是时候开始关注异构计算了！

什么是异构计算？

有一个非常生动的解释：大家都打过游戏，组队游戏时最重要的一点是什么？答案是让法师输出，让战士当肉盾，让牧师一类的职业去加血。如果换过来，让战士加血牧师肉盾，或者整个团队全是法师….那就乱套了。

这就是异构计算的基本道理：让合适的硬件做合适的事。

9月12日，阿里云宣布推出全新一代异构加速平台，这是阿里云第一次推出异构计算家族式平台。

根据发布会透露的消息，阿里云的异构计算集群涵盖GPU、FPGA在内等6款异构实例，可满足从图形渲染到高性能计算及人工智能等复杂应用的计算需求。特别是在人工智能领域，可将深度学习成本缩减一半，大幅降低人工智能计算门槛。

此外，基于阿里云异构平台的全新高性能计算实例E-HPC，可一键部署获得媲美大型超算集群环境的“云上超算中心”。将此前成本昂贵的高性能计算纳入了云计算集成服务中，让企业有了低成本享受这一“高端服务”的机会。

我们知道，人工智能任务要求的卷积、迁移为代表的神经网络条件，是与传统运算任务和图像运算任务非常不同的。传统的CPU和GPU模块，处理非标准化的AI任务效率很慢成本很高。为了处理专业的AI任务，一般会选择更贴合的运算方式，比如FPGA。

所谓FPGA，是指高规格集成电路。这种运算模式通过不断的配置和拼接，达到无限精度的函数功能。FPGA在运算配置中非常灵活，所以一般认为更适合人工智能的垂直场景使用。

但问题是，对于企业来说，不可能让产品中仅有人工智能一种任务需求。更多的是在传统产品模型中加入人工智能解决方案。这就需要类似FPGA运算与CPU、GPU等等相结合，复杂的运算任务各取所需，随时调用――这就是所谓异构计算服务。

云服务提供商开设异构计算能力，简单来说是在给AI开发企业搭建了楼梯。让开发者与希望“+人工智能”的企业不必花费巨大成本搭建环境、购买运算硬件。未来可见的范畴里，AI开发者基于开放环境和云计算服务实现自己的创意应该会成为常态。

当然，阿里云的异构计算家族，不仅能支撑人工智能计算力升级需求，也为图形计算、生命科学、材料力学、分子动力学等科研计算领域提供普惠计算能力。众多前沿科技的连接和进化，其实都离不开友好、高效、低成本的异构计算基础。

就在最近几天，华为全连接大会，百度云智峰会都展示了自己的云端异构计算体系。Intel也宣布升级异构计算序列。可见从基础服务上升级AI场景的达成条件，获取最上游话语权，已经成为了巨头的布局重点。

异构计算体系的区别，将引发开发环境、能效、成本等AI落地条件的无数区别。脑极体会陆续推出企业异构计算体系的详细对比分析，敬请期待~

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