探索异构计算：从理论到实践与应用

《异构计算》的课件是北京大学信息学院刘锋教授的一系列教学材料，主要涵盖了异构并行计算的基础知识和OpenCL编程等内容。课程旨在帮助学生理解在现代信息技术中，随着计算需求的日益多元化，特别是个人计算、行业计算（包括金融、通信和娱乐）以及科学计算（如分子模拟、天气预报和核物理模拟）对高性能计算的需求，传统的单核处理器已经无法满足所有场景。 课件首先回顾了计算工具的发展历程，从最早的机械计算器到电子计算的兴起，如冯·诺依曼的EDVAC，再到ENIAC，展示了计算机从手工插接线到存储程序的重要转变。这强调了随着技术的进步，处理器性能提升的主要途径，如提升工作频率、利用流水线技术和SIMD（向量化）以实现数据并行。 接着，课件深入讨论了处理器技术的演进，包括单核处理器如何通过增加并行度来提升性能，但同时也面临功耗和硬件局限。在此背景下，异构计算的概念被引入，它指的是不同体系结构的结合，如ARM的big-Little架构、CPU与专门处理单元（如DSP、GPU或FPGA）的协同工作。这种异构设计的优势在于能够根据任务特性分配合适的硬件资源，实现更高的性能和能效。 异构超级计算部分介绍了神威·太湖之光超级计算机，作为2016年全球最快的计算机，它利用申威26010处理器和加速器实现了极高的性能，展现了异构计算在大规模并行计算中的强大能力。而异构桌面计算则以Intel的SandyBridge和AMD APU为例，展示了在日常计算设备中的应用，如集成CPU和GPU的协同工作。 最后，异构嵌入式计算部分提及了Apple的A10芯片，它是ARM架构的小型化设计，结合了四核big-Little架构和Imagination公司的PowerVR GT7600 GPU，体现了异构计算在移动设备中的创新应用。 《异构计算》课件通过丰富的历史背景和实际案例，让学习者全面理解异构计算的重要性，掌握其背后的原理，并能够运用到实际的编程和系统设计中，以应对不断增长的计算挑战。