为什么要使用异构结构 使用异构结构的原因

1、实现高效性能

异构结构的一个重要作用是可以实现高效性能。使用异构结构的目的是将不同类型的任务分配给不同的处理器（如CPU和GPU），这样可以让不同的处理器各司其职，充分利用每个处理器的特点和优势。

比如在深度学习中，GPU对于大规模矩阵运算有着很好的加速效果，因此将矩阵运算这一类型的任务分配给GPU，可以大大提升模型训练速度。

因此，使用异构结构可以充分利用硬件的特点和优势，提高系统性能，实现高效的计算。

2、节约能耗

在大规模数据中心或者云计算平台中，能耗是一个重要的成本。使用异构结构可以有效地降低能耗。

异构结构将主处理器的通用计算任务转移到其他处理器上，这样可以减少主处理器的计算负担，从而降低功耗。

在具体应用中，如将耗能较高的任务分配给GPU，可以显著降低能耗。实践证明，使用异构结构可以降低50%的能耗，同时提高系统性能。

3、增加系统可靠性

使用异构结构可以增加系统的可靠性。在系统中，由于使用了多个不同类型的处理器，可以相互协作并独立工作。这样，即使其中一个处理器失效，剩余的处理器仍然可以保证对任务的处理，从而确保系统的正常运行。

同时，在异构结构中，不同的处理器之间通过通信协议进行数据传输和相互交互，因此不同处理器之间的失效不会影响整个系统的稳定性。

4、满足不同任务需求

异构结构允许不同类型的处理器同时存在于系统中，并可根据不同任务需求进行分配和管理。这样可以充分利用不同处理器的特点和优势，提高系统的性能和灵活性。

比如在人工智能领域，深度学习训练需要高性能的硬件加速，而推断则更注重精度和速度，在使用异构结构时，可以根据需求分配不同的处理器，进一步提高系统的性能。

因此，异构结构不仅能够满足不同任务的需求，还可以使系统具有更高的灵活性、可扩展性和适应性。