异构计算的起源
异构计算(Heterogeneous computing)是当今半导体行业的一个热门词汇，上到芯片厂商，下到普通消费者，都对其表现了极大的兴趣，应用范围也是越来越广泛。
但事实上，异构计算却并不是什么新概念，而是由来已久。早在20世纪80年代中期，异构计算技术就诞生了。它主要是指使用不同类型指令集、体系架构的计算单元组成混合系统的一种特殊计算方式。常见的计算单元类别包括：CPU(中央处理器)、GPU(图形处理器)、协处理器、DSP(信号处理器)、ASIC(专用集成电路)、FPGA(现场可编程门阵列)等。
为什么需要异构计算？原因很简单：我们需要越来越强大、越来越高效的计算系统。在过去，随着半导体技术的进步和频率的提升，绝大多数计算机应用不需要结构性的变化，或者特定的硬件加速，即可不断提升性能，但是现代应用经常会碰到内存、功耗方面的限制。此时，引入特定单元、让计算系统变成混合结构就成了必然，每一种不同类型的计算单元都可以去执行自己最擅长的任务。
时至今日，异构计算已经遍布计算行业的每一个领域，上到高端服务器、高性能计算，下到低功耗嵌入式设备(包括智能手机和平板机)，无所不在。
CPU与GPU之争
既然异构计算历史如此悠久、普及如此广泛，为什么这几年才成为热门话题，获得如此多的关注？这主要源于CPU、GPU两大核心计算单元的趋势演进。传统上，人们只是通过提升CPU时钟频率、增加内核数量来提高计算能力，而这种方法逐渐遇到了散热和能耗的瓶颈，提升速度也是越来越慢(最典型的例子就是Intel奔腾4)，而与此同时，GPU等专用计算单元虽然工作频率较低，却具有更多的内核数量、更强大的并行计算能力，能效远远超过CPU，潜力逐渐被挖掘了出来。
2003年，AMD推出了业内首款x86-64架构处理器，开启了64位计算时代。2006年，AMD、Intel又相继发布双核心处理器，随后便是多核心处理器，改变了以往单纯靠频率提升性能的历史。2007年，NVIDIA、ATI(现属AMD)接连打造了CUDA、Stream，大张旗鼓地启动了GPU极加速计算。
这些都还不是异构计算，但为后续的异构计算发展奠定了坚实的基础，不过在CPU、GPU你追我赶、争先发展的时候，也出现了一种争论，那就是CPU、GPU究竟谁更重要？
CPU名字的意思就是中央处理器，“中央”二字充分体现了其在计算系统中的核心地位，一度有很多年人们买电脑只看CPU而不问其他。CPU因为性能、功耗等问题而脚步放缓的同时，GPU概念横空出世，并开始以更加迅猛的速度发展，无论是晶体管集成度还是运算能力都很快将CPU远远甩在了身后，在系统中的地位日渐与CPU并驾齐驱，甚至渐渐有取而代之的架势。
GPU的重要性毋庸置疑，但它究竟是不是比CPU更重要，这并不是一个简单的是非判断题。CPU性能提升不复当年之勇，但始终都是整个计算系统的心脏；GPU势头再猛，本质属性决定了它也不能越俎代庖，只能干好自己的工作。CPU最大的特点是处理串行任务，一个接一个来；GPU的特长则是对付并行任务，可以同时执行大规模运算。CPU更像是个管家，整个系统的方方面面都需要它的协调；GPU更像是个数学天才，不能事事精通但有自己的独门绝技。可以说，CPU、GPU没有谁比谁重要的问题，只是一个各司其职、各尽其责的问题。二者只有相辅相成，利用自己的特长最大效率地执行自己的任务，共同释放系统潜力，才是正道。
AMD如何打造出APU
既然CPU、GPU都这么重要，都有自己的特长，那么如何才能同时充分地挖掘二者的最大能量呢？很显然，最好的方式莫过于将它们整合在一起，构建一套异构计算系统。
说起来似乎很容易，放一块儿不就完了，但实现起来可没这么简单，因为你同时需要足够强大的CPU、GPU更需要最高效地将二者有机组合在一起，还需要生态系统完善地支持这种架构。
2006年7月底，AMD宣布以54亿美元的高价收购ATI，完成了CPU行业、GPU行业有史以来最重量级的一次整合，AMD也因此成为全球唯一一家同时拥有高性能CPU处理器、GPU显卡、芯片组主板的半导体企业。
这一收购的冲击力是极其强大的，但在最初，几乎每个人都低估了它的意义。看上去只是一家公司通过收购获得了更丰富的产品线，但事实上，AMD下了很大很大的一盘棋。
