|内容简介

这份报告深入探讨了在大模型时代背景下，异构计算平台的发展趋势及其重要性。随着人工智能技术的快速发展，尤其是大规模语言模型、视觉识别系统等复杂AI应用对计算资源的需求日益增长，传统的单一架构计算平台已经难以满足高效处理大量数据和执行复杂算法的要求。因此，异构计算作为一种能够结合CPU、GPU、FPGA等多种处理器优势的技术方案被广泛采用。 报告首先分析了当前AI领域面临的挑战，包括计算效率低下、能耗过高以及成本控制难等问题，并指出这些问题正是推动异构计算技术进步的关键动力之一。接着，详细介绍了几种主流的异构计算架构设计思路及其应用场景，如如何通过优化软硬件协同工作来提升整体性能表现；同时，也讨论了一些新兴技术如量子计算在未来可能给异构计算带来的变革机会。 此外，该文还特别强调了构建开放生态对于促进技术创新与普及的重要性。作者认为，只有建立起一个包含开发者社区、工具链支持及标准化接口在内的完整生态系统，才能真正实现异构计算平台的价值最大化。最后，针对企业和研究机构如何选择适合自己需求的异构解决方案提出了几点建议，旨在帮助读者更好地理解和利用这一前沿技术。