异构计算大厨房里的CPU
时间：2022-03-23 03:06:01 | 来源：行业动态
时间：2022-03-23 03:06:01 来源：行业动态
我们熟知的CPU（中央处理器，Central Processing Unit）作为通用处理器，是更偏重支持控制流数据。CPU每个物理核中大部分的硬件资源被做成了控制电路和缓存，用来提高指令兼容性和效率，只有小部分是真正用来做计算的逻辑运算单元（ALU）。在没有AI或其它高计算力要求时，CPU可以应付得绰绰有余，在AI或高计算力要求时，从计算任务执行效率来看，尽管CPU能兼容大量指令，但是实际的计算效率并不高。相反，CPU在异构系统当中，可以扮演和发挥非常重要的指挥统筹，控制核心的功能。
做个比喻吧，CPU可以看成一个大厨，各大菜系烹饪了如指掌，可以做出各式各样不同口味的菜品满足各类人群的需求。但大厨由于要负责厨房里的方方面面，对一些大量而特定的复杂处理就显得力不从心，比如一千位客人要吃各种土豆丝，比如酸辣土豆丝、青椒土豆丝、土豆丝炒肉，需要助手在短时间内切出大量长短薄厚相同的土豆丝，于是大厨需要找个帮手（GPU，FPGA或ASIC）来协助，这个帮手可以同时处理很多土豆（并行处理），而且速度很快（低延时），最后在与大厨的合理分工协作下，能满足客户对菜品的需求。
也许有人会说，可以再雇个大厨，这样组成一个同构厨房（Homogenous Computing，同构计算系统）不好吗？当然可以，之前的多CPU就是这么做的，但是在当前基于人工智能应用的计算密集型负载上，这种同构厨房有明显的缺点。首先，大厨身价很高，而且在某些具体的应用上也不擅长，比如快速切土豆丝；其次，大厨很健忘，需要总是翻看菜谱（访问内存）。由此可见，一个高效的厨房需要大厨和一群擅长各种任务的帮厨高效沟通和协同合作。
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