就在宣布收购的第二天，AMD便迫不及待地宣布要把高性能CPU、GPU做到同一颗芯片上，并在三个月后为这一项目命名为“Fusion”(融聚)，又过了两个月再次提出了全新的“APU”(加速处理器)概念，后来甚至还把Fusion写入了公司口号中。看上去似乎是另外一种集成显卡，从主板上转移到处理器中而已，但是关键就在“加速”二字。怎么去加速？答案就是——异构计算。
当然，融聚这条路走得很艰辛。从最初宣布到最终发布，APU花了足足四年半的光阴，期间经历了GPU加速计算的崛起、GPU/GPU地位之争，直到2010年初才开花结果。有意思的是，也就在同一年，Intel 也迅速跟进，发布了Sandy Bridge，将CPU、GPU整合到了一起，虽然被业界戏称为“只不过是在CPU里集成了显卡”，没有实现APU那样的高度融合，但也开始了异构计算的探索之路。
看似简单的CPU、GPU整合为何如此费力？原因就是这不简单。如果只是做另一种集成显卡，那是再容易不过了，但是要把CPU、GPU两种不同的计算单元有机地融合到一颗芯片中，还要发挥二者各自的最高效率，出色地完成串行和并行计算任务，就需要在方方面面保证它们俩的和谐共处，包括各自适当的规模、超高的晶体管集成度、先进的芯片制造工艺、高速的互联总线架构、共享低延迟的内存模式、适当的成本、足够的编程与软件支持，等等。正是在这些方面经历了深入的探索之后，AMD才最终完成了APU，绘就了一张宏伟蓝图。
AMD也没有试图一步到位，而是非常聪明地选择了四步走的持续性战略。第一步，物理整合，CPU、GPU集成到单独一颗芯片上；第二步，平台优化，融合互连增强CPU、GPU之间的交互能力；第三步，架构整合，实现CPU、GPU内存统一寻址；第四步，架构和系统整合，从硬件到软件完全实现异构计算支持。
2011年的Llano就代表着第一步，2012年的Trinity则是第二步，第三步将由今年底的Kaveri迈出。正是这样一步一个脚印，AMD把融合的理念贯彻到了异构计算之中。
APU出现的意义
CPU、GPU是一套计算系统的两大支柱，但除此之外，若有其它计算单元想占据一席之地，甚至与CPU、GPU平起平坐，都是堪比登天。最典型的失败案例莫过于PPU，亦即物理加速单元。它提出了一种很先进的理念，通过专用模块执行物理模拟计算，实现更贴近显示的图形效果，可惜因为本身技术限制，以及发展上的实测，最终只是昙花一现。
AMD提出APU之时，质疑声也是铺天盖地。很多普通用户认为它只不过是起了个新名字的又一种集成显卡而已，不少专业人士也怀疑AMD能否倡导出一种广为接受的新概念。
最终，APU证明了自己，不仅仅是从产品角度，更是从产业角度。
如果简单粗暴地去定义，APU确实属于广义的集成显卡行列，只不过图形核心不在传统的芯片组里，而是转移到了处理器中，但就算是集成显卡，也是开辟了一个全新的时代，重新诠释了整合图形核心，AMD也更愿意用“独显核心”来描述它，以突出其媲美入门级独显的强大性能。由于融入了原ATI的先进GPU技术，计算单元规模大大提高，而且与CPU之间高速互连，整合GPU终于可以抬起头来了，无论在中等分辨率和画质下玩游戏，还是进行一些计算任务，都已经可以轻松胜任。可以说，APU诞生的那一天起，四五百元以下的独立显卡就彻底失去了活路，AMD、NVIDIA相继放弃低端GPU核心的研发就是最好证明。单单从产品层面上看，APU就已经改变了整个中低端PC市场。
当然了，“秒杀集显”仅仅是个开始而已，APU真正的使命远非如此。之所以称自己为加速处理器，关键就在加速二字。传统上CPU、GPU各自为政，只会分开做自己的事情。虽然也有大量的GPU硬件加速应用，但只是在让GPU卖力，CPU成了旁观者。APU则将它们俩拉到一起，共同去执行计算任务，而且可以充分发挥各自的特点，串行、并行计算灵活分配、高效执行，特别是可以通过OpenCL、DirectCompute等加速计算接口，做到真正的1+1>2，这，就是加速的含义。
可以说，APU引领了处理器架构的一次变革。CPU无论是过去的频率为王还是现在的多核心，都无法摆脱单一同构计算，跟不上时代的节奏。GPU的并行规模和可编程性突飞猛进，但毕竟不是通用目的计算单元，不可能独自搞定所有问题。
APU的出现有机地实现了CPU、GPU的二合一。通过将通用运算x86架构CPU核心和可编程矢量处理引擎相融合，APU把CPU擅长的精密标量运算与传统上只有GPU才具备的大规模并行矢量运算结合了起来，双方都能直接读取高速内存。APU综合了CPU和GPU的优势，为软件开发者带来了前所未有的灵活性，使之能够任意采用最适合的方式开发新的应用。简而言之，APU的魅力在于它内含由标量和矢量硬件构成的全部处理能力，是一套精妙的异构计算体系。
