异构计算（Heterogeneous Computing）是一种计算模型，它利用不同种类的处理单元或计算设备来执行任务。这些处理单元可以包括中央处理单元（CPU）、图形处理单元（GPU）、加速器、数字信号处理器（DSP）等。相比于传统的同构计算，即使用相同类型的处理单元，异构计算的优势在于可以更有效地处理不同类型的工作负载。
《异构算力协同白皮书》由全球计算联盟GCC智能计算产业发展委员会异构算力协同工作组牵头，中国电信作为组长单位、中国信通院、智源研究院作为副组长单位，联合产业链上下游8家伙伴共同编制完成。
CPU，这颗无形的“心脏”，默默地驱动着每一台智能设备的脉动。它不仅是数据的处理中心，更是智慧与效率的源泉。
AI算力是为人工智能模型训练和推理提供计算支撑的核心能力。它超越了传统的计算能力，呈现出独特而关键的特性……
业界越来越多地谈论RISC-V架构带来的好处，但它真的是一个正确的起点吗？
你是否正在设计多核或CPU/GPU混合系统，却依然未能达成性能目标？尽管硬件资源充足，现实中的异构计算性能为何仍频频“失速”？
在2025年Andes RISC-V大会上，Imagination Technologies与Baya Systems联手深入剖析了这一挑战，结果令人震惊。两家公司利用Baya的CacheStudio工具，对CPU、GPU及混合计算系统中的缓存行为进行了建模分析。
在当今快速发展的技术浪潮中，计算机视觉（CV）和机器学习（ML）作为前沿领域，正在经历一场深刻的变革。
预计到2025年，边缘数据中心将迎来蓬勃发展的黄金时期。
本文将从技术进展、市场趋势、应用场景等多个方面探讨AI芯片如何助力AI的繁荣发展。
EEPW与Imagination的高级产品总监Rob Fisher进行了深度的交流采访，揭示了由"软件定义汽车"（SDV）引发的产业革命背后的技术逻辑与产业图景。