在異構計算系統(tǒng)上進行的并行計算通常稱為異構計算。異構計算技術從80年代中期產(chǎn)生,，由于它能經(jīng)濟有效地獲取高性能計算能力,、可擴展性好、計算資源利用率高、發(fā)展?jié)摿薮螅壳耙殉蔀椴⑿?分布計算領域中的研究熱點之一。

    目前,，異構計算在學術界與工程界獲得了廣泛關注，為了滿足廣大讀者與會員的學習需求,，電子技術應用編輯部特于2015年9月12日,，舉辦了主題為“基于OpenCL環(huán)境的FPGA與GPU高效計算方法” 的技術交流活動,，本期Tech-Workshop圍繞異構計算在OpenCL、FPGA方面的最新進展展開,。

開啟異構計算的新一片藍海

    來自北京科技大學計算機系李建江指出,，異構計算近年來得到更多關注，主要是因為通過提升CPU時鐘頻率和內(nèi)核數(shù)量而提高計算能力的傳統(tǒng)方式遇到了散熱和能耗瓶頸,。而與此同時,，GPU等專用計算單元雖然工作頻率較低，具有更多的內(nèi)核數(shù)和并行計算能力,，總體性能-芯片面積比和性能-功耗比都很高,，卻遠遠沒有得到充分利用。

    目前異構并行計算向著以下幾個方向發(fā)展：（1）集群計算,。這是傳統(tǒng)高性能計算的領域,。但是今天高性能計算已經(jīng)演變成了異構并行計算的一部分，越來越多的高性能計算集群使用GPU,、MIC,、FPGA等。

（2）單機計算,。推動單機計算向異構并行計算發(fā)展的主要動力是游戲,、計算機輔助設計等，而主要表現(xiàn)是GPU+CPU的異構計算,。（3）移動計算,。近幾年發(fā)展表明，人們對手機的需求比對PC的需求更大,。目前幾乎所有的移動芯片解決方案都是異構的,，除了有CPU、GPU之外,，還有視頻編解碼單元,、音頻處理單元,。傾向于把更多工作內(nèi)容轉(zhuǎn)移到手機上,，但是為了保證續(xù)航時間，移動處理器的設計一開始就不是以高性能為目標,，這使得要在移動處理器上獲取高性能是比較困難的,。（4）嵌入式計算。在一些惡劣工作環(huán)境下,，只有DSP和FPGA能夠滿足要求,。

基于FPGA的異構計算系統(tǒng)

    據(jù)電子科技大學黃樂天指出，F(xiàn)PGA因其強大的運算能力成為了眾多高性能應用的最佳選擇,但其傳統(tǒng)的開發(fā)方法存在門檻高,、周期長等眾多不足,。OpenCL作為跨平臺的開發(fā)語言,為FPGA提供了一種全新的開發(fā)方法.此方法開發(fā)周期短,、抽象層次高、可移植性強,彌補了傳統(tǒng)開發(fā)方式的不足,。

    黃樂天表示,，以華爾街各大銀行為代表的金融公司和谷歌、百度,、騰訊等為代表互聯(lián)網(wǎng)公司均已開始構建以基于FPGA并采用OpenCL為開發(fā)手段的新型高能效異構計算平臺,。基于FPGA的異構計算系統(tǒng)方案相比于其它競爭方案具備更高的能量利用效率,，有望成為未來構建高性能計算平臺的主流方案,。

OpenCL與異構計算

    AMD（中國）異構計算技術總監(jiān)楚含進從處理器的演進著眼，通過詳盡得分析,，得出一個結論,，即基于統(tǒng)一編程模型的異構系統(tǒng)(HSA)會改變SOC的設計。而OpenCL作為GPU編程語言的重要選擇之一,，具 有多個優(yōu)勢,，比如可適用于多種設備平臺（CPU、GPU,、MIC等）,；性能良好；與底層語言相比更易于理解等,，是搭建異構系統(tǒng)的最佳選擇,。

    楚含進還指出，人工智能的興起為異構架構計算處理大數(shù)據(jù)帶來契機,。從虛擬現(xiàn)實到現(xiàn)實生活,，利用人工智能算法處理互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)是一個不可避免要解決的問題。而這就要求系統(tǒng)具有強大的并行計算能力和內(nèi)存吞吐量,。所以,，在傳統(tǒng)高性能計算領域，越來越多的對于性能有很高要求的開發(fā)人員選擇了OpenCL開完成他們的設計,。而AMD通過異構開發(fā)技術社區(qū)（http://hc.csdn.net）,、技術沙龍、培訓以及與高校合作等多種方式,，積極推動異構計算與OpenCL在中國的發(fā)展與普及,。