1、领域特定计算：背景、现状与未来

领域特定计算：背景、现状与未来

1. 领域特定计算的背景和当前状态

随着大数据时代的到来，数据信息的爆炸式增长和数据挖掘应用的广泛使用，带来了高效稳定地访问数据信息和加速数据挖掘应用执行的需求。在这个背景下，机器学习、数据挖掘和人工智能算法作为下一代应用的核心组成部分，吸引了研究人员更多的关注。为了应对这些挑战，领域特定计算（Domain-Specific Computing）应运而生。

领域特定计算旨在为特定应用领域的需求定制和优化计算架构，包括专用硬件和软件，以实现比通用计算方法更高的性能和能源效率。与通用计算相比，领域特定计算更专注于解决特定领域的问题，系统的设计内容将针对特定应用领域的特点和需求进行优化，以在特定任务上实现更高的性能或效率。

2. 当前领域特定加速手段和平台

为了实现高效的数据处理和算法加速，目前市场上有许多不同的加速平台。这些平台可以归纳为四类：定制逻辑电路（如FPGA/ASIC）、通用图形处理单元（GPGPU）、云计算平台和异构计算平台。每种平台展现了不同的并行粒度，适用于不同的应用场景，并可以组合形成异构系统，以充分利用不同加速设备的处理能力。

2.1 定制逻辑电路

定制逻辑电路（Custom Logic Circuits）如现场可编程门阵列（FPGA）和专用集成电路（ASIC），主要用于设计针对特定算法和问题的专用硬件加速器。FPGA通常用作验证和模拟设计的加速器架构的中间设备，验证完成后，可以定制专用的ASIC加速器。FPGA具有灵活的可编程性和可重构性特点，本身也可以作为专用的加速设备，对于不同问题的最合适的重构使得FPGA具有很大的加速潜力。

2.2 通