设计一个分布式系统并不是那么简单和直接。为了得到理想的系统，需要克服许多挑战。分布式系统面临的主要挑战如下:
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。
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。
SOA（Service-Oriented Architecture，面向服务的架构）是一种高层级的架构设计理念，可通过在网络上使用基于通用通信语言的服务接口，让软件组件可重复使用。
前两周参加完 ThinkInLamp 的 PHP 架构师大会，听鸟哥一上午的分享，感慨很多，PHP 业界虽然方向不明荒废了两三年的时间，终究还是又重新崛起了。
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？
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。
Python在许多方面有着强大的吸引力 - 例如效率、代码可读性和速度方面，也正因为如此，对于希望提升应用程序功能的数据科学家和机器学习专家来说，Python通常是首选编程语言。(例如，Andrey Bulezyuk使用Python编程语言创建了一个很牛逼的机器学习应用程序。)
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。
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
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。
近期，由腾讯联合中国移动、中国联通、中国信通院、中国科学院计算技术研究所共同发起，在中国通信标准化协会（CCSA）互联网与应用委员会（TC1）推动异构硬件两项行业标准成功立项。
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。
GPU 编程可以称为异构编程，最近由于机器学习的火热，很多模型越来越依赖于GPU来进行加速运算，所以异构计算的位置越来越重要；异构编程，主要是指CPU+GPU或者CPU+其他设备（FPGA等）协同计算。当前的计算模型中，CPU主要用来进行通用计算，其更多的是注重控制，我们可以通过GPU和FPGA等做专用的计算。
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。
GPU世界：这次非常感谢风辰大神能来到GPU世界来做专访。之前就听说风辰已经活跃于OpenGPU等专业的并行计算社区，对于并行计算领域也从事了好多年，在此是否能请您进一步介绍一下自己以及自己所属的这一行业？ 风辰：我叫刘文志，网名风辰，毕业于中科院研究生院，毕业后在英伟达干了近三年；之后在百度IDL异构计算组跟着吴韧老师；现在在一家深度学习创业公司做异构并行计算相关的内容。 在深度学习领域，无论是训练还是部署对计算能力的需求都非常大。一次训练使用单X86 CPU来做，可能需要一年，使用８核CPU来做，也需
HBase是一个开源的NoSQL产品，它是实现了Google BigTable论文的一个开源产品，和Hadoop和HDFS一起，可用来存储和处理海量column family的数据。官方网址是：http://hbase.apache.org
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。
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
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。
导读 在处理某些规模庞大和复杂的数据与计算时，量子计算独有的叠加和纠缠特性在算力方面相比于经典计算表现出强大优势。现阶段，由于量子计算机的研发受限于有效的量子比特数、相干时间长度、量子门操作精度等，对量子计算机的研究焦点进而转向量子模拟器，量子模拟器也因此成为发挥量子优越性和研究量子算法的有效途径。
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。
本文翻译自：《CUDA vs OpenCL vs Metal : The Battle for GPU Acceleration Supremacy》
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。
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。
在 QCon Plus 大会上，Juan Fumero 谈到了 TornadoVM，一种 Java 虚拟机（JVM）高性能计算平台。Java 开发人员可以通过它在 GPU、FPGA 或多核 CPU 上自动运行程序。
【导读】传统的社区的问答(CQA)仅对问题和答案的内容进行编码，为问题准确地匹配高质量的回答。这篇文章提出使用社区中用户的交互信息进行嵌入，借助了异构社交网络中大量的社交信息来缓解了CQA任务的稀疏性问题，辅助解决CQA任务。提出的框架协同地利用问题、回答和回答者之间的交互关系来学习回答的相对质量。另外，使用深度随机游走框架来充分利用异构社交网络中的信息，来提升问答匹配的效果。在大规模真实CQA数据上的实验表明，借助异构社交信息，提出的算法超过了当前最好的CQA算法。 【AAAI2016 论文】Commun
在一个分布式环境中，同类型的服务往往会部署很多实例。这些实例使用了一些配置，为了更好地维护这些配置就产生了配置管理服务。通过这个服务可以轻松地管理成千上百个服务实例的配置问题。
BIMFACE 平台是一个对外开放的平台，建筑行业的相关公司、软件公司或者有 BIM 业务需求的公司都可以注册成为开发者并使用其提供的强大功能。
大家好，我是来自CTAccel的研发负责人周小鹏，我分享的题目是《基于FPGA的异构计算在多媒体中的应用》。FPGA从1984年被发明到现在已经35年了，现在的FPGA有足够的规模去做大规模计算。我们团队主要是研究它能否解决多媒体领域中的现有问题。
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。
