计算的问题应该能够：分解成可以同时解决的离散工作；随时执行多条程序指令；使用多个计算资源比使用单个计算资源在更短的时间内解决问题。
关于“弯道超车”，行业内很多人士对此嗤之以鼻，他们认为：做事情要脚踏实地，持之以恒，才有可能超越。
在过去的一年（2022年），软硬件融合公众号的很多文章，都围绕着“超异构计算”这个重要的主题展开。也和很多朋友交流超异构计算相关的话题，大家提到的最主要的一个问题是：超异构和异构的本质区别在哪里？
内容来源：2022年11月12日，由边缘计算社区主办的全球边缘计算大会·上海站圆满落幕。我们非常荣幸邀请到了上海矩向科技有限公司CEO黄朝波黄总来分享，黄总发表了主题为《超异构融合：边缘计算腾飞的契机》精彩演讲。
Chiplet标准UCIe已经得到很多主流大厂的认可，席卷之势愈发明显。但就Chiplet的价值挖掘，目前可见的，都还停留在如何降成本和简单地扩大设计规模方面。我们觉得，Chiplet的价值还没有得到充分挖掘。
最近在梳理一些巨头的超异构计算发展趋势，发现：Intel在做非常宏大的战略层面的布局，而NVIDIA则已经在执行层面全面行动。NVIDIA在云、网、边、端等复杂计算场景，基本上都有重量级的产品和非常清晰的迭代路线图。
我记得之前看过专门介绍各种PU List的文章，最大的感受是：处理器类型很多很多，从APU到ZPU，26个字母都已经被用光了。大家可能对这些PU都耳熟能详，但要说到各个PU之间的关系和协作，可能大家了解甚少。今天我们会进行基本的介绍。
去年的时候，抛砖引玉的写了一篇“硬件定义软件？还是软件定义硬件？”的文章，现在再看，发现很多考虑不全面不深刻的地方。继续抛砖，与大家深入探讨此话题。
叮嘟！这里是小啊呜的学习课程资料整理。好记性不如烂笔头，今天也是努力进步的一天。一起加油进阶吧！
异构计算架构是一种计算系统设计理念，它结合了使用不同类型指令集和体系架构的计算单元，例如 CPU、GPU、NPU、DSP、ASIC 和 FPGA，以实现高效的计算性能和能耗比。这种架构允许这些不同的计算单元共享一个统一的内存系统，但要求程序必须为每种不同的指令集分别编写，以充分利用每个计算单元的特点和优势。
---- 新智元专栏 来源：阿里妈妈 作者：闫肃，林伟，吴天舒，肖道锐，吴波，刘凯鹏 【新智元导读】阿里妈妈提出一种超出关键词和相关性的搜索框架：电子商务搜索中的个性化广告检索框架。这个新的搜索广告智能检索模型引入用户行为异构图挖掘、机器学习等相关技术，通过模型学习的方式智能构建索引，解决了传统搜索广告检索系统不能解决的种种痛点。论文入选互联网领域顶级国际会议WWW 2018的oral论文，评委一致认为该方法是对传统搜索广告检索框架的重新定义。 论文地址：https://arxiv.org/abs/
DPU芯片，跟之前的GPU、AI芯片最大的不同在于，DPU是集成多种领域加速于一体的集成加速平台。如果说GPU、AI加速芯片，是CPU+xPU单个异构计算的分离趋势，那么DPU的出现，则预示着，整个计算系统，在从单异构的分离逐渐走向多异构的融合。
经常有软件的同学会问到一个尖锐的问题：在超异构软硬件融合的时代，操作系统等软件是不是需要重构，是不是要打破现有的整个软件体系。我赶紧解释：“超异构软硬件融合不改变现有的软件体系，所有的软件该是什么样还是什么样。”
异构微服务 = 异构 + 微服务 异构：系统中的不同功能，使用不同的技术栈。 微服务：系统可以被拆分为多个功能，这些被拆分出来的功能，可提供独立的服务，被称为微服务。
如果将ChatGPT部署到谷歌搜索中，需要512,820 个 A100 HGX服务器和总共4,102,568 个 A100 GPU，服务器和网络的总硬件成本超过1,000亿美元。
链接 | mp.weixin.qq.com/s/yOcWMmqddQPyEa2oROCzxQ
本次分享主要关注异构图（或者叫异构网络）在数据挖掘中的应用，特别是异构图交互模型在推荐系统中的应用。通过分析前期工作的两类思路，一是基于基于图中邻居的信息，另一个是基于元路径的信息；重点探讨了交互信息在两种思路中缺失。进一步探讨了近来工作的尝试。最终介绍了NIRec，一种高效的基于邻居的异构图交互模型。
