随着以算力和网络为核心的新型基础设施体系建设的加快，算力的多样化和泛在化已成为必然趋势，分布式异构算力的管理和高效灵活的调度将进一步释放硬件资源优势，提升算力整体利用率。 在异构算力的管理和调度方面，仍需持续研究，如异构算力的测评、跨异构算力的应用适配等问题，逐步形成从硬件到软件的异构算力开放生态，提升行业应用能力， 持续有效赋能智能计算产业发展。
（1）异构算力的发展
异构算力通常是指CPU、GPU、FPGA、ASIC等多种计算处理系统，可以满足不同场景的应用需求，最大限度地提高计算效率。 异构算力通常以AI芯片的形式集成到计算机中，AI芯片是AI计算的核心基础设施之一。 近年来，针对特定领域架构的定制芯片也应运而生，成为AI算力发展的主流趋势。 目前，异构算力有以下几种类型：
gpu：NVIDIA GPU 的发展可以追溯到 1999 年，当时 Nvidia 发布了第一代 GPU 架构 GeForce 256，标志着 GPU 时代的开始。 随后，NVIDIA 的 GPU 架构不断发展，从 TNT、RAGE 到 GeForce 256，再到特斯拉、费米、开普勒、麦克斯韦等。 随着 GPU 技术的不断发展，NVIDIA 的 GPU 架构已经演进以满足不断增长的计算需求，GPU 架构不断突破图形渲染、人工智能和高性能计算的界限。
apu：APU（Accelerated Processing Unit）中文名称为Accelerated Processor，AMD将**处理器和独立图形核心集成在一个芯片上，它兼具高性能处理器和最新的独立显卡处理性能，支持DX11游戏和最新应用“加速计算”，大大提高了计算机的运行效率。
tpu：TPU是Tensor Processing Unit，是谷歌推出的一款人工智能芯片。 从那时起，已经推出了几代 TPU 和 TPU Edge，例如 TPUv4。 TPU 是 Google 为优化其 TensorFlow 机器学习框架而构建的计算神经网络芯片。
fpga：FPGA作为一个灵活可编程的硬件平台，具有较高的计算性能和可定制性，可以提供AI算法的加速和优化。 在AI应用中，可用于实现神经网络加速器、高性能计算单元等，为计算密集型AI任务提供高性能、低时延的算力。
asic：与CPU和GPU等通用芯片相比，ASIC芯片的定制提供了更高的效率。 ASIC 的兴起引起了 NVIDIA、AMD 和 Intel 等科技巨头的注意。 该行业可能会采用混合技术来推动创新和进步。 例如，英伟达一直在开发自己的人工智能专用芯片，称为Tensor Cores。
dpu：DPU服务于云计算，其主要作用是提高数据中心等计算基础设施的效率，减少能源浪费，从而降低成本。 随着数据中心的建设、网络带宽的提升和数据量的快速增长，由于CPU性能增长放缓，DPU被催生出来寻找更高效的计算芯片。 例如，NVIDIA 将 Mellanox 的 ConnectX 系列高速 NIC 技术与自身现有技术相结合，于 2020 年正式推出两款 DPU 产品，即 BlueField-2 DPU 和 BlueField-2X DPU。
（二）异构算力主要应用场景
异构计算利用不同类型处理器的独特优势，如GPU的并行计算能力和FPGA定制硬件设计的能力，提高计算性能和能效。 它在许多领域都有广泛的应用，例如人工智能领域的深度神经网络训练，科学计算、物理**和计算机视觉领域的模拟和数据处理等。 此外，异构计算可以应用于移动设备和嵌入式系统等领域，在这些领域，功耗和性能是重要因素。 异构计算可以使这些设备变得越来越智能，同时提高了性能和能效。 综上所述，异构算力的主要应用场景包括：
机器学习和深度学习：异构计算可以利用AI算力的并行处理能力，加速机器学习和深度学习的训练和推理过程。 例如，使用GPU进行大规模矩阵运算可以大大提高训练速度和模型准确性。
高性能计算（HPC）等科学计算场景：在科学研究、工程等领域，需要处理的数据量巨大，传统的CPU计算已经无法满足需求。 异构计算可以利用CPU和GPU的组合，实现更高的计算性能和效率。
图形渲染和游戏开发：异构计算可以利用AI算力的并行处理能力，实现图像的实时渲染和处理。 例如，在游戏开发中，GPU卡加速可以实现更逼真的灯光效果和更高的帧率。
物联网 （IoT）：物联网设备数量巨大，需要大量的数据处理和管理。 通过异构计算，可以实现物联网设备的智能管理和数据处理，提高物联网应用的效率和可靠性。 异构计算可以使用CPU+GPU或CPU+FPGA+GPU等异构计算能力来实现更高的计算性能和效率。
区块链：区块链技术需要保证交易的安全性和可靠性，同时需要处理大量的交易数据。 异构计算可以使用FPGA进行密码计算，以提高区块链的计算速度和安全性。
《2023年分布式异构智能算力管理与调度技术研究报告》目录如下：
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