在市场上有很多SOC也集成了CPU、GPU、DSP等计算单元，比如像高通骁龙芯片、华为海思麒麟芯片都集成了CPU、GPU和DSP。那么华夏芯与这些SOC有哪些不同呢？

　　之前提到的SOC的CPU、GPU、DSP的指令架构不同，微架构不同，工具链不同，是基于多核集成做出来的异构多核芯片，它们往往采用操作系统完成多核、多任务之间的同步与协调，因而会影响效率。在这里特别强调一下，传统的SOC多核编程非常难，虽然在物理上实现了单芯片多核集成，但是在开发习惯和流程上与传统的板上集成系统没有太大的不同，即性能不高，功耗不小，多套工具，多个团队，开发困难，优化更难。

　　相比之下，基于华夏芯Unity架构的芯片单核已经具备CPU、IVP(image and video processor)、DSP的处理能力，而且是一套指令架构，一套微架构，一套工具链。在做多核扩展、硬件加速器和FPGA的整合工作时，华夏芯的Utility体系架构将完全遵循HSA的规范，可以重用HSA的软件生态系统。因此，华夏芯的3合1做法在功耗、成本、性能、软件开发门槛、团队规模等方面都有巨大的优势。

　　由于机器学习的算法在许多应用中被使用，且大多数算法代理(agent)需要高度并行计算，这就导致HSA平台正是这些算法的理想选择，特别是华夏芯CPU+DSP+IVP的特性使其拥有性能功耗比方面的优势。也正是因此，Parmance公司计划与华夏芯在ML-HSA项目上进行合作——该项目面向机器学习和深层神经网络，并针对华夏芯此前发起的开源gccbrig项目进行优化，gccbrig项目为任何支持GCC的平台提供编译（终结转换）功能。

　　至于华夏芯是否会遭遇软件生态的掣肘，HSA协会主席兼华夏芯美国研发中心的CEO John Glossner博士认为，HSA的成员公司无需单独建设生态系统，而是由包括全球主要处理器厂商在内的HSA联盟一起共建生态系统，在这种情况下，成功的概率要高很多。“在过去的四年中，HSA联盟已经开发了硬件和软件基础架构来支持异构系统。开发者生态系统支持编译器、运行时（runtime）等开源实现。HSA联盟还致力于提供跨HSA平台的可PG电子移植应用。我很高兴华夏芯能够参与HSA开发者和应用编程生态系统”，John表示。

　　虽然在CPU、GPU、DSP等传统芯片上，中国与西方还有这比较大的差距，但在异构计算处理器上，中国与国际先进水平差距小，甚至在某些领域还处于领先，比如继天河2号之后,国产超级计算机神威太湖一号再次登顶世界TOP500，成为世界上运算速度最快的计算机。本次华夏芯成功研发的异构计算处理器则是中国在该领域的有益尝试。在此，笔者衷心祝愿华夏芯以及龙芯、申威等从事自主创新的处理器公司能够在我们这一代人的手上完成国产自主处理器的创新和领先，彻底解决国家信息安全受制于人，信息产业发展受制于人的困境。

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