基于CPU/GPU/FPGA的异构计算智能服务平台开发文献综述

随着人工智能、大数据、云计算等技术的快速发展，智能服务平台在各个领域得到广泛应用。

传统的智能服务平台往往基于单一计算架构，难以满足日益增长的计算需求和复杂多变的服务场景。

异构计算作为一种整合多种计算资源的有效途径，为智能服务平台的性能提升和功能扩展提供了新的思路。

本文围绕“基于CPU/GPU/FPGA的异构计算智能服务平台开发”这一主题，深入探讨了异构计算平台架构设计、智能服务平台功能模块设计、CPU/GPU/FPGA异构计算资源调度等关键问题，并对平台测试与性能评估进行了详细阐述。

通过整合CPU、GPU和FPGA各自的优势，构建高效、灵活、可靠的异构计算智能服务平台，能够有效应对当前智能服务领域面临的挑战，为用户提供更加优质的服务体验。

关键词：异构计算；智能服务平台；CPU；GPU；FPGA；资源调度

#1.1异构计算
异构计算是指将不同类型计算架构的处理器，如CPU、GPU、FPGA等，整合到同一个计算系统中，协同完成计算任务的一种计算模式[3]。

传统的同构计算系统通常只使用一种类型的处理器，而异构计算系统则利用不同类型处理器的差异化优势，例如CPU擅长逻辑控制和串行计算，GPU擅长并行计算，FPGA擅长定制化加速，从而实现更高的性能、更低的功耗和更强的灵活性。

#1.2智能服务平台
智能服务平台是指利用人工智能、大数据等技术，为用户提供智能化服务的平台[12]。

智能服务平台通常包含数据采集、数据分析、服务决策、服务执行等功能模块，并能够根据用户需求和环境变化，动态调整服务策略，提供个性化、精准化的服务。