AI、元宇宙、大模型…每一个火爆名词的背后都代表着巨大的算力需求。据了解，AI模型所需的算力每100天就要翻一倍，远超摩尔定律的18-24个月。5年后，AI所需的算力规模将是今天的100万倍以上。
在这种背景下，加速计算提供了必要的计算能力和内存，其解决方案涉及硬件、软件和网络的组合。接下来，我们将回顾和梳理常见的硬件加速器，如GPU、ASIC、TPU、FPGA等，以及如CUDA、OpenCL等软件解决方案。此外，还将探讨PCIe、NVLink、CXL、InfiniBand、以太网等网络互联技术。
硬件、软件和网络互联
摩尔定律的终结标志着 CPU 性能增长的放缓，人们开始对当前价值 1 万亿美元的纯 CPU 服务器市场的未来发展产生质疑。随着对更强大的应用程序和系统的需求不断增加，传统的 CPU 难以与加速计算竞争。与传统CPU相比，加速计算利用 GPU、ASIC、TPU 和 FPGA 等专用硬件来加速某些任务的执行。
加速计算适用于可并行化的任务，如HPC、AI/ML、深度学习和大数据分析等。通过将某些类型的工作负载卸载到专用硬件设备上，加速计算可极大提高性能和效率。
硬件加速器
硬件加速器是加速计算的基础，包括图形处理单元 (GPU)、专用集成电路 (ASIC) 和现场可编程门阵列 (FPGA)。
GPU广泛应用于各种计算密集
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