【异构计算架构】CPU/GPU/FPGA混合资源池

一、技术背景及发展

随着摩尔定律逼近物理极限，单一架构的计算芯片已无法满足AI训练、科学计算、实时渲染等高并发、高吞吐场景的需求。异构计算通过整合多种指令集和体系结构的处理器（如CPU、GPU、FPGA），实现了“专业分工+协同增效”的计算范式。

发展历程：

• 早期阶段（2000年前）：GPU仅用于图形渲染，FPGA以固定功能加速卡形式存在；
• 融合期（2010-2020年）：英伟达推出CUDA生态，英特尔收购Altera布局FPGA，CPU+GPU/FPGA异构芯片（如Xilinx Zynq）成为主流；
• 资源池化阶段（2020年后）：云计算厂商通过FPGA池化引擎实现GPU虚拟化调度，形成动态资源池。

二、技术特点

1. 资源多样性

   • CPU：擅长逻辑控制与串行任务（如数据库查询）；
   • GPU：并行计算能力突出（如深度学习矩阵运算），英伟达A100单卡算力达624 TFLOPS；
   • FPGA：硬件可编程特性支持动态重构，适用于通信协议加速、边缘AI推理。