本篇文章为极术读书活动系列公开课，黄朝波老师分享的《软硬件融合——超异构计算革命》公开课问答汇总。更多书籍推荐及活动请关注极术读书栏目。
公开课介绍
主题：软硬件融合——超异构计算革命
分享嘉宾：黄朝波
相关书籍：《软硬件融合——超大规模云计算架构创新之路》
分享大纲：
- （挑战）云计算等复杂计算场景挑战
- （理论）软硬件融合综述
- （技术）软硬件融合技术基础
- （案例）从SmartNIC、DPU、IPU到HPU
- （架构）基于软硬件融合的超异构计算
- （生态）构建超异构计算的开放生态
相关资料
公开课回放视频：【极术读书】软硬件融合——超异构计算革命
PPT下载：极术干货| 【极术读书】软硬件融合——超异构计算革命（视频+PPT）
问答整理
Q1: 智能网卡是不是也是加速数据的处理，在云计算领域?
Q2:异构或者DSA是不是需要设计新的指令集，从而也需要开发相应的编译器后端吧?
Q3: 软硬件融合会导致不同功能的芯片融合趋势吗，比如现在CPU+GPU+DPU，随着软硬件融合以及chiplet技术的发展，这些芯片又走向融合？
Q4: 软硬件融合的趋势会使得异构的硬件变的更加具有通用性吗?
Q5: 有没有可能是FPGA能够同时实现CPU、GPU的功能？
Q6: 硬件的灵活性，弹性和可扩展性，也就是软件定义硬件吧。
Q7: 那接口是不是需要一个统一的接口，还是需要灵活的接口？
Q8: 任务的卸载需要任务调度器TS的支持吧？
Q9: 超异构以后有哪些方向值得深入？或者下一步是啥？
Q10: 通用和专用的两条路分别是什么？
Q11: 请问怎么看待片上数据中心的概念，基于Chiplet架构能否做的出来真正符合需求的片上数据中心？
Q12: 超异构架构解决系统间互联有哪些可行的方向？
Q13: chiplet会进一步引导异构或者超异构的融合之路么？
Q14: 未来是否有可能HPU以ASIC的形式出现吗？
Q15: 用户的需求和场景多种多样？对于超异构，无论CPU、GPU、DSA资源都有限,如何满足多样化需求？
Q16: 对于通用异构处理器，是否需要一个专门的引擎，根据计算量进行任务的分发？这个引擎是不是容易成为瓶颈？
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