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异构融合计算的定义Intel于2019年提出“超异构计算”的概念，强调了超异构计算涉及的三个方面：系统架构、工艺和封装，以及统一的异构计算软件。但在最核心的系统架构层次， Intel仅仅只强调了“多”，并没有进一步对超异构计算进行阐述，以及设计实现的进一步细节说明。“异构融合计算”是一个全新的概念，目前行业还没有形成统一的定义。从概念上讲，“异构融合计算”属于异构计算的范畴，可以定义为异构计算的一种高阶形态。本白皮书认为，狭义的“异构融合计算”，是一种新的计算架构和方法，通过融合CPU和多种不同类型、不同架构的加速处理器，以实现更大规模、更高性能、更加高效的计算。而 广义的“异构融合计算”，则通过不同层次、不同类型的技术整合，来实现异构融合计算资源的高效利用。广义的异构融合计算，主要包含以下几方面内容：超异构：系统中异构处理器的数量为三个或三个以上。“一个称为同构，两个称为异构，三个或三个以上称为超异构”。超异构是异构融合计算的前提。硬件融合 ：强调不同处理器之间的深度协同（指单个工作任务由两个或两个以上处理器协作处理）和深度融合（指某个具体工作任务可以跨 CPU、 GPU和 DSA等不同类型处理器运行，也可以跨同类型中的不同架构处理器运行）。各处理器之间可 以通过高速总线或高性能网络进行通信和数据传输，通过更高层次的系统划分和任务调度实现协同计算。软件融合：面向异构（硬件）计算环境，将操作系统、应用软件、编程模型、编程语言、通信协议、数据等技术资源进行融合和优化，提供统一的软件运行环境和编译开发工具，旨在降低异构融合计算系统的复杂度，实现计算任务的跨平台运行。系统融合：通过合理的任务分配和资源调度，异构融合计算系统可以实现更高的计算性能和更好的计算效率。传统异构计算，特指CPU+xPU的计算架构。异构融合计算与传统异构计算的差异点在于：传统异构计算仅有一 种加速处理器类型，并且仅关注 CPU和加速处理器的协同；而异构融合计算则具有两种或两种以上的加速处理器类型，并且需要重点关注所有处理器之间的协同和融合，以及硬件与软件之间的融合、系统内部及系统之间的融合问题。
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