本文章主要介紹綜合的、融合的基于超異構計算的通用處理器GP-HPU（General Purpose Hyper-heterogeneous Processing Unit）。

1 不同處理器類型的分類和協同

我目前有個基本的思考框架，來把各種PU進行劃分：系統是由分層分塊的模塊組成的，這樣我們可以大致上把系統分為三部分，如上圖所示。

各類PU分析如下：

CPU，中央處理器，是最核心的處理器。目前其他各種處理器，號稱取代CPU的核心地位，這些表述是不對的：你只是代替CPU干臟活累活，一切的控制和管理依然是CPU來完成。

各類加速器芯片。通過CPU+xPU的異構計算架構，如GPU、FPGA加速器、各類AI芯片（谷歌TPU、graphcore IPU、NPU、BPU等）以及其他各種加速芯片，這類芯片沒法單獨運行，需要有CPU的協作，構成CPU+xPU的異構計算的方式運行。

DPU。目前，大家對DPU的理解是，DPU主要負責系統I/O的處理。不管是網絡I/O還是遠程存儲I/O，都需要走網絡，因為DPU被不少人認為是I/O加速的處理器。更深一層的理解，是DPU是作為基礎設施處理器的存在，負責整個系統底層工作的處理。

SOC，系統級芯片。把整個系統的所有處理放在一個芯片里，有各種加速引擎負責性能敏感的工作任務，CPU負責一些基本任務的處理和整個系統的控制和管理。

不管叫什么PU，逃不開這四個類型。

2 場景特點：綜合、通用以及資源預備

許多AI芯片或系統落地面臨的一個主要問題是“我好不容易做了一盤餃子，可用戶需要的是一桌菜肴”。也即是說，客戶需要的是綜合性的系統解決方案，而AI只是其中的一部分，甚至非常小的一部分。

具體的終端應用場景包羅萬象，但云端和邊緣端，卻都是清一色的服務器來提供服務端的運行以及和終端的協同。這些服務器，可以服務各行各業、各種不同類型的場景的服務端工作任務的處理。云和邊緣服務器場景，需要考慮服務端系統的特點（微服務化功能持續解構，并且還和多租戶、多系統共存），對系統的靈活性的要求遠高于對性能的要求，需要提供的是綜合性的通用解決方案。

在云和邊緣數據中心，當CSP投入數以億計資金，上架數以萬計的各種型號、各種配置的服務器的時候，嚴格來說，它并不知道，具體的某臺服務器最終會售賣給哪個用戶，這個用戶到底會在服務器上面跑什么應用。并且，未來，這個用戶的服務器資源回收之后再賣個下一個用戶，下一個用戶又用來干什么，也是不知道的。

因此，對CSP來說，最理想的狀態是，存在一種服務器，足夠通用，即不管是哪種用戶哪種應用運行其上，都足夠高效快捷并且低成本。只有這樣，系統才夠簡單而穩定，運維才能簡單并且高效。然后要做的，就是把這種服務器大規模復制（大規模復制意味著單服務器成本的更快速下降）。

服務器都是相對通用，服務器上目前大芯片就三個位置，也就是我們通常所說的數據中心三大芯片的位置：CPU、業務加速的GPU以及基礎設施加速的DPU。大家要做的，就是自己芯片的定位，以及同其他各種廠家的各種芯片來競爭這三個位置。

有些專用的芯片，用在特定領域，需要設計專門的服務器，這種方案都流離在整個云和邊緣計算主流體系之外的，落地門檻很高，也很難大規模落地。

3 超異構處理器是什么？

系統持續演進：

第一階段，性能要求不高，CPU能夠滿足要求。目前數據中心大量服務器依然是只有CPU處理器。

第二階段，性能敏感類任務大量出現，不得不進行異構加速。如AI訓練、視頻圖像處理，HPC等場景。這類場景，目前的狀況主要：NVIDIA GPU+CUDA為主流，FPGA FaaS非主流，AI類的DSA落地較少（包括谷歌TPU，也不算成功）。

第三階段。DPU的出現，CPU、GPU和DPU共同構成數據中心的三大處理芯片。

第四階段，再融合。

為什么不是獨立多芯片？為什么需要融合單芯片？融合單芯片是有諸多優勢的：

融合有利于計算的充分整合，進一步提升數據計算效率；

系統成本跟主要芯片的數量是直接相關的，融合型單芯片可以進一步降低成本；

融合系統，內部功能劃分和交互統一構建，相比三芯片方案，可以顯著降低彼此功能和交互的各種掣肘（相互拖累）；

大部分（80%-90%）場景是相對輕量級場景，通過超異構的單芯片可以覆蓋其復雜度和系統規模；

Chiplet加持，可以通過多DIE單芯片的方式，實現重量級場景的覆蓋。

超異構處理器，可以認為是由CPU、GPU、各類DSA以及其他各類處理器引擎共同組成的，CPU、GPU和DPU整合重構的一種全系統功能融合的單芯片解決方案。

3.1 為什么叫超異構處理器？

首先，不能叫超融合處理器。超融合的概念是云計算領域一個非常重要的概念，大致意思是說在小規模集群能夠把云計算的IaaS層的服務以及云堆棧OS完整部署，可以提供給企業和私有云場景的云計算解決方案，并且因為和公用云堆棧OS是同一的體系，可以實現混合云的充分協同。

