数字化建设的根源在数据，也在智能。而各行业日趋复杂的大数据和 AI
应用环境下，算力需求爆发式增长，这不仅是量在增加，形态也在变化。但是，作为一家企业，算力与架构及系统的绑定关系使得他们不可能频繁更换底层，因此，当算力的供给增长无法跟上算力需求的脚步，多元化算力的概念就被人开始提起。
异构计算是多元算力的典型。跨越标量(CPU)、矢量(GPU)、矩阵(ASIC)、空间(FPGA)的异构计算，如今已经成为企业推动 IT
基础设施重构的重要力量。其能够将不同架构的运算单元整合到一起进行并行计算，以最适合的专用硬件去做最适合的事如密集计算或外设管理等，从而达到性能和成本的最优化。因此很多企业开始尝试使用异构计算来化解算力瓶颈，挖掘和实现算力增长。
多元算力的应用场景正在变得越发广泛，以快手为例，其在内容生产、内容理解、内容分发、内容消费等过程中都多元算力有着大量需求。尤其是在推荐系统方面，快手采用了计算与存储分离的架构模式，推荐系统中的存储型服务主要是用来存储和实时更新上亿规模的用户画像、数十亿规模的短视频特征、以及千亿规模的排序模型参数。其中参数服务器是一个容量和带宽受限的系统，需要支撑每秒数亿次的KV请求;参数服务器的KV请求也高达每秒数亿次，大规模查表会消耗大量
CPU 资源，成为其性能的主要瓶颈。
英特尔® 傲腾™ 持久内存集高速、高性价比、大容量、持久数据保护和高级加密等优势于一体，在其推出之时便引发了巨大反响。它能够为 LaoFe NDP
增加全新的内存和存储层级，缩小内存和存储层次架构之间的关键差距，从而实现更智能、更灵活的架构。其能实现每台服务器的内存容量翻倍，且每台虚拟机的成本降低达
25%，在进行实时分析和 AI 工作负载等需要处理大量数据集的服务，性能提升可高达 2 倍。除此以外它还提供了内存模式(Memory
Mode)和应用直接访问模式(App Direct Mode)两种模式。在内存模式下，英特尔® 傲腾™ 持久内存可作为经济高效的 DRAM 替代品。CPU
内存控制器会把持久内存视作易失性的系统内存，表现与 DRAM 类似，同时 CPU 内存控制器会将 DRAM
内存用作持久内存的高速缓存。该模式能够提供更大的内存容量，这对于异构计算的提升效果是巨大的。
软硬并进，异构即兼容
你见，或者不见，算力就在那里。异构计算衍生发展数十年，其就像一座矿山，等待用户的去发掘。宝剑赠英雄，开发者们如何充分挖掘现有异构硬件的性能，获得最优性价比的
IT 资源才是关键。
“软硬兼施”才能更好的应对异构计算的需求。
在硬件层面，英特尔提出 XPU 战略，完善在 CPU、GPU、ASIC、FPGA
领域的产品线。不仅通过性能核心和能效核心战略，使CPU中不同核心负责不同工作负载，实现 CPU 集群自身的异构，同时通过 AMX、SSE、AVX、AVX-512
等指令集扩展，大幅度提升 CPU 的 AI 运算性能。在全新的第四代英特尔®至强®可扩展处理器中，加入了更多异构加速引擎，比如加速内存拷贝的
DSA，加速网络处理的 DLB，加速大数据分析的 IAA，加速数据加解密、压缩解压缩的 QAT，使 CPU 弹性进一步提升，轻松应对多种工作负载的性能加速需求。
除了 CPU，英特尔还提供面向云游戏、视频处理、虚拟桌面和 AI 推理的 Flex 系列 GPU，面向 HPC 和 AI 训练/推理的 GPU Ponte
Vecchio。而针对特定的 AI 加速，英特尔还打造了面向AI训练和推理的专用人工智能处理器 Habana，丰富 ASIC AI 芯片的生态系统。