科技高速发展的社会，人与人之间的交流越来越密切，随之带来了庞大的数据量，然而对于多维度用户而言，在训练个性化模型的过程中，数据依然很少，那么，如何解决数据稀疏问题，挖掘出更多可用数据？如何将数据高效运
生物分子的共价键和官能团当然是其功能的核心，但分子组成原子在三维空间的排列——它的立体化学——也是核心。 含碳化合物通常以立体异构体（stereoisomers）的形式存在，分子具有相同的化学键和相同的化学式，但构型（confifiguration）不同，即原子的固定空间排列。 生物分子之间的相互作用通常具有立体特异性，需要相互作用分子中的特定构型。
“异构计算”（Heterogeneous computing），是指在系统中使用不同体系结构的处理器的联合计算方式。在 AI 领域，常见的处理器包括：CPU（X86，Arm，RISC-V 等），GPU，FPGA 和 ASIC。（按照通用性从高到低排序）本文是 异构计算系列 的第二篇文章，重点介绍机器学习领域涌现的异构加速技术。
自2000年代初大数据技术诞生以来，为了应对不断丰富的应用场景、日益复杂的数据类型，以及逐渐膨胀的数据规模，大数据业内逐渐发展出了多种技术路线。
作者 | 万佳 算力助推经济增长，成为数字经济发展新引擎。今年 4 月，由 IDC、浪潮信息和清华大学全球产业研究院联合推出的《2021—2022 全球计算力指数评估报告》显示，计算力指数平均每提高 1 点，数字经济和 GDP 将分别增长 3.5‰和 1.8‰。中国信通院发布的《中国算力发展指数白皮书》表明，在算力中每投入 1 元，将带动 3-4 元经济产出。算力发展指数每提高 1 点，GDP 增长约 1293 亿元。 虽然算力变得愈加重要，但是其发展却面临供需矛盾问题。一方面，对算力的需求增长迅猛。无
前面专门写过一篇“软硬件融合”的系统性介绍文章，之后有很多朋友私信交流。不断汲取大家对软硬件以及软硬件相互协作方面的观点，逐步深化和完善“软硬件融合”概念和技术体系。
2020 开年，ZILLIZ 与 InfoQ 筹备了以异构计算为专题的一系列文章。此篇文章作为异构计算专题的开篇，整体性的介绍了异构计算的定义、场景与局限性。在后续的专题文章中，我们将深入不同的 AI 应用场景进一步解释异构计算的优势。
最近跟一个朋友，交流了一些不那么“纯技术”的话题：后进如何赶超先进？在交流的过程中，也引发了我对技术发展的一些更深层次的思考。
本文讨论了某数据集市项目的数据集成方法与过程。该系统在2008年12月启动，在2009年5月正式上线使用。该系统是以oracle系统为主要的数据库，同时集成DB2系统中的数据。每天的话费清单系在DB2数据库中存储，通过E71调度程IWEDB2中的数据进行汇总并把结果写入到ORACLE数据仓库中。本文首先讨论了建立数据集市项目异构数据库的两个数据库系统的背景以及用户対该项目的需求。接着讨论了使用Perl技术来集成两个数据库中的业务逻辑的过程，并说明了该技术在集成过程中出现的问题，如：数据分层，E71调度程序改造，以及参数化SQL处理等问题。最后讨论了该集成方法的优点和缺点，并対改进该项目提出了优化Perl技术的设想。在本次的项目开发过程中，我主要担任了系统分析与设计的工作。
在人工智能领域，从业者正在通过调参乃至新的芯片研发等方式追求更好的感知性能，但在知名异构智能（NovuMind）创始人&CEO吴韧看来，一些努力注定是“走偏了”，系统化的极致优化才是正确的方向，比如他的“异构神机”。 在Google DeepMind围棋人工智能系统AIphaGo对决韩国围棋第一人李世石九段之际，吴韧的团队也在筹备另一场围棋人机大战。2016年3月7日晚，在由极客帮创投、异构智能、聂卫平围棋道场联合召开的“异构智能·对弈未来”发布会上，吴韧宣布异构智能的人工智能项目“异构神机”将与世界围棋冠
总第494篇 2022年 第011篇 在LBS（Location Based Services, 基于位置的服务）距离约束下，候选较少制约了整个到店广告排序系统的潜力空间。本文介绍了我们从候选类型角度进行候选扩展，通过高性能的异构混排网络来应对性能的挑战，从而提升本地生活场景排序系统的潜能上限。希望能给从事相关方向的同学以启发。 1 背景与简介 1.1 背景 1.2 场景介绍 1.3 挑战与做法简介 2 技术探索与实践 2.1 高性能异构混排系统 2.2 生成式广告组合预估系统 2.3 异构广告冷启动优化
