编者按
超异构计算，作为具有划时代意义的算力技术革命，这个趋势已经非常明显。
最近在梳理一些巨头的超异构计算发展趋势，发现：Intel在做非常宏大的战略层面的布局，而NVIDIA则已经在执行层面全面行动。NVIDIA在云、网、边、端等复杂计算场景，基本上都有重量级的产品和非常清晰的迭代路线图。
1 从传统SOC到超异构的思考
1.1 向前进1%，创新+重构
经过漫长历史的演进发展，人类和黑猩猩的基因相似度依然高达96%。在某个历史分叉点，也许和黑猩猩基因差别只有不到1%的人类的祖先，开始直立行走，从此开启了人类新的篇章。
所谓的创新，一定是在历史积累的过程中，向前进了那么一点点。但这一点点，会决定整个事情的性质和特征，从而对我们的社会和生活产生剧烈的影响。
苹果重新发明了（智能）手机，iPhone所拥有的技术，基本上之前都存在。它真正做的，就是把这些技术重新整合到了一起，以及把这里的一些技术往前推进了那么一点点，“而已”！
1.2 从SOC到超异构，创新+重构
系统变得越来越庞大，系统可以分解成很多个子系统，子系统的规模已经达到传统单系统的规模。因此，都升级一下：系统变成了宏系统，子系统变成了系统。关于SOC和超异构（HPU即超异构处理器）的区别，我们总结如下：
从SOC到超异构Multi-SOC，不是简单的集成，而是要把整个系统先解构，然后重新整合重构。只有这样，才能构建满足未来更高要求的超异构宏系统。
1.3 超异构计算，具有划时代意义的算力技术革命
从单核到多核，从同构到异构，都可以算是具有划时代意义的计算架构创新。
到了异构计算之后，更多是受限于编程的复杂度，以及CPU的性能仍然在快速提升，因此在异构这里大家停留了很久。通过xPU的各种架构创新，包括DSA架构的出现，都是为了更好地提升xPU的性能和通用性，以此来优化异构计算的性能/灵活性。
但异构计算局限在某一个特定领域，每个领域的异构计算都是一个个孤岛。
世易时移，新的划时代意义的架构创新的时机到来，那就是计算从异构开始走向超异构。
关于超异构的论述，可以参看公众号之前的相关文章。
2 NVIDIA在云和边数据中心芯片的布局
图 NVIDIA 数据中心CPU、GPU、DPU的roadmap
NVIDIA GPU从Ampere到下一代，也就是目前已经正式发布的Hopper。即将推出基于ARM Neoverse架构的Grace CPU芯片。而Bluefield DPU则是大概两年一个版本。
图 NVIDIA融合加速器（Converged Accelerators）
NVIDIA从2020年10月正式宣布DPU以来，就从板卡层级，把DPU和GPU通过PCIe相连接，做了一个融合DPU和GPU的解决方案。
图 NVIDIA DPU Roadmap
再来详细看看NVIDIA DPU的Roadmap，NVIDIA计划从Bluefield第四代开始，把DPU和GPU两者集成一个单芯片。
NVIDIA DPU和GPU集成了，也已经有了独立的Grace CPU。那么，在Chiplet技术已经成熟的情况下，再把CPU集成进来，构成CPU+GPU+DPU的超异构芯片，还会远吗？（不远，因为在自动驾驶端已经有了。）
3 NVIDIA在自动驾驶（终端）的布局
图 NVIDIA 自动驾驶芯片roadmap
图 NVIDIA计划2024年推出的自动驾驶芯片Atlan
NVIDIA在自动驾驶领域的芯片发展，也基本上是2年一代产品。
- Parker是一颗典型的SOC，包括CPU、GPU和其他一些相关的加速引擎以及I/O设备。Parker SOC包括：256核Pascal架构GPU，6个CPU核（4个ARM Cortex A57和2个 ARM Denver），这是英伟达面向车规级的第一颗SoC芯片。
- Xavier则拥有8核ARM 64 CPU（Carmel）和512核Volta架构GPU。Xavier专为自动驾驶系统设计，还搭载了深度学习加速模块DLA和向量处理单元PVA。DLA主要用于推理，PVA主要用于加速传统视觉算法，这是英伟达首次采用CPU+GPU+DSA的技术路线。并且在Xavier的基础上，推出Pegasus板级平台：由2颗Xavier芯片和2颗单独的Turing架构的GPU（4680CUDA Core+576 Tensor Core+RT Core）组成，可以实现320 TOPS的算力。
- Orin芯片包含8-12核的ARM Cortex A78 CPU，以及2048核的Ampere架构GPU，以及DLA，以及视频编解码等其他加速引擎。DRIVE AGX Orin平台，由2颗Orin SoC芯片和2颗 Ampere架构的GPU组成，最高算力达到2000 TOPS，功耗800W。
- 而到了2024年要发布的Atlan芯片，则完全变成了集成ARM Neoverse系列的Grace CPU、有可能是Hopper架构的GPU以及Bluefield DPU，可以单芯片达到1000 TOPS。
从量变到质变，Atlan从SOC到超异构，随着集成单元的增多，随着性能需求的上升，随着系统复杂度的上升而对芯片的通用灵活可编程能力要求上升，都需要全新的架构，全新的整合重构。
4 NVIDIA观点：网络视角的DPU发展趋势
整个互联网是通过网络把设备连接起来组成的，站在网络视角，设备主要有两类：
- 用于网络连接的网络核心设备，如交换机、路由器等；
- 用于计算的网络接入端设备，如云服务器、边缘服务器、自动驾驶超级终端、移动终端等，甚至也包括各种IoT设备。
在传统视角下，计算和网络是相互独立的，各自关心自己的事情。但随着云计算、边缘计算的不断发展，网络也越来越复杂；在应用需求的推动下，计算所需的性能在急速增长，但随着CPU性能瓶颈摩尔定律失效，需要通过各种方式进行计算加速，使得问题变得非常的复杂。
网络和计算都遇到了瓶颈问题，单独地以各自的方式解决各自的问题，难度都很大。而把两者融合起来，用网络的方式解决计算的问题，用计算的方式解决网络的挑战，却是非常的高效。未来的一个重要趋势是，计算和网络在不断融合：
- 计算的很多挑战，需要网络的协同，来更高效地解决。网络设备也加入到计算集群中，成为计算的一部分。
- 网络设备越来越像计算机。需要支持虚拟化，通过虚拟化技术把计算资源分割成独立的NFV，来有效利用资源。每个NFV都是小的异构计算，通过CPU+网络加速的方式来提升性能。
数据量越来越大，而数据在网络中流动，计算节点也是靠数据的流动来驱动计算，计算的架构从以计算为中心转向了以数据为中心。所有的系统本质上就是数据处理，那么所有的设备就都可以是Data Processing Unit。
未来，以DPU为基础，不断地融合CPU和GPU的功能，DPU会逐渐演化成数据中心统一的超异构处理器。
（正文完）
来源：软硬件融合
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