在上一篇博客中，我解释了在受热和功率“预算”有限的情况下，终端为什么必须采用新的计算方式才能催生新兴移动体验。我给出的答案是“移动异构计算”，但当时并没有仔细阐述。

幸好，美国高通公司近期举行了一次在线研讨会，介绍了异构计算，并阐释了一些重要概念。下面我将分享研讨会中的一些有用的要点：包括什么是异构计算？为什么处理器多样化很重要？

什么是异构计算？

移动异构计算是一种通过使用不同类型处理器（例如CPU、GPU和DSP）来高效运行应用的计算方法。它包含两个重要方面：

1. 在最合适的处理器上运行适当的工作，充分利用处理器的多样性

这主要是指，对于特定的工作负荷来选择相应的处理器。一个系统级芯片（SoC）集成多个处理器是有原因的，美国高通公司一直以来都将合适的任务分配给合适的处理器。关于它带来的好处，我将在后面进一步阐述。

2. 让应用开发者更容易获取可编程的处理器

正如我在上篇博客中提到的，CPU对于多种工作负荷来说并不一定是最高效的处理器。通过让其它各种处理器变得更易使用且具备更高的可编程性，应用开发者可使用GPU、DSP等其它更高效的可编程处理器，为CPU减负。

为什么处理器多样化很重要？

每种处理器都有自身的优势和缺点。通过高效使用适当的各类处理器，异构计算能够实现应用性能、热效率和电池续航时间的最大化。下图中的模拟工具箱形象地说明了我的观点，有助于大家理解处理器多样化的重要性。

 
使用一套包含各种工具（处理器）的工具箱（SoC）来处理各个项目（工作负荷）是顺理成章的。我们大多人都知道使用错误的工具做一件事会是多烦人。你曾试过用扳手钉钉子吗？我干过，结果钉子砸弯了不说，拇指也砸青了！同样，你不应把CPU作为处理所有计算工作负荷和提供新兴移动体验的唯一工具。

Pelican Imaging有一个很好的实例，证明了使用骁龙处理器中的多种不同处理器带来的好处。在计算级相机中使用CPU、GPU、DSP和视频处理器，比只使用CPU的优势大很多。你可以观看网络研讨会视频，了解异构协作带来的性能和功率提升。

网络研讨会提供很多重要信息，例如对CPU、GPU和DSP优势与差异的深入探讨，所以千万不要错过。

另外，记得观看另一个视频短片。该视频简要回顾了网络研讨会提出的概念。请继续关注我们的博客和网络研讨会，了解美国高通公司关于异构计算的观点。

Pat Lawlor

Qualcomm技术市场高级经理