“我们之前使用的架构，主要是同构并行计算，但我有一个更好的想法，那就是异构并行计算。”
“在我的设想里，异构计算能够利用不同计算单元，例如cpu、gpu、dsp(信号处理器)等不同计算单元的优势，通过并行和分布式计算来提升系统的整体效能和效率。”
“那么，要怎么实现异构并行计算呢，这就涉及到3个关键的步骤：芯片级集成、板级集成和系统级集成，下面我来详细地说一说它们该如何实现”
异构计算能够通过将不同的计算任务，分配给最适合的计算单元，显著提升处理速度和降低功耗。
这项技术是超算发展到第三阶段的产物，对比同构并行计算有着相当大的优势。
如果能研制出来，至少在一二十年内，夏国超算的研究，不会再有架构上的问题。
说完处理器的架构问题。
李暮继续和存储系统研制以及软件和算法优化组的负责人，白教授和张教授聊了聊他们的研究方向。
首先是超算的存储系统，要搞定系统里用于临时存储数据和存续的存储器——静态随机存储器(sram)和动态随机存储器(dram)。
sram比dram要成本要高出许多，但也更快，通常被用作高速缓存，而后者则一般用在主存储器，也就是内存。
对着两种存储器的研究，在第一代超算中已经有了不少的经验，但这还远远不够。
如何提升他们的容量，是他们接下来需要攻克的难关。
后世全球排名前十的redsky超级计算机就配备了大量的64tb随机存储器，证明它们具备想到广阔的研究前景，且轻易不会被淘汰。
然后是软件和算法优化组这边。
软件的升级，主要还是包括系统升级和应用程序升级。
在软件上，主要还是开发能够完全利用起第二代超算庞大算力的软件，不浪费算力资源。
算法上，主要是研究并行计算、分布式计算、网格计算和集群计算等，不过和处理器研制组不同，前者注重计算技术和方法，后者注重硬件架构的优化。
待李暮和三个小组的人都交代完，天色已经擦黑。
一天的高强度讲解，让他也不免有些口感舌燥，拿起手边的搪瓷杯正准备喝口水，才发现里面的水早已经被喝完。
看了看时间，已经是6点钟。
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