msm8960( 二 ) _云知道

不仅如此，由于oneAPI是一个旨在最大程度上简化异构编程的开源项目，因此它的兼容性甚至还远不止于Intel自家的产品。比如它可以支持NVIDIA的显卡，可以支持AMD的CPU，甚至对IBM Power架构和ARM架构的兼容工作正在进行中。这也就意味着，如果未来某个大型游戏使用oneAPI编写，那么它将不仅仅能够自动将电脑中的CPU和GPU算力利用到极致，同时还可能会非常方便移植到游戏主机和智能手机上，并依然保持极高的执行效率。
虽然新技术很强大，但异构计算可不是新概念
不难看出，至少在目前的技术条件下，Intel的oneAPI的确可能是当今技术最先进，使用最方便，最有可能实现应用程序“异构计算”优化，从而带来执行效能飞跃的编程方案。它的出现，意味着未来的超级计算机将可能变得比现在更快更省电，也意味着未来的操作系统、大型游戏将有望迎来流畅度的大幅改善。除此之外，由于本身具备兼容移动平台的潜力，oneAPI甚至不排除可以造福移动设备，让手游变得更省电、帧率更高，同时也让真正意义上从PC或者主机移植游戏到手机，变得更加容易。
但如果你急着山呼万岁，那倒也大可不必。毕竟只要是稍有关注近年来PC与智能手机技术动向的朋友可能会记得，所谓让CPU、GPU，以及其他芯片内计算组件共同承担运算任务的“异构计算”，其实并不是一个新玩意。

比如说早在2011年，刚刚将ATI收归麾下的AMD，就打着“Fusion（融合）”的旗号推出了初代的APU产品线。当时为了彰显“融合处理器”的优势，AMD也曾推出过一些官方的异构计算功能套件，比如利用GPU的算力进行视频插帧、利用CPU和GPU的融合算力通过PC摄像头识别手势操控等等。虽然在锐龙时代之前，AMD的APU一直都没能掀起太大风浪，但不可否认的是，他们可能才是PC异构计算的开创者。

又比如说早在2013年，诺基亚就发布了自己的第二款4100万像素Pureview拍照手机Lumia 1020 。当时受于Windows系统的限制，只能选用高通骁龙S4 MSM8960 SoC作为计算核心，但其所集成的ISP（图像信号处理器）实际上并不具备处理如此高像素照片的能力。因此为了让Lumia 1020的拍照体验正常，诺基亚与高通的工程师们共同努力，使用Adreno 225 GPU“承担”了一部分ISP的计算工作，而这也就成为了智能手机异构计算最早的成功案例。
或许正是受到此次事件启发，高通在同年发布的新旗舰芯片骁龙800上，首次在硬件架构和驱动底层两方面都为异构计算做好了准备。骁龙800的Krait400 CPU和Adreno320 GPU均具备运行OpenCL通用加速代码的能力，这使得它成为了可能是最早为异构计算设计的智能手机SoC 。

【msm8960】但当时间来到现在我们会发现，AMD最新的锐龙4000系列APU尽管性能饱受赞誉，但却完全取消了对异构计算的支持。而高通最新的骁龙865+、骁龙768G等平台虽然具备分布式的AI计算设计，但从AIDA64的系统信息中也不难看到，它们的CPU部分取消了对OpenCL的支持，反而不能运行除了AI计算之外的异构并行程序了。
性能神器本质上是商业行为，但它依然值得欢呼
那么问题就来了，为什么早早在异构计算方面有所投入的AMD与高通等厂商，如今却纷纷放弃了这条道路。反而是此前一直在异构计算方面名不见经传的Intel，突然放出了可能足以改变业态的“大招”呢？