内容来源:2022年11月12日,由边缘计算社区主办的全球边缘计算大会·上海站圆满落幕。我们非常荣幸邀请到了上海矩向科技有限公司CEO黄朝波黄总来分享,黄总发表了主题为《超异构融合:边缘计算腾飞的契机》精彩演讲。
分享嘉宾:矩向科技 黄朝波
整理编辑:东北大学 郑童
出品:边缘计算社区
黄朝波:今天,很荣幸到这里跟大家分享我们对边缘计算和超异构融合的一些看法。首先给大家介绍一下今天分享的内容,分五个部分。第一部分先介绍一些计算和算力的相关概念,然后介绍一下目前计算架构面临的各种挑战,第三部分介绍计算会从异构走向超异构,以及行业TOP公司的一些相关趋势案例,接下来介绍为什么现在发展超异构计算,而不是过去也不是未来,最后介绍超异构融合如何助力边缘计算的发展。
1、
微观计算和宏观算力
第一个就是大家非常熟悉的冯诺依曼架构。说个笑话,怎么把大象装进冰箱?第一步打开冰箱门,第二步把大象放进去,第三步把冰箱门关上。其实计算也是一样,系统由输入、计算、输出三部分组成。
图1-冯诺依曼架构
冯诺依曼架构由控制器、运算器、存储器、输入设备和输出设备五部分组成。所有各类处理引擎都依然遵循冯诺依曼架构的指导思想。
第二个是我们非常熟悉的摩尔定律。上世纪八九十年代,CPU的性能每18个月性能就会翻倍,这就是著名的摩尔定律。
图2-摩尔定律
2015年之后,随着CPU性能走到极限,目前大概每年只能提升3%左右,要想性能翻倍需要20年时间。基于CPU这样的处理器性能的摩尔定律已经失效,但是换一个视角来看,因为我们的计算,我们的业务,我们的场景需求不断推升我们对性能要求的时候,性能的要求是永无止境的。因此,摩尔定律作为一个行业的KPI是永远有效的,它促使行业一直往前发展。如果一个公司或产品能够做得比摩尔定律好,就能够生存,如果做得比摩尔定律差,则只能走向消亡。
第三讲一下什么是软件,什么是硬件。指令是软件和硬件的媒介。指令集之下的CPU、GPU、各种加速器是硬件;指令集之上的程序,数据集,文件等是软件。我们可以依据指令的复杂度,把处理器从左往右排一个序。最左边是CPU,最右边是ASIC。最左边最灵活,性能相对来说最差;最右边最不灵活,性能相对来说最好。我们把CPU上的运行称之为软件运行,其他处理器加速引擎上运行的称之