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随着硅的能力开始放缓，需要新的计算方法来帮助继续提高性能的趋势。什么是异构计算，异构计算在过去和现在是如何部署的，如果将其发挥到极限，未来的设备会是什么样子？
什么是异构计算？
异构计算的科学定义将讨论具有独立的指令集架构，这些架构根据它们专门从事的任务而有很大差异，并将任务分配给不同的 ISA 以提高其性能。描述异构计算的一种更直接的方式是一个计算平台将不同的任务和进程委托给多个处理器. 但是，与典型的多核处理器不同，异构计算通常是指使用专用于特定任务的专用内核。
与同构计算（其中每个计算点相同）相比，异构计算的优势在于，由不同类型的任务（例如图形处理和高等数学）组成的进程可以拆分并发送给专门处理的单元进行处理。那个任务。拆分这样的任务的结果可以减少处理时间并减少整体能源使用.
异构计算目前是如何部署的？
异构计算的存在时间比许多人想象的要长得多。第一台计算机总是同质的，因为早期计算机的重点是提高处理能力并在中央处理器上运行所有任务。然而，即使是 1970 年代的计算机也开始配备用于执行浮点数学的协处理器，这些可以算作异构计算系统的一种形式。
许多早期的计算机会使用 CPU 来处理图形程序，但是 GPU 迅速成为主流当 CPU 更适合运行用户应用程序时，这一点变得很明显。这些设备包括它们自己的指令体系结构和执行方法，以显着加快图形相关代码的速度。GPU 的使用是另一个广泛使用的异构计算示例。
越来越多的安全威胁也导致了硬件安全芯片的发展，这些芯片可以实时分析数据总线、提供加密功能并即时生成密钥。同样，这些现在在现代机器中司空见惯的设备展示了异构计算的优势。
密码功能 通常非常复杂并且在数学上很难解决. 因此，将这些功能转移到外部设备会让 CPU 处理其他任务。
异构计算能走多远？
当谈到异构计算时，现代技术只是触及了异构系统的表面。随着用户需要运行的任务数量不断增加，对更多 CPU 内核的需求也会增加。然而，任务本身的复杂性可能不会增加，因此，集成到现代 CPU 中的内核可以通过设计变得更简单。一个更简单的内核可以在物理上做得更小，允许更多的内核安装在同一个硅芯片上。因此，未来的 CPU 可能有数百个 RISC 内核，这些内核本身并不是很强大，但它们的组合允许轻松处理数千个并发任务。
引入资源繁重的任务，例如 人工智能还将看到更专业的芯片的引入. 因此，未来的设备可能会开始减少对 CPU 强大功能的依赖，而是开始依赖可以分配特定任务的协处理器。
如果得出其合乎逻辑的结论，未来的计算机系统甚至可能会执行应用程序，从而为单个应用程序提供硬件内核以运行。例如，具有数百个插槽的机架系统可以允许以单独处理核心形式出现的应用程序作为安装插入。因此，应用程序如文字处理、图形编辑。这确保了个人助理在他们自己的独立内核上执行，从而使任何进程都不会干扰任何其他进程，同时确保当前进程尽可能高效地运行。
总体， 异构计算具有诸多优势，包括提高能源效率、改进性能和释放主要系统资源。异构计算到底能走多远是未知数，但未来的计算系统可能与我们今天使用的不同。
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