12、异构计算与量子语言处理：挑战与机遇

异构计算与量子语言处理：挑战与机遇

1. 异构计算概述

异构计算旨在将传统多核 CPU 的并行性与 GPU 加速核心相结合，以实现前所未有的性能水平。虽然该术语通常指单节点，但也可以由这些异构节点构建分布式环境。

1.1 CPU 与 GPU 的特性

处理器类型	特性
CPU	擅长运行单线程进程，或在多线程应用中处理包含复杂顺序代码的线程。
GPU	非常适合同时对大量数据元素进行并行计算，例如对大型数据集（如矩阵）进行相同操作。要实现良好性能，软件必须使用大量线程，因为创建新线程的开销相对 CPU 极小，CPU 通常需要数千个时钟周期来生成和调度线程，而少量线程在 GPU 上的性能不佳。

1.2 计算分解与调度

在单节点上，CPU 核心和 GPU 之间的计算分解和调度并非易事，而对于集群来说，这项任务则更加复杂。为了同时向多个 GPU 分配工作，程序需要相同数量的 CPU 线程，每个线程都有自己的上下文。所有 GPU 之间的通信都通过主机节点进行。线程可以是轻量级的（如 pthreads、OpenMP 等）或重量级的（如 MPI）。任何 CPU 多线程或消息传递 API 或库都可以使用，因为 CPU 线程管理与 GPGPU 编程完全正交。例如，可以在不改变通信结构的情况下，将 GPU 处理添