融合计算
从单机计算到集群计算，从服务器机房到云计算，再到算力网络。计算已经变得非常的复杂，是一项庞大的系统工程。
从微观芯片到宏观数据中心甚至云边端，全方位、多层次的软硬件综合优化和深层次的软硬件架构重构，实现最优性能和最低成本计算。
三个维度的融合
- X轴，异构融合
- Y轴，软硬件融合
- Z轴，云边端融合
通过异构融合计算，把各类异构算力的价值发挥到极致。
核心的KubeCASH，融合软硬件堆栈，开源开放。
跨算力中心、跨不同云运营商、跨云边端的融合计算。
1. 异构融合
计算架构从同构、异构走向多异构，未来会进一步走向异构融合。2023年9月份，工信部电子五所《异构融合计算技术白皮书》正式发布。
异构融合计算技术白皮书
- 2023年9月15日，湖南长沙，世界计算大会，由工信部电子五所发布。
- 组织单位：工信部电子五所。
- 矩向科技参与核心的策划和撰写工作。
- 其他参与厂家和科研院所包括：浪潮、电信、清华、中科软件所、国防科大、复旦、中电长城、工信部电子四院、曙光、同方、熠知、阿里云、中科计算所、紫光等。
第三代通用计算：通用异构融合
- 定制芯片覆盖场景少，生命周期短，难以大规模落地。
- 系统规模越来越大，通用性比性能更重要。
- 相比专用，通用是更高级的能力。
- 随着系统规模越来越大，系统的“二八定律”特征越来越明显，共性部分硬件加速，个性部分软件编程。
- 异构融合，更强调多处理器之间的深度协同和融合。
- 通用异构融合计算，给了我们“弯道超车”的时机。历史机遇稍纵即逝，需要快马加鞭，加大投入。
2. 软硬件融合
系统越来越复杂，从大系统进化成宏系统。面对复杂的宏系统，无法单独进行软硬件划分。于是，将宏系统拆分成大系统，每个系统进行软硬件划分和协同，并且大系统间再协同。众多的软硬件协同组成的新的集合，称之为软硬件融合。
软硬件划分和协同
- 指令（集）是软件和硬件之间的接口。软硬件划分，就是确定指令复杂度的过程。
- 按照指令的复杂度，典型的处理器平台大致分为CPU、协处理器、GPU、FPGA、DSA、ASIC。
- 指令复杂度，决定了系统的软硬件解耦程度。
- 深度思考软硬件划分的准确，确保接口解耦、清晰、高效。
- 软硬件解耦之后，没有了相互掣肘，可以更大限度的发挥各自的“创造力”，实现更加强大的软硬件功能/性能。
从软硬件协同到软硬件融合
- 软硬件结合适合于小系统：软硬件划分比较随意，软硬件紧耦合，并且相互掣肘。软硬件协同适合于大系统：软硬件划分之前需要慎重的系统分析和架构映射，实现软硬件解耦，并且持续迭代。
- 系统越来越大，从大系统进化成宏系统；宏系统太过复杂，无法单独进行软硬件划分；需将宏系统拆分成大系统，每个大系统软硬件协同，并且大系统间再协同。
- 众多的软硬件协同组成软硬件融合。
软硬件共同定义系统堆栈
- 处理器类型越来越多，每种类型还有很多不同的架构。上层的软件更加丰富，不同的业务领域都有各自的框架，即使同一领域，也有多种流行的框架。
- 如同LLVM/MLIR等编译框架一样，系统堆栈也需要一个中间层，北向对接主流业务框架/软件，南向对接各种类型/架构的处理器或引擎。
- 增加一种新的业务框架，只需要实现一个新的北向对接。支持一种新的处理器平台，只需要实现一个新的南向对接。
3. 云边端融合
计算系统不再是微观的单个节点或集群，而是宏观的云边端。云边端融合成一个超级大系统，在这个系统里，要同时考虑数以亿计不同用户不同业务的运行，同时还要考虑不同业务运行的高效性和低成本。
云（网）边端融合，被诸多权威机构确定为全球算力基础设施未来十年的主要发展趋势，最终实现“算力无处不在，唾手可得”。