5月27日至29日，2026第十届集微大会在上海张江科学会堂隆重举行，MultiCortex创始人、全球openSUSE Linux大使Alessandro (Cabelo) de Oliveira Faria受邀出席大会同期举办的“全球半导体分析师论坛”，并发表《迈向可持续AI：如何利用异构计算实现高性能与低能耗平衡》的演讲，深度解读了如何通过架构创新与软硬件协同设计，平衡AI的高性能与低能耗。他结合低成本硬件跑通大模型的实践指出，异构计算与能效优化是可持续AI的核心，为AI规模化落地提供了绿色解决方案。
图/MultiCortex创始人、全球openSUSE Linux大使Alessandro (Cabelo) de Oliveira Faria
从SIMD说起：性能原语（IPP）决定计算效率
Cabelo自1983年起便对科技充满热情，职业生涯中获得过不少头衔，但此刻他更愿意以一个“技术推动者”的身份发声。他首先介绍了处理器中的一种“性能原语”（IPP）——SIMD（单指令流多数据流计算机）。在经典计算中，一次只能加载一个数据“箱子”；而借助SIMD，可以同时加载多个箱子。两个向量相加时，传统方式要一个个数字累加，而优化后的方式可以同时处理所有数字。Cabelo举例说，通过这种技术，速度可以提升200倍。
“我们正在触碰软件逻辑世界与硅物理世界相遇的最大边界。”他指出，从1994年到2022年，性能原语持续演进，而最终的集大成者便是oneAPI。值得注意的是，oneAPI并非英特尔专属——AMD、Arm、IBM、华为等主流厂商均已覆盖。
在对比新旧原语的效率时，他展示了一组直观的数据：旧原语下只有两个运算符，而新原语下处理速度快得多。但他同时提醒，不要盲目否定Python，它在能耗方面有其优势，但进行循环计算时，其能耗比优化后的方案高出75~78倍。“如果要做循环计算，尽量把数据放在0级缓存中，离处理器更近，而不是放在1级缓存。通过这些优化，仅靠数据局部性就能让性能提升1500%。”
Cabelo展示的程序实例更具说服力：通过正确探索硬件和网络，性能提升30倍。处理一张猫的图像，原先需要430毫秒，优化后仅需130微秒。
异构统一平台：一套代码跑遍所有硬件
“大家不需要学完所有的东西，”Cabelo话锋一转说道，“异构计算已经大大简化了过程。”他强调了oneAPI平台的核心价值：传统编程中，每一种硬件都要单独编写软件；而借助oneAPI的DPC++编译器，可以为所有硬件开发同一套软件。
他本人有幸成为这项技术的首位认证人员，并基于其创建了一个操作系统以方便用户使用。“异构计算赋予我们超能力，我们可以在英特尔、英伟达、树莓派、Arm等任何硬件平台上运行软件，甚至可以转换任何代码。”他现场演示：只需两个命令就能生成跨硬件软件，甚至3行代码即可获得最高性能。
经典案例解读：从IBM到医疗，再到10美元的大模型
实践是检验技术的最佳标准。Cabelo分享了三个成功案例。
第一，在某个IBM项目中，原本每秒只能处理5~15个token，团队创建了巴西本地化版本后，性能提升70%。
第二，在Medical Cloud医疗云平台，原本依赖价值500万元的设备，现在采用设备成本仅10万元，同时利用上述技术为巴西避免了高达3.5亿元的欺诈损失。他透露，两个月内，MultiCortex系统将推出中文版本。
第三，用仅10美元的硬件，运行一个110亿参数的大语言模型，令人惊叹。他说：“实现‘早上好’‘下午好’‘晚上好’的问候，我们并不需要大型设备和大模型。”对比数据更具冲击力，在Jetson AGX上，一个模型每秒只能处理230个token；而经过优化的硬件上，每秒可以处理1.5万个token，甚至能达到5万个token。“我只要提问，它立刻就给出回答。”
演讲最后，Cabelo将视角从技术拉回到更宏观的命题。他说，通用计算时代已经落幕，CPU、GPU、NPU、FPGA等异构芯片协同工作正成为主流，而oneAPI、SYCL等跨平台框架正在打破算力壁垒。
最后，Cabelo以深刻的行业洞察作为结尾：“合作比竞争更好，因为合作会吸引朋友，而竞争却会招来敌人。”
Alessandro (Cabelo) deOliveira Faria的演讲视频内容，现已上传至“集微VIP频道-视频栏目”。
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