并行计算是指在同一时刻执行多个计算任务，以提高计算效率和性能。这与串行计算相对，串行计算是按顺序一个接一个地执行计算任务。并行计算的主要目的是通过同时处理多个任务来减少总体计算时间，从而提高系统的整体性能。
并行计算可以在多个层面和领域中应用，包括硬件层面、软件层面和应用层面。
并行计算与加速技术在神经网络研究和应用中变得至关重要，它们能够显著提升神经网络的性能和效率，满足实际应用中对快速响应和大规模数据处理的需求。
在智能交通、智慧城市和实时灾害监测中，边缘 GPU 将承担起既要快速计算又要节能高效的双重任务。
CPU 自产生以来，在逻辑结构、运行效率以及功能外延上取得了巨大发展。
Imagination GPU高级首席解决方案架构师章政分享了当前RISC-V在图形处理方面面临的挑战……Imagination 市场拓展资深经理黄音分享了公司GPU与RISC-V协同打造智能汽车解决方案的创新。
对于分布式计算和并行计算的区别与关联，本文将带你来一场深度探索。
上海光机所首次在光芯片上实现超100并行度的光子计算。
为什么通用并行处理器（即GPU）正在成为边缘AI的未来，并开始取代诸如神经网络处理器（NPU）这样的专用处理器。
本文将深入探讨GPU架构的演变历程、核心组件以及其在不同应用场景中的优势。
本文将深入探讨人工智能背景下高性能计算与高速光模块的技术趋势，分析其发展历程、现状以及未来方向。
