异构计算，你准备好了么？

摩尔定律失灵了，已是不争的事实。单纯的提升一种芯片性能变的代价越来越高，与此同时，异构计算成为提高计算力的主流方向。

什么是异构计算？
异构计算的前景怎么样？
OpenPOWER系统上FPGA异构计算的先进技术又有哪些？

为此，小编恶补了一下异构计算的相关知识，并总结出如下几个基本知识点，给大家分享。如有不足，欢迎大家留言补充~

● 异构计算（Heterogeneous Computing）是指使用一种以上处理器的系统。

● CPU属于通用计算，受制于摩尔定律，随着应用类型的多样化，导致CPU在处理某些计算类型方面出现“力不从心”的情况。引入特定的单元让计算系统变成混合结构，成为了必然。

● 时下主流的异构计算平台是“CPU＋GPU”以及“CPU＋FPGA” 架构。

● 在处理海量数据的时候，FPGA 相比于CPU 和GPU，优势在于：FPGA计算效率更高，FPGA更接近IO。

● 异构计算的关键在于，打破CPU和外部设备间数据传输的瓶颈。

● CAPI是允许外部设备（I/O）和处理器CPU共享内存的接口技术。

● 借助CAPI接口，FPGA可以像CPU一样直接访问内存，并且和主机通信的延时更短。

● 2016年10月，IBM、AMD、DELL EMC、谷歌、惠普企业集团（HPE）、迈络思（Mellanox）、美光（Micron）、英伟达（NVIDIA）和赛灵思（ Xilinx） 联合成立 OpenCAPI技术联盟，推出OpenCAPI开放规范。

● OpenCAPI首先在POWER9发布，搭载POWER9和OpenPOWER9服务器，具有非常快的数据传输速率，高达25Gbps，远超现有PCIe规范的最高16Gbps速率。

● POWER9嵌入OpenCAPI和PCIe 4.0，可提供高于x86近10倍的I/O带宽以及共享内存一致性。

● CAPI/OpenCAPI 是在OpenPOWER系统里特有的技术，为FPGA异构计算设计提供了更优越的运行环境。

事实上，OpenCAPI技术联盟发布的 OpenCAPI（开放一致性加速处理接口）规范为高级内存、加速器、网络和存储提供了一个开放式的高速通道，使他们的功能在服务器内部实现更紧密地集成。

今年三月在美国举办的2018 OpenPOWER峰会上，Nallatech、Mellanox、Alpha-Data、赛灵思（Xilinx）、Amphenol、Cavium、Rambus等公司纷纷宣布采用全新的OpenCAPI 设备，以拥有比x86更高的内存带宽。

由此可见，OpenCAPI技术搭载OpenPOWER系统，具有广阔的发展空间，并将为异构计算发挥越来越重要的作用。