定义
按照单位计算的复杂度，处理器平台大致分为CPU、协处理器、GPU、FPGA、ASIC。从左往右，单位计算越来越复杂，灵活性越来越低。也即是说CPU具有最高的灵活性以及相对最低的性能；而ASIC则具有最高的性能以及相对最低的灵活性。
如果一个任务在CPU运行，则认为为此任务为软件运行；如果一个任务在协处理器、GPU、FPGA或ASIC运行，则认为此任务是硬件加速运行。而通常除CPU之外，其他处理器都不是图灵完备的，因此异构计算通常是CPU xPU的架构，也即异构计算是软件和硬件加速协同运行。
硬件
硬件工艺的发展：
苹果公司自研的ARM CPU M1基于TSMC 5nm工艺，具有160亿个晶体管，如此巨大规模的设计，使得M1集成了8核CPU和8核GPU，并且每个处理器都可以非常奢侈的使用内部Register、Buffer或Cache资源（这些是晶体管消耗大户）。
TSMC 5nm刚刚量产，其3nm工艺已经在路上，2nm、1nm也都在未来几年的路线图中。并且，TSMC已经开始在攻关0.1nm工艺，半导体工艺即将进入亚纳米（埃米）时代。近些年来还兴起了3D封装技术，使得集成电路从二维进入三维。以及芯粒（chiplet）机制，把多个芯片裸DIE集成到一起，都进一步的增强了单位面积的晶体管集成度。
这些技术的进步，都意味着在芯片这个尺度，可以容纳更多的晶体管，也意味着更庞大的设计规模。
硬件设计的挑战：
就像是一个硬币的正反两面，硬件工艺的进步，单芯片容纳更多晶体管的同时，芯片的一次性成本也在快速上升。在单个芯片里集成更多的设计，容纳不同架构的大规模处理引擎。如此大规模的设计，其复杂度势必成倍增加，失败的可能性也在增加。成本增高，失败可能性增加，一里一外的影响，共同推高了硬件设计的风险。
另外，软件系统如何驾驭如此大规模的硬件，也是一个非常大的挑战，这需要从体系结构层面，结合软件和硬件一起，来协同应对挑战。
软件
新技术层出不穷，并且快速迭代：
IT行业发展太快，唯一不变的只有“更加快速的变化”。基本上2年一个行业热点技术方向，云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链、自动驾驶、5G等新的场景或技术在持续不断的推进着信息技术的迅猛向前。
人工智能是这一切技术的核心，人工智能训练需要大数据，大数据的价值挖掘需要人工智能，人工智能促使云计算落地到更多的场景，人工智能使得自动驾驶可以快速落地。
更加重要的是，已经出现的技术方向还以非常快的速度在快速迭代。例如，云计算在五六年前还主要聚焦在互联网相关的虚拟世界，现如今已经深入到各行各业，并且还在不断的演进。据IDC报告，2020年，全球云IT基础设施支出首次超过传统IT。未来，一切IT设施都将云化。
新的技术对性能提出了更高的要求：
大数据对数据的传输、处理、分析和存储都提出了更高的要求；人工智能需要更多的算力和数据进行训练和推理；区块链通过分布式的共识算法来提高整个系统的可信度，意味着更高的算力和数据吞吐要求；自动驾驶对服务的实时性和可靠性提出了更加苛刻的要求；5G是催化剂，催生了更多的应用和数据；还有更多的新技术在挑战底层的硬件平台的性能极限，无法一一列举。
云计算的发展，对硬件提出了更多的要求：
云计算便捷了IT基础设施的扩容，也方便了更多的用户可以上云。云计算多租户的模式，促使了单个数据中心数以万计的硬件服务器规模。例如AWS在全球拥有 22个地理区域和69个可用区，服务器数量为400万台左右。
与此同时，云计算为用户提供了各种类型的基于云服务的全球性产品，如AWS的服务包括计算、存储、数据库、分析、联网和内容分发、机器学习、移动产品、开发人员工具、管理工具、物联网、安全性和企业应用程序等大类。丰富的服务类型，意味着针对各种特定的场景，如高性能计算、机器学习、内存数据库、网络转发、存储等，进行了定制的、优化的服务设计。
趋势
以TPU为代表的DSA兴起：
2017年图灵奖获得者John M. Hennessy和David A. Patterson认为，随着CPU的性能增加越来越缓慢，未来十年将是体系结构的黄金年代，通过DSA（Domain Specific Architecture, 特定领域架构）的设计，可以进一步提升性能。
DSA是一种ASIC（相比CPU、协处理器、GPU、FPGA），是在传统ASIC基础上向灵活性的一种回调。例如谷歌TPU，支持一些简单的特定指令集，可以通过软件编程，但本质上是ASIC的一种变种。DSA因为其灵活性，相比ASIC能够覆盖相对更多的场景，实现定制设计成本和性能的兼顾。
单芯片多种架构处理器共存：
未来芯片设计规模越来越大，单芯片集成更多架构的处理器成为一种非常常见的设计，也可以称为，多异构混合计算。如何驾驭如此复杂的异构混合计算平台，如何实现更友好的软件编程能力，则成为一个尤为重要的事情。
英特尔推出的One API是一个统一的软件架构，希望能够跨硬件、跨厂商地把不同硬件加速能力统一。OneAPI可以支持CPU、GPU、FPGA以及AI加速等类DSA处理器。
基于容器虚拟化的云原生：
近些年来，随着Docker和Kubernetes的快速流行，云原生的概念深入人心。容器相比虚拟化具有更轻量的安全封装，更小的运行实体粒度以及更多产品服务的相互配合。
表现在硬件上，容器场景对迁移的需求相对不高，但对硬件更细粒度的虚拟化要求非常之高，并且，其灵活性对接口弹性的要求也非常之高，与此同时，会产生更多的东西向流量以及对网络延迟的敏感等。
云计算业务和管理分离：
云最典型的特征是多租户，基于多租户的视角，可以把云简单的分为业务和管理两个层次。在传统计算机虚拟化架构里，业务层也即虚拟机，而管理层则为宿主机，业务和管理共存于CPU运行。
AWS的NITRO系统，创造性的架构重构，把业务和管理分离到两个硬件实体中，业务运行在CPU，而管理则运行在NITRO芯片中。这个趋势最本质的价值在于硬件加速提升性能，而最大的价值则是业务和管理完全分离，提高了安全性。
总结
在云的场景组织下，不再是传统如硬件设备级的资源映射，而是更细粒度级的服务调用映射，庞大系统架构的同时多租户、多系统、多服务共存。
站在硬件加速的角度，CPU的性能瓶颈需要更多专用DSA来加速，而云的场景下则需要更多灵活性的资源及任务调度，甚至是跨CPU、跨异构处理器平台的调度。如何平衡硬件性能和软件灵活性，则是需要重点考虑的事情。
我们要突破软件和硬件的界限，在整个系统的层次，更好的软硬件划分，更好的软硬件协同。更进一步的，则是通过深度的软硬件融合，软件中有硬件，硬件中有软件。这样才能真正构建最优的系统。才能真正的构建更优的硬件架构，以及通过软件来更好的驾驭如此强大的硬件。
从量变到质变，未来必然是软硬件深度融合的发展大趋势！
