边缘融合软件（边缘融合系统设置）

今天跟大家分享一下边缘融合软件（边缘融合系统设置）,以下是这个问题的总结，希望对你有帮助，让我们看一看。

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5：服务器的架构演进示意图

如图5所示，最开始都在CPU里面算，除了性能之外没有其他问题。后来有了各种加速，最后发现CPU成为问题的瓶颈。最后有了DPU，部分解决了问题，因为DPU可以做I/O的加速。但是DPU没有本质地解决问题，需要整个系统更充分地互联，每个处理器跟别的处理器都能够更加充分高效地交互。在后面我们会给出一个答案。

3、计算从异构走向超异构及相关趋势案例

第三部分，给出我们的观点，计算需要从异构走向超异构。与此同时，我们也介绍了一下英特尔和英伟达相关趋势的案例。

第一步，我们首先在思考，为什么超异构这件事情能够成立呢？

①因为现在计算超大的规模，因为有了规模之后很多东西会沉淀下来。②复杂的系统其实是由分层分块的东西组成，分层分块之后，底层相对更加通用一些。③这里就会呈现出二八定律。

基于此，我们把系统分为三个层次，一个是最底层的基础设施层，一个是上层的应用层。基础设施层是相对最确定的，应用层是相对最不确立的。中间的就是应用层可以剥离出来的可加速的部分。我们分为这三个层次。

图8：服务器的架构演进

那么，超异构芯片大概有哪些功能，通俗地来说就是现在的DPU、GPU和CPU功能的集合。如图9所示，最底下是一些服务，上面是虚拟化的管理、弹性存储、弹性网络还有安全。再往上弹性计算，AI，其他的加速。这就是支撑VM、容器、函数计算的一个平台，并且计算过程中，一些敏感性能的东西也能够放到底下的弹性加速里面对它进行加速。

图9：超异构融合芯片的主要功能

目前来说，GP-HPU主要适合于一些轻量级场景，比如相对云端计算更轻量的边缘计算，同时对性能价格比也更加敏感。有过测算，边缘计算服务器数量会占到服务器数量的80%。GP-HPU把很多芯片能力融合到一块，让性能显著提升一个数量级，让成本降低一倍以上。

单DIE芯片的GP-HPU，可以用在一些轻量级的场景，通过Chiplet集成实现的GP-HPU则可以覆盖重量级服务器的场景。两个芯片规格可以实现服务器类型的全覆盖。

展望一下，超异构既可以放在边缘侧，也可以放在云端，甚至可以放在超级终端，想象空间很大。通过各类功能的超异构融合，实现综合最优的单芯片解决方案。

我的介绍就到这里，请大家多多指正，谢谢！

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