超異構處理器和超融合沒有必然聯系，可以支持小集群的超融合，也可以支持大集群的不“融合”。

NVIDIA對DPU的未來愿景：數據量越來越大，而數據在網絡中流動，計算節點也是靠數據的流動來驅動計算，計算的架構從以計算為中心轉向了以數據為中心。

所有的系統本質上就是數據處理，那么所有的設備就都可以是Data Processing Unit。所以，未來以DPU為基礎，不斷地融合CPU和GPU的功能，DPU會逐漸演化成數據中心統一的處理器（只是，目前沒有叫超異構HPU這個名字罷了）。

不管名稱具體叫什么，這個處理器，一定是基于多種處理引擎混合的（超異構計算）、面向宏系統場景的（MSOC，Micro-SOC）、數據驅動的（DPU，Data Processing），一個全新的處理器類型。

4 超異構處理器和傳統SOC的區別

嚴格來說，超異構處理器也是屬于SOC的范疇。但如果只是稱之為SOC，那無法體現超異構處理器和傳統SOC的本質區別。這樣，不利于我們深刻認識超異構處理器的創新價值所在，以及在支撐超異構處理器需要的創新技術和架構方面積極投入。

如下表格為超異構處理器和傳統SOC的對比：

5 超異構處理器，是否可以極致性能的同時，還足夠“通用”？

每一種處理器（引擎）都有其優勢，也都有其劣勢：

CPU非常通用，能夠干幾乎所有事情。但劣勢在于，其性能效率是最低的。

DSA的性能足夠好，劣勢在于只能覆蓋特定的領域場景，其它領域場景完全沒法用。

GPU，介于兩者之間。能夠覆蓋的領域場景比DSA多、比CPU少，性能比CPU好但比DSA差。

復雜的宏系統，存在“二八定律”。比如，在服務器上，永遠少不了的虛擬化、網絡、存儲、安全類的任務，以及很多服務器都需要的文件系統、數據庫、AI推理等。

因此，我們可以把系統計算當做一個塔防游戲：

在最前端，主要是各類DSA。他們的性能很好，負責處理算力需求強勁的任務。這些任務占整個計算量的80%。

中間是GPU，性能也不錯，覆蓋面也不錯。則負責處理剩余20%中的80%的計算量。

而CPU的任務，就是兜底。所有“漏網之魚”都由CPU負責處理。

這個思路，也對應我們第一部分介紹的系統的三類任務劃分。

按照這個思路，我們再通過一些軟硬件融合的系統設計，提供更多的通用性、靈活性、可編程性、易用性等能力，然后再不斷的集成新的性能敏感任務的加速。

基本上，這樣的通用超異構處理器，可以在提供極致性能兼極致靈活性的同時，可以覆蓋大部分云、邊緣和超級終端的場景。

6 超異構處理器可以用在哪里？

超異構處理器HPU相比傳統SOC，最核心的特點是宏系統，需要支持虛擬化和多租戶多系統共存，需要支持資源、數據和性能隔離。

因此，超異構處理器主要用在云計算、邊緣計算以及自動駕駛超級終端等復雜計算場景：

云端重量級服務器。首先，HPU可以當做DPU來使用；更長遠的，可以通過Chiplet方式實現HPU對重量級場景的覆蓋。

云端輕量級服務器。可以實現HPU單芯片對目前以CPU為主的多個芯片的集成，并且性能顯著提升。

邊緣計算服務器。類似云端輕量服務器，可以通過單芯片集成的HPU實現所有計算的全覆蓋。

超級終端。以自動駕駛為典型場景，目前也是逐漸地從分布式的ECU、DCU向集中式的超級終端單芯片轉變。這將是HPU在終端場景的典型應用。

總結一下，超異構處理器的核心價值在于確保整個系統如CPU一樣極致靈活性的同時，還可以提供相比目前主流芯片數量級的算力提升。可以用在云計算、邊緣計算、超級終端等各類復雜計算場景。

系統越復雜，超異構處理器的價值越凸顯！

審核編輯：編輯：劉清