【导读】异构网络可以很好地建模推荐系统中的用户、物品和属性，如何利用异构网络来提取用户、物品的特征，并预测user-iterm rating是一个比较有挑战性的问题。网络节点表示学习（NRL）是一个不错的方案，但大多数NRL算法都基于同构网络设计，因此在将其应用在异构网络时，需要做许多改进。本文中的算法使用基于Meta-Path的随机游走、节点过滤、特征融合、矩阵分解等技术，设计了基于异构网络的推荐算法，取得了很好的效果。 【论文】：Heterogeneous Information Network Em
异构计算（Heterogeneous computing）技术从80年代中期产生，由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大，目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文主要介绍了CPU+GPU基础知识及其异构系统体系结构（CUDA）和基于OpenCL的异构系统，并且总结了两种结构的特点，从而对异构计算有了更深的理解。
image.png 较架构能力 上一章中我们讨论了架构模式如何帮助确定基本的架构特性。本章中，我们采用类似方法，集中讨论架构模式所描述的架构能力而不是架构特性。通过分析架构模式，你可以判定应用是否易伸缩、易维护和易扩展，以及是否相对地易于开发、测试和部署。 本章中，会对微服务和SOA的架构能力进行集中讨论，主要包括三个方面：每种架构模式所能支持的最大应用规模、使用每种架构模式可以集成的系统和组件类型以及架构模式支持合约解耦的能力。 应用范围 应用范围是指某种架构可以支持的应用的总体规模。例如，微内核或者
半导体产业的创新，总是伴随着新的应用场景出现，AI和5G的到来，也意味着传统的计算架构正面临新一轮的挑战。
密切关注本体动态的小伙伴们都知道，8月18日，由 Ontology 与 Neo、Switcheo 共同发布的全新跨链互操作性协议 Poly Network 主网正式上线，可帮助数据和价值在多个异构区块链（公有链、联盟链、私有链）间自由传递。本期技术视点就带领大家解析跨链互操作性协议 Poly Network。
软硬件融合逐步深化并体系化后，逐渐形成很多观点。比如超异构计算，比如开放生态，比如“软件定义一切，硬件加速一切”，比如完全可编程等等。当这些观点想去寻求共鸣的时候，发现Intel已经在做了很多相关的布局。
随着AI在安防行业的落地，各类玩家也纷纷进入这一市场。如何实现差异化竞争，其中一个关键因素就是IP的选择。
ACM CIKM全称为（ACM International Conference on Information and Knowledge Management），是国际计算机学会（ACM）主办的数据库、知识管理、信息检索领域的重要学术会议。11月1日至5日CIKM 2021将在线举行。
在图结构存储和图计算的抽象上均良好的支持异构点、异构边类型的操作，并支持丰富的异构属性，可以很容易的在图学习算法中进行异构图的表征学习。
前文（探讨 | 企业级IaaS私有云平台异构资源纳管）提到的物理机异构之外，私有云架构设计中更常见的是虚拟化异构。大型企业内部通常用商业级虚拟化软件承载主要业务系统，非核心业务或者开发测试环境往往部署在开源虚拟化软件之上。此时，讨论虚拟化异构解决方案就显得尤为必要。
安全运营（Security Operations, SecOps）的关键在于通过流程覆盖、技术保障及服务化，为企业等提供脆弱性识别与管理、威胁事件检测与响应等安全能力，以充分管控安全风险[1]。安全运营技术经历了单点攻防、边界防御、安全运营中心的发展历程，不断向着智能的安全运营技术方案（AISecOps）持续演进[2]。目前，需要进行威胁分析的网络安全数据包括各类系统产生的日志，终端侧、网络侧、沙箱侧、蜜罐侧的告警，以及威胁情报、知识库、IT资产、扫描的漏洞、HR 信息等多源异构的数据。相比于同构图只存在一种节点和边，可以包含不同类型节点和不同连接关系的异构图应用更加广泛，也更适用于网络安全场景。如何将数据抽象本体化，实现异构数据实体的一致性关联威胁分析，将基于异构图的威胁分析技术应用到网络安全运营中具有很高的研究价值。
