CPU 作为通用计算芯片 ， 擅长处理不同类型的数据 ， 做逻辑判断；而 GPU 擅长做并行同类型计算 ， 吞吐量大 。 AI 算法发展起来后 ， 既需要密集的矢量运算 ， 又需要复杂的逻辑计算 ， 人们自热会想到让不同的计算模块发挥所长 ， 让硬件为软件的需求服务 。 除了 GPU+CPU 的计算平台之外 ， FPGA（现场可编程逻辑门阵列）也随之诞生 。 FPGA 的特点是能够根据计算任务 ， 自定义配置芯片硬件功能 。
从发展过程可以看出 ， 「异构计算」的特点是硬件作为算力资源 ， 主动适配软件需求 。 简单而言 ， 就是算力资源优化 。 而当 ColorOS 观察到这一趋势后 ， 就希望通过「异构计算」来服务不同智能终端的开发者 ， 特别是类似游戏类型的重载应用 。
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软件事业工程部总裁吴恒刚介绍「泛在服务生态」| OPPO
OPPO 技术负责人表示 ， 「我们希望可以建筑一个框架能够帮助游戏 ， 或者是其它比较重载的应用程序 ， 充分有效地利用不同的处理器来完成它们的任务 。 」ColorOS 提出的异构计算是为了性能功耗优化而设计的系统级方案 。 以 ODC2021 上展示的效果为例子 ， 当游戏运行过程中 ， 大量的图像处理是运算载荷的重要原因 。 这些图像处理也分不同类型 ， 有的属于画面本身 ， 有的则是画面上的各种图标 。
这时「异构计算」技术就可以将图标的图形处理放到 DSP 处理上 ， 降低 GPU 的负载 ， 让 GPU 能够将算力专注于游戏画面处理 ， 这就带来了前文所说的耗能降低 ， 帧率稳定性提升 。
不同的计算模块本身就有不同的特性 ， 适合做不同的事情 。 GPU 擅长类似统一、大规模数据的计算任务 。 其内部成百上千个运算内核最好能够在并行时做同样的事 。 将图标的计算任务剥离后 ， 让其专注处理画面 ， 正好可以发挥 GPU 的所长 。 「综合提高整个手机的运营效率 ， 从而在比较严格功耗、温控环境下 ， 完成更多的任务 。 」
除了用户侧的使用感提升 ， 从搭建更好用的生态上考虑 ， ColorOS 做异构计算也希望能够为开发者屏蔽 OPPO 体系内的不同硬件终端的差异 。
在万物互融时代 ， 软件开发者面对的是兼容性各异的硬件 ， 在软件迭代中 ， 为了适应新硬件版本 ， 开发者就需要重写代码 。 「异构计算」希望能够减轻这方面的负担 ， 在 ColorOS 生态内 ， 增加代码运行的通用性 。
未来 ， ColorOS 还会搭建针对图形图像的开放平台 ， 提供接口 ， 让第一方和第三方程序实现性能功耗优化 。 游戏仅仅是一个应用例子 ， 其它重载软件中优化图形图像计算分布都可以通过「异构计算」的方案来实现 。 ColorOS 希望未来面对开发者提出的更多需求 ， 共同探讨 。 「异构计算」本身也会随之发展 ， 未来还能够实现跨平台之间的算力调用 。
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