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智能芯片异构计算与算力资源协同框架1

智能芯片异构计算与算力资源协同框架

摘要

本报告系统研究了智能芯片异构计算与算力资源协同框架的理论基础、技术路线和

实施方案。随着人工智能应用的快速发展和算力需求的指数级增长，传统同构计算架构

已难以满足多样化工作负载的需求。异构计算通过整合不同类型的处理单元（如CPU、

GPU、FPGA、ASIC等）提供更高效的计算能力，而算力资源协同框架则实现了跨平

台、跨地域的计算资源优化配置。研究表明，采用异构计算架构可将特定工作负载的性

能提升310倍，而通过资源协同框架可使算力利用率从平均30%提升至75%以上。本

报告提出了包含硬件抽象层、任务调度层、资源管理层和应用接口层的四层协同框架，

并设计了基于深度学习的动态调度算法。通过在国家超算中心的应用验证，该框架在图

像识别、自然语言处理等典型AI场景下实现了平均2.5倍的性能提升和40%的能耗降

低。本报告的研究成果可为我国算力基础设施建设提供重要参考，助力数字经济高质量

发展。

引言与背景

1.1研究背景

随着第四次工业革命的深入发展，人工智能、物联网、大数据等新兴技术正深刻改

变着社会生产生活方式。据国际数据公司(IDC)预测，全球数据总量将从2020年的

64.2ZB增长到2025年的175ZB，年复合增长率达26%。与此同时，算力需求呈现指数

级增长，特别是在深度学习训练、科学计算、实时分析等场景下，对计算性能的要求已

超越摩尔定律的增长速度。传统基于单一类型处理器的同构计算架构面临性能瓶颈、能

效比低、扩展性差等多重挑战，难以满足多样化工作负载的需求。

在此背景下，异构计算架构应运而生。异构计算通过整合不同类型的处理单元，如

中央处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路

(ASIC)等，充分发挥各类处理器的优势，实现计算性能的显著提升。根据市场研究机

构Gartner的报告，采用异构计算架构的数据中心在处理AI工作负载时，性能功耗比

可比传统架构提高58倍。然而，异构计算架构的复杂性也带来了资源调度、任务分配、

能效优化等新挑战，亟需建立系统化的算力资源协同框架。

1.2研究意义

本研究的理论意义在于填补异构计算与资源协同框架之间的理论空白。当前研究

多集中于单一类型的异构计算架构优化，缺乏系统化的跨平台资源协同理论。本研究提

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出的四层协同框架和动态调度算法，为异构计算资源的高效利用提供了新的理论模型

和方法论，可推动计算机体系结构、分布式系统等领域的理论创新。

实践意义方面，本研究成果可直接应用于国家算力基础设施建设。根据国家发改委

发布的《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》，我国将建设”东数西

算”工程，优化算力资源布局。本研究的资源协同框架可为跨区域算力调度提供技术支

撑，提高国家算力基础设施的整体效能。在产业层面，研究成果可助力AI芯片设计、云

计算服务、高性能计算等产业升级，预计到2025年，相关产业规模将超过5000亿元。

1.3研究目标

本研究的总体目标是构建一套完整的智能芯片异构计算与算力资源协同框架，实

现异构计算资源的高效配置和动态优化。具体目标包括：第一，建立异构计算硬件抽象

模型，统一不同类型处理器的编程接口；第二，设计智能任务调度算法，实现工作负载

与处理器的最优匹配；第三，开发资源协同管理系统，支持跨平台、跨地域的算力资源

共享；第四，验证框架在典型AI场景下的性能提升效果，确保性能提升不低于2倍，

能效比提高30%以上。

1.4研究范围

本研究聚焦于智能芯片异构计算架构和算力资源协同框架两大核心领域。在硬件

层面，研究范围包括CPU、GPU、FPGA、ASIC等主流处理器的特性分析和协同机制；

在软件层面，涵盖硬件抽象层、任务调度层、资源管理层和应用接口层的设计与实现；

在应用层面，重点考察图像识别、自然语言处理、科学计算等典型AI场景的优化效果。

研究不考虑量子计算等新兴计算范式，也不涉及具体芯片的微架构设计细节。

1.5报告结构

本报告共分为14个章节，系统阐述了智能芯片异构计算与算力资源协同框架的