一家公司提出的理念是否成功，很重要的一个标志就是能否得到业界的广泛支持，以及同行的跟进。APU诞生以来，生态系统不断完善，支持CPU/GPU系统加速计算的应用日益增多，软硬结合，逐步释放出了APU应有的能量。
5月底，AMD发布会了2013三大系列全新APU产品，大幅提升性能和能效，同时带来了独特的用户体验和至尊的游戏和图形性能。代号Temash的APU是世界首款28nm，四核X86的SOC APU，专为小尺寸触控笔记本和平板电脑设计，最低TDP功耗仅为3.9W；代号Kabini的APU同样采用28nm制程工艺，同时也实现了四核X86 SOC，面向入门级主流笔记本和小尺寸的触控本；针对主流移动平台的代号Richland APU则将其中的GPU提升至GCN架构，同时可与全新的HD8000M系列独立显卡组建双显卡系统，带来更加出色的3D性能表现。在应用方面，AMD加快了与ISV的合作步伐，支持APU加速运算的应用已经达到上千款，涵盖各种用户日常使用的软件。同时得益于APU出色的异构计算性能，全新一代APU还支持诸如脸部登录、手势控制和屏幕镜像等一系列的创新应用。
PC主战场之外，AMD还在次世代游戏主机平台不断发力，索尼PS4、微软Xbox One两大新一代游戏主机的诞生，更是引爆了APU概念。两家巨头不约而同地采用了半定制化的AMD APU异构架构处理器，特别是索尼PS4，不但整合了八个美洲虎新架构的CPU核心、1152个GCN新架构的GPU核心，更是配备了多达8GB GDDR5作为系统内存/显存，首次实现了内存的统一寻址，成为有史以来最强大的APU，也是下一代消费级APU的前奏。这，毫无疑问是对APU架构的最高认可，也让AMD牢牢掌握了游戏行业的命脉。
APU及异构计算的展望
时至今日，APU的概念已经深入人心，不但得到产业链和用户支持，更关键的是，处于竞争态势的Intel、NVIDIA也都在纷纷效仿这种异构体系，将其纳入自己的产品之中。Sandy Bridge、Ivy Bridge、Haswell……Intel的每一代产品在CPU方面都进步缓慢，GPU却是提升很快，而且已经开始加入OpenCL等通用计算能力，已有异构雏形。NVIDIA长期受制于没有自己的CPU作支撑，也已经引入ARM架构，卧薪尝胆准备开发属于自己的ARM处理器，并会在未来与其GeForce GPU整合在一起，同样实现异构计算。可以说，AMD APU成功引导了行业潮流。
但是革命尚未成功、同志仍需努力。在AMD规划的四步走战略中，到2013全新APU发布，才算完成了一大半，下一代APU将会支持内存统一寻址，达成APU发展至关重要的一步那才是真正的APU、真正的融合。
一旦实现异构内存统一访问，APU中的CPU、GPU将会更加无缝地紧密联系在一起，任何计算单元都能访问统一的内存，任何一个单元的更新对其他所有单元都是透明可见的，CPU/GPU计算可以交替进行，应用程序能够始终在最适合的计算单元上最高效地执行。从硬件角度看，CPU、GPU两部分将前所未有的亲密，通过统一访问的内存彻底走到一起。从软件角度看，应用开发将变得无比轻松，任何程序都不必再费心考虑CPU、GPU之间的差异。
这种异构计算体系无论对谁而言，都具有划时代的意义：开发者，编程可以更简单；软件质量，可以拥有更高的性能和能效；操作系统，可以拥有改进的质量保证管理；最终用户，享受到的将是极为丰富的体验。
为了更好地推广APU、异构计算，AMD联合ARM、Imagination、联发科、高通、三星电子、德州仪器、LG电子等一大批半导体行业巨头，共同成立了异构架构系统基金会(HSA Foundation)。这是一个非营利性组织，使命就是制定异构计算的相关标准规范，推广异构计算的应用和普及。该基金会已经吸引了大量业内厂商、组织和学术机构的热情参与，技术标准也正在陆续出炉，异构计算正在迎来一个崭新的明天。
可以说，在异构计算的发展上，AMD的确走在了行业的前列，而且引领着未来的发展趋势。现在Intel、NVIDIA也在走着类似的路子，三强齐聚就是对异构计算光明未来最好的证明。当然，如果Intel、NVIDIA也能加入HSA基金会，无疑善莫大焉。
