异构算力（Heterogeneous Computing Power）指整合CPU、GPU、FPGA、ASIC等不同计算架构的资源，通过协同工作提升整体性能。其背景源于单一架构难以满足多样化任务需求：
CPU：擅长逻辑控制与串行计算，但并行处理能力弱。
GPU：拥有数千个核心，适合大规模并行计算（如AI训练）。
FPGA：可编程硬件，能定制化加速特定算法（如加密解密）。
ASIC：专用芯片，针对特定场景优化（如比特币矿机）。
能效比提升：GPU在AI训练中的单位功耗性能是CPU的10-50倍。
专用加速：FPGA可实现硬件级优化，延迟比GPU低10倍以上。
成本优化：根据任务类型分配最优资源（如推理用ASIC，训练用GPU）。
统一编程框架：如CUDA（NVIDIA GPU）、OpenCL（跨平台）、ROCm（AMD GPU），屏蔽硬件差异。
任务拆分与映射：将计算任务分解为子任务，分配至最适合的架构。例如，AI模型训练中，CPU负责数据预处理，GPU负责矩阵运算。
高速互连技术：通过PCIe 4.0/5.0、NVLink、CXL（Compute Express Link）实现低延迟数据传输。
特斯拉FSD：CPU处理决策逻辑，GPU渲染环境，FPGA加速传感器数据处理（如雷达信号滤波）。
联影智能CT影像系统：CPU控制扫描流程，GPU重建3D影像，TPU加速AI病灶检测（准确率达98%）。
高频交易系统：FPGA实现纳秒级订单匹配，CPU处理风控逻辑，GPU分析市场趋势。
编程复杂性：需针对不同架构优化代码（如CUDA内核函数开发）。
数据搬运开销：异构内存访问延迟可能抵消性能收益（如CPU-GPU数据拷贝耗时占比达30%）。
Chiplet技术：通过芯片级集成（如AMD EPYC处理器）提升异构算力密度。
CXL标准普及：实现CPU、GPU、内存的池化共享，降低数据搬运成本。
AI编译优化：通过TVM、MLIR等工具自动生成异构架构代码，降低开发门槛。
据IDC预测，2025年全球异构算力市场规模将达1200亿美元，其中AI加速卡（GPU/ASIC）占比超60%，FPGA市场年增长率达22%。
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