传统存储解决方案的弊病很多，这些弊病多由异构存储和SAN孤岛造成。异构存储是说在企业IT系统中，存储设备往往来自不同供应商。不同的供应商意味着不同的底层架构、不同的管理界面、功能、性能以及运维升级的操作都会有很大的差别。如果客户需要对存储系统进行升级，就必须要找到相应的供应商进行操作，这样一来，企业很容易被一家或者几家供应商所绑架。 此外，例如，为了将数据从一家厂商的存储阵列移植到另一家厂商的存储阵列，客户可能需要获得专业化服务，而这些服务需要额外的高昂费用，增加企业的IT运维成本。另一方面，多种存储系统共
多云、异构云、融合云是云计算的三种新的服务模式，适用于不同的信息环境。相比老旧的公有云、私有云和混合云，新的服务模式都有了很多改进，应该适用于实际部署环境。 在云计算诞生之初，就明确定义了其服务模式。
作者 | 刘文志 责编 | 何永灿 随着深度学习（人工智能）的火热，异构并行计算越来越受到业界的重视。从开始谈深度学习必谈GPU，到谈深度学习必谈计算力。计算力不但和具体的硬件有关，且和能够发挥硬件能力的人所拥有的水平（即异构并行计算能力）高低有关。 一个简单的比喻是：两个芯片计算力分别是10T和 20T，某人的异构并行计算能力为0.8，他拿到了计算力为10T的芯片，而异构并行计算能力为0.4的人拿到了计算力为20T的芯片，而实际上最终结果两人可能相差不大。异构并行计算能力强的人能够更好地发挥硬件的能力，而
在推荐系统中，用户回存在各种异构行为，对这些行为的有效挖掘能够提升我们对用户偏好和行为的理解。但是，将各类异构行为结合到推荐模型中的传统方法会导致特征稀疏（feature sparsity）和知识碎片（knowledge fragmentation）问题。本文提出采用大模型LLM从用户的异构行为信息中提取和融合异构知识，然后将异构知识和推荐任务相结合，在LLM上执行指令微调进行个性化推荐。
本文整理自华胜天成云计算研发与产品中心总经理李明军在“TF中文社区成立暨第一次全员大会”上的演讲。
北京时间，9月21凌晨，NVIDIA GTC 2022秋季发布会上，CEO黄仁勋发布了其2024年将推出的自动驾驶芯片。因为其2000TFLOPS的性能过于强大，英伟达索性直接把它全新命名为Thor，代替了之前1000TOPS的Altan。
随着IT技术的发展，数据规模爆炸式增加，存储技术的地位变得越来越重要。与此同时，存储能力逐渐地从应用系统中分离出来，形成了专业的存储系统，进而发展成了存储网络。IT技术经历了以处理器、传输技术为核心的阶段后，已进入了以存储技术为核心的发展阶段。考核一个存储系统的性能指标有很多，如容量、可扩展性、可伸缩性、可管理性、高可用性等，存储系统的容量是基础。
* 主要思路： 1、数据变更还是通过MQ通知； 2、数据异构Worker得到通知，然后按照一些维度进行数据存储，存储到数据异构JIMDB集群（JIMDB：Redis+持久化引擎），存储的数据都是未加工的原子化数据，如商品基本信息、商品扩展属性、商品其他一些相关信息、商品规格参数、分类、商家信息等； 3、数据异构Worker存储成功后，会发送一个MQ给数据同步Worker，数据同步Worker也可以叫做数据聚合Worker，按照相应的维度聚合数据存储到相应的JIMDB集群；三个维度：基本信息（基本信息+扩展
当生物分子相互作用时，它们之间的“配合”通常在立体化学上是正确的；它们是互补的。生物大分子和小分子的三维结构——构型和构象的结合——在它们的生物相互作用中至关重要：例如，反应物与其酶、激素与其受体、抗原与其特异性抗体（图1-22）。用精确的物理方法研究生物分子立体化学是现代细胞结构和生化功能研究的重要组成部分。
V853芯片包含两个CPU。一个是主核心Arm A7 CPU，运行Tina Linux（全志自研Linux）系统，为芯片主系统；一个是RISC-V E907辅助CPU，运行Melis（全志自研RTOS）系统，主要功能是提供通用算力补充、辅助 Linux 实现快起和低功耗管理等功能。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
