我们认为有几个原因使得超异构成为可能。那么首先一点就是超大规模的计算集群，其次是复杂宏系统，是由分层分块的组件(系统)组成。单服务器的宏系统复杂度，以及超大规模的云和边缘计算，使得“二八定律”在系统中普遍存在：把相对确定的任务沉淀到基础设施层，相对弹性的沉淀到弹性加速部分，其他继续放在CPU（CPU兜底）。
2019年，英特尔提出超异构计算相关概念：XPU是架构组合，包括CPU、GPU、FPGA 和其他加速器；OneAPI是开源的跨平台编程框架，底层是不同的XPU处理器，通过OneAPI提供一致性编程接口，使得应用跨平台复用。
就是说我任何一个应用，我既可以在CPU运行，又可以在GPU运行，又可以在专用的ASIC上运行，通过OneAPI就可以跨不同的处理器平台，就可以自适应的去在平台上也有不同的计算资源。再说说英特尔的IPU，英特尔IPU跟现在市面上比较火爆的DPU是一个概念。
超级终端与传统终端最大的区别在于：支持虚拟化，支持多系统运行，支持微服务。手机、平板、个人电脑等传统AP是一个系统：部署好OS，上面运行各种应用，软件附属于硬件而存在。自动驾驶等超级终端，需要通过虚拟化将硬件切分成不同规格，供不同形态的多个系统运行，并且各个系统之间需要做到环境、应用、数据、性能、故障、安全等方面的隔离。
再然后看一下英伟达在数据中心的布局，NVIDIA Grace Hopper超级芯片是CPU+GPU，NVIDIA计划从Bluefield DPU四代起，把DPU和GPU两者集成单芯片。Chiplet技术逐渐成熟，未来趋势是CPU+GPU+DPU的超异构芯片。
为什么显而易见？这里面有英伟达自己的一个说法，我把这个进行了一个总结。首先，计算和网络不断融合：计算面临很多挑战，需要网络的协同；网络设备也是计算机，加入计算集群，成为计算的一部分。
我们再来看高通。高通在手机端是很厉害的存在，往汽车域控制上发展也会有先天优势，但如果以最终的超级单芯片来讲，相对于英伟达还是有点劣势的。
随着自动驾驶、云游戏、VR/AR等应用的兴起，以及物联网、移动应用、短视频、个人娱乐、人工智能的爆炸式增长，应用越来越多样化；应用的多样化驱动算力多样性发展。海量多样性的算力需求，加速了算力格局转换，ARM算力从嵌入式场景快速延伸至服务器场景。同时，在中国，服务器侧ARM生态已逐步成熟，并全面应用于国计民生行业。建议企业基于业务需求，识别适合ARM架构的业务场景，主动规划部署ARM架构服务器；有节奏地开展现有应用适配、迁移，并基于ARM架构，持续开发原生应用；通过全栈软硬件优化，充分释放多样算力，发挥极致性能。
操作系统作为计算产业中最基础的软件，承担着抽象底层硬件，向上层应用提供统一接口的核心功能，是计算产业的关键环节。面向多样性计算和海量应用场景，操作系统应支持多样算力和多种应用的协同，成为数字产业的可靠软件底座。建议规划部署支持数字基础设施多样算力的操作系统，使能全场景应用协同创新；分析应用迁移策略，制定应用迁移计划，完成应用高效迁移；加入开源操作系统社区，积极拥抱开源、回馈开源。
当前，数字经济正在成为全球经济的主要增长点，算力作为数字经济时代新的生产力，是支撑数字经济发展的坚实基础，其中人工智能算力需求一直是指数级增长。同时，人工智能正日益快速渗透行业应用的核心场景。建议产业加速AI基础设施建设，让AI算力成为像水和电一样的公共资源；加速人工智能进入行业关键场景，使能行业智能化升级；产学研携手，共筑人工智能产业生态。
当前人工智能领域，“大算力+大数据”正在催生大模型的快速发展，孵化系列行业新应用。而科学计算是继大模型之后，AI发展的另一重要方向，科学计算正在从传统HPC进入科学智能新阶段。建议产学研各界汇聚大模型发展要素，使能大模型从规划到落地；打造科学智能基础平台、携手构筑科学智能生态，加速产业闭环。
在双碳目标下，算力基础设施的建设更加注重能耗，需要通过从单领域创新走向系统级创新，实现绿色高效。建议建设模式从传统的部件堆叠逐步走向集群全栈一体化；散热方式逐步从传统风冷走向风液混合或全液冷；算力评估逐步从面向硬件的裸算力，走向面向业务的有效算力。
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