编写软件以便在当今的异构计算体系结构上高效运行是一个持续的挑战，而越来越多的处理器和加速器的选择使这一挑战变得越来越困难。帮助减轻这一挑战的一个努力是由Khronos行业协会开发的高级编程模型SYCL。SYCL构建在OpenCL(开放计算语言)之上，并且“允许使用完全标准的c++以单源代码风格编写异构处理器的代码”。
AMD刚刚发布的驱动程序支持最新的Khronos OpenCL™2.0标准驱动。这被看作提高异构计算加速路径的巨大里程碑，OpenCL2.0实现了许多AMD异构系统架构（HSA）的功能，比如CPU和GPU设备间基于指针的数据结构来共享内存，可以大大简化在计算加速中使用GPU的步骤。 此外，GPU设备通过OpenCL的2.0设备排队功能启动计算任务的能力为计算内核开辟了一个更强大的编程模型。通用地址空间也比 OpenCL1.2提供了更大的可编程优，简化了OpenCL存储器模型。OpenCL2.0还
记者 | 鸽子 前不久，商汤刚刚完成了4.1亿美金的B轮融资，创下了人工智能领域最大融资金额的记录。 据业界人士透露，之所以能完成这次巨大数额融资，一方面是因为商汤的算法在整个行业处于绝对领先的地位，另一方面，商汤的HPC部门十分强悍，近几年取得了不少突破性进展。 正是由于这样的突破，让投资方相信，商汤在未来完全有能力支撑其在商业化道路中的各项业务，稳步前进。 HPC，英文全称为High Performance Computing ——高性能计算，这是近一两年来随着深度学习的崛起，才逐渐进入人们视野的一
软件热点层出不穷，并且快速迭代；CPU性能瓶颈，摩尔定律失效；图灵奖获得者John Hennessy和David Patterson在2017年提出了“计算机体系结构的黄金年代”，给出的解决方案是特定领域架构DSA。
如果一个文件大小为10K，则1亿个文件大小仅为1TB(但要消耗掉NameNode 20GB内存)
Apache Thrift是一个多语言并存的异构系统之间的RPC调用方案，当然也可以作为同构系统之间的RPC方案。
总的来说，CPU擅长处理逻辑复杂、串行的计算任务；而GPU擅长的是大规模的数据并行（data-parallel）的计算任务。
沃斯大神说过，程序 = 算法 + 数据结构。 程序君认为，等式的右边，数据结构的权重要大于算法。数据结构定义好，基本上，你所用的算法也就确定了，算法的时间复杂度也八九不离十。上周，我在 team 内部分享了一个关于数据结构的主题，在这里，也和诸位分享。 现代的编程语言，内置的数据结构越来越多，从 primitive 的类型：integer, float, boolean， string，一路到 complex 结构，如：array，list，map，set 等。这些结构即插即用，非常顺手，可是有时我们也需要
英特尔的10纳米FPGA终于来了。在四月刚刚结束的英特尔“以数据为中心创新日”中，曾经代号为Falcon Mesa的英特尔最新一代10纳米FPGA正式亮相，并正式命名为Agilex。
在技术进步日新月异的当代，各类 Al 芯片、硬件加速器不断涌现，异构计算已经成为整个行业最重要的趋势。对于普通的软件工程师或算法工程师而言，了解和掌握这些硬件开发知识几乎是不可能的。 为了解决这一难题，oneAPI提供了一个通用、开放的编程体验，让开发者只需要开发一次代码，就可以让其在跨平台的异构系统上执行，底层的硬件架构可以是CPU、GPU、FPGA，神经网络处理器或其他针对不同应用的硬件加速器等。同时，开放的行业标准为未来提供了一条安全、清晰的道路。与现有的语言和编程模型兼容，包括 C++、Python
安妮 发自 清华同方科技广场 量子位 出品 | 公众号 QbitAI AI芯片厂商开始意识到，AI芯片的计算性能再好，失去完备的软件包工具链的支持，也将丧失优势、举步维艰。 此种情况下，抢滩软件生态至关重要。 芯片业巨头英伟达率先推出深度学习软件包TensorRT。它相对简单易用，在深度学习算法推理阶段能将GPU的计算能力更大程度释放出来。得益于软件包的助力，GPU的应用范围从图像视频领域扩展到金融行业，最后扩展到计算需求量大的AI、深度学习领域。 如果说英伟达的GPU是个性能强大的火箭，那么TensorR
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。
在2016全球超算大会(SC16)上， AMD（纳斯达克股票代码：AMD）宣布推出新版Radeon开放计算平台（ROCm），其中包括对全新Radeon GPU硬件的软件支持，全新数学库和基础雄厚的现代编程语言，旨在加速高性能，高能效异构计算系统开发。AMD还宣布计划在即将发布的ROCm当中支持OpenCL™和各种CPU，包括支持AMD即将推出的“Zen”架构CPU，CaviumThunderX CPU和IBM Power 8 CPU，巩固了ROCm作为GPU计算通用开源平台的地位。 AMD高级副总裁、
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 目前，隐私计算平台广泛用到了多种安全技术，包括同态加密、秘密共享、差分隐私、可信执行环境，以及其他一些安全多方计算技术。 虽然这些安全技术的应用很好地保证了数据价值的安全共享，但同时也带来了计算和通信效率的大幅下降。在对安全和效率的双重探索中，星云Clustar 的研究人员基于理论分析和实践应用，提供了一系列安全加速方案。 文献[1] 对联邦学习模型训练中存在的性能问题进行了全面的探讨，基于这些问题，文献[2~4] 提出了多样的解决方案。接下来，我们
内容来源：2018 年 6 月 27 日，华为微服务架构师田晓亮在“LC3微服务Workshop | 深入解读ServiceComb”进行《ServiceComb的ServiceMesh思考及在华为云的实践》的演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
随着ChatGPT的火爆，AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）逐渐看到了爆发的曙光。短短一个月的时间，所有的巨头都快速反应，在AGI领域“重金投入，不计代价”。
我想问的是，阿里那帮程序员，为了不用存储过程，做过的那些努力，你看到了吗？在去 SP 的过程中，所使用的技术与编程模式，你会吗？
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