計算種類有很多，邊緣計算、異構計算，量子計算等等不勝枚舉。不同計算有不同的聚焦領域和特定用途，各自發展歷程也有極大差異，不過總體來說，計算是現代及未來世界解決問題的主要方法。
異構計算的意義是什么？
說到異構計算，其實對于了解電腦行業的人來說并不陌生。隨著計算向多元化發展，越來越多的場景開始引入CPU、DSP、GPU、ASIC、FPGA等多種不同計算單元來進行加速計算，由此，異構計算應運而生。異構計算的核心點在于“異構”二字，說白了就是用不同制程架構、不同指令集、不同功能的硬件組合起來解決問題，這就是異構計算。
多元化的計算需求催生異構計算
Tips：異構計算的百科定義：異構計算是一種特殊形式的并行和分布式計算，它或是用能同時支持simd方式和mimd方式的單個獨立計算機，或是用由高速網絡互連的一組獨立計算機來完成計算任務。它能協調地使用性能、結構各異地機器以滿足不同的計算需求，并使代碼（或代碼段）能以獲取最大總體性能方式來執行。
為什么要用異構計算？
那么為什么要用不同制程架構的硬件，而不用同一制程架構的硬件來解決問題呢？
這其中其實可能有不少人存在一定的誤解，把半導體芯片與CPU劃等號。但其實半導體芯片制程、工藝包含的不只是處理器，還包括存儲、通信、圖形等芯片。而每一種芯片并不完全是由一家廠商設計、生產、封裝，各家技術實力不同，那么在各自領域推進芯片制程工藝的速度就不同。比如處理器芯片進入14nm制程節點，但GPU芯片可能還在22nm制程節點，通信芯片可能還在28nm制程節點，且不同芯片之間的架構不同，所以如果沒有異構技術的話，很難將這些不同規格的芯片封裝到一個主板上使用。
異構計算有哪些種類？（構成方式來看）
異構計算并非什么新興技術，從上世紀80年代開始，異構計算就已經出現并開始逐漸被嘗試投入到實際應用領域。以往異構計算主要分為兩種：
一種是芯片級（SoC）異構計算；
另外一種是板級集成異構計算。
二者顧名思義，芯片級（SoC）異構計算就是將不同制程、不同架構的芯片進行異構來解決計算問題。比如去年英特爾在冥王峽谷上推出的KabyLake-G平臺，就是將英特爾處理器與AMD Radeon RX Vega M GPU進行異構，來解決運算和圖形計算問題。
板級異構計算同樣很好理解，就是將不同功能的主板進行異構，通過高帶寬連接來解決計算問題。
傳統異構計算有什么優勢和不足
不過，傳統異構計算各自之間都存在一些優勢和不足。
芯片級異構計算在功耗和性能方面有著不錯的優勢，但它要求設計人員對應用負載有非常深的理解，同時在設計SoC異構之前要考量耗費至少18個月的時間去做一個異構芯片到底是不是值得。另外，芯片級異構一旦完成就無法更改，如果18個月的時間里客戶需求有所變化，那么就得又花費相當長的周期去重新設計、制作一顆異構芯片，整體的人力成本、時間成本非常高，且在靈活性上明顯不足。
相比芯片級異構，板級異構計算的優勢是比前者更加靈活。但缺點也很明顯，畢竟主板和主板之間連接起來使用，一是體積天生比較大，再者就是板與板之間連接的帶寬和功耗都很難達到最優解。
所以，異構計算想要有所突破，或者說是適應現在以及未來的應用需求，就需要有新的技術來支持。
重提異構計算的背景
另外可能有人會問：“以PC為例，非異構計算才是現階段的主流，為何要考慮在異構計算上做文章呢？”
其實這里要簡單交代一下半導體芯片制程的背景。大家都知道，近一年時間以來，半導體行業正在從14nm制程節點向10nm、7nm節點演進，前段時間更是有消息曝出蘋果已經在布局5nm芯片了。那么大家有沒有想過，在制程節點演進到5nm、3nm甚至1nm之后，微縮技術的發展還能否滿足如此快速的節點迭代演進呢？如果無法滿足，那么有沒有其它技術可以彌補呢？
其實這就是現階段行業重提異構計算的一個大的背景。即當制程節點演進速度放緩、新架構研發成本增高，那么要解決更大規模、更高負載的計算時，異構是一種非常不錯、且行之有效的解決方案。
一直以來，半導體芯片行業的發展都聚焦在前沿技術和不斷推進制程節點演進方面，但當制程工藝臨近物理極限，且技術短時間內無法突破之時，我們就應該換一種思路去滿足計算的要求，而非鉆牛角尖般的一味“向前沖”。
所以在這種背景之下，英特爾不僅重新開始關注異構計算，而且在其基礎之上提出了超異構計算概念。
超異構計算“超”在哪？
相對于芯片級和板級異構計算，超異構計算的核心點在于高靈活性和可客制化。英特爾中國研究院院長宋繼強在解釋超異構計算的“超”字時說：“‘超’就超在可以把很多現有的、不同節點上已經驗證得挺好的Chiplet集成在一個封裝里，在這個層級下可以保證體積是小的，能把它的功耗控制的再低一些的話就可以享有更高的帶寬和更短的延遲。成本上一定比板集組合便宜很多，而且既快又靈活，甚至可能會比SoC還便宜。如果SoC都做10nm芯片異構，那么成本可能并不便宜，但現在是把一些10nm和14nm，甚至22nm的芯片整合使用，這樣就可以很好的控制成本。”
因此，英特爾提出的“超異構計算”概念，主要是通過封裝技術實現不同計算模塊的系統集成，通過EMIB、Foveros這些2D、3D封裝技術將多個Chiplet（小芯片）裝配到一個封裝模塊中，一方面不像SoC異構技術那么復雜，也規避了長周期造成的靈活性不足的問題；另一方面則比傳統板級異構的體積更小。
英特爾首款Foveros 3D堆疊設計的異構主板芯片LakeField
如果關注年初CES的話可能還記得，英特爾在公布10nm IceLake平臺的同時，還公布了一款通過最新的3D封裝技術Foveros打造的LakeField異構主板，這塊小巧的主板上集成了英特爾10nm IceLake CPU和22nm Atom小核心。前者負責高負載計算處理，后者負責低負載運算，可以合理的分配算力與功耗。而且可以看到，通過這種方式異構的主板，在具備完整PC功能的同時，又能夠保證小尺寸的設計。同時集成在一個主板之上，也可以規避帶寬限制，達到更高的效率。
LakeField異構主板
異構計算本身要解決的主要問題
異構計算需要解決很多問題，但最主要的是不同芯片之間的互連互通，以及把不同芯片放在一起之后，如何解決功耗和散熱問題。目前來看，英特爾通過Foveros 3D封裝打造的LakeField給出了具有參考價值的答案。
結語
超異構計算概念的提出，很大程度上是英特爾對于制程節點演進速度放緩，半導體研發成本逐漸增高的一種有效應對策略。超異構方式由于更加靈活、可客制化特性，可以將不同制程的芯片整合在一起，因此在成本節約方面會發揮極大的作用。
在實際操作中，超異構技術是將以往已經測試過、驗證過、產業都適應過的芯片立刻拿來使用，因此也規避了驗證階段的風險。比如現在22nm、28nm制程芯片已經非常成熟，通過與14nm、10nm芯片做異構封裝，整體的成熟度和性能方面都不會給行業造成困擾。這是超異構計算的價值所在。
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