷，但不可否认的是，英特尔此举是要加强其在数据中心领域的竞争力。有趣的是，在英特尔拿下Altera的时候，市场曾经传言赛灵思曾经考虑并购AMD ，现在则是AMD收购赛灵思了。
2019年，英伟达以70亿美元收购服务器端到端解决方案厂商迈络思(Mellanow) ， 2020年400亿美元收购Arm ，都是为了在未来的数据中心市场抢占先机。