异构计算加速是近年来的热点技术之一,被认为是处理多媒体、大数据和机器学习的利器,目前主要形态包括 GPU、FPGA 和 NPU 等。早期的异构计算走硬件直通的路线,随着 GPU SR-IOV 虚拟化和分片虚拟化技术的支持,vGPU 已经成为现实。FPGA 虚拟化技术更加复杂,不仅依赖 CPU 和系统软件虚拟化,还依赖 FPGA 的逻辑编程硬件抽象接口 Shell 实现硬件虚拟化的能力。而实现这些异构计算能力的池化是未来的重要技术发展方向,可进一步提高异构资源部署的灵活性和利用率。
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