CPU+GPU+FPGA 异构计算 AI 系统调优：协同计算资源调度策略
1. 概念基础
1.1 领域背景
异构计算作为高性能计算的重要分支，其发展历程与计算需求的演化密不可分。随着摩尔定律逐渐走向终结，单核性能提升放缓，业界转向并行计算和异构计算寻求突破。特别是在人工智能领域，深度学习模型的规模和复杂度呈指数级增长（从 2012 年 AlexNet 的 6000 万个参数到 2023 年 GPT-4 的万亿级参数），对计算资源提出了前所未有的需求。
探讨了 CPU、GPU 与 FPGA 异构计算 AI 系统的协同资源调度策略。针对单一处理器无法满足多样化计算需求的现状，文章从理论框架、架构设计到实现机制进行全面剖析。通过构建多层次优化模型，提供从算法设计到系统部署的完整方法论，旨在实现 AI 工作负载在异构硬件上的最优分配，从而显著提升系统性能、降低能耗并优化资源利用率。
异构计算作为高性能计算的重要分支，其发展历程与计算需求的演化密不可分。随着摩尔定律逐渐走向终结，单核性能提升放缓，业界转向并行计算和异构计算寻求突破。特别是在人工智能领域，深度学习模型的规模和复杂度呈指数级增长（从 2012 年 AlexNet 的 6000 万个参数到 2023 年 GPT-4 的万亿级参数），对计算资源提出了前所未有的需求。
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