面向大数据的高效能平台：拟态计算的应用
当前大数据应用普遍依赖通用处理器，系统架构单一且能效比低，难以满足日益增长的计算需求。拟态计算模型为解决这一挑战提供了新思路，其核心在于以“算粒”为单位，深入分析大数据算法特征，并进行精细化的任务划分。
设计方法
- 算粒分解: 将大数据应用算法分解为多个计算子任务，并分析其计算特征。
- 体系结构匹配: 构建体系结构匹配矩阵，根据计算特征将子任务分配到最合适的处理单元 (如CPU、GPU、FPGA)。
- 动态优化: 利用动态电压/频率调节技术降低非关键任务的功耗；通过数据布局算法优化关键任务的结构布局，提升执行效率。
优势
拟态计算能够深度融合异构计算单元，构建灵活可拓展的体系结构，最大化系统整体执行效率，降低功耗，提升能效比，从而满足大数据应用对计算性能和能耗的双重要求。