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。
Imagination中国区人工智能及汽车产品市场副总郑魁受邀参加「GTIC 2022全球AI芯片峰会」，并将在8月27日上午进行的「边缘端AI芯片专题论坛」发表演讲，主题为《异构计算IP架构演进赋能边缘智能》。
我们已经进入了全新的计算时代……
随着5G时代的到来，边缘计算成为自动驾驶系统中新的业务增长点，未来将有超过60%的数据和应用将在边缘产生和处理。
Imagination 的神经网络加速器 (NNA) IP 核能够将高效、高度可靠和经过芯片验证的AI推理能力集成到SoC中。
中国信通院云计算与大数据研究所副所长栗蔚与中国移动研究院网络与 IT 技术研究所副所长刘景磊共同发布算力服务化演进八大展望。
介绍了Imagination在汽车领域的技术创新及可为智能汽车所提供的技术支持，并与国内芯片企业开展了多样化的交流。
异构计算是指将CPU、GPU、FPGA、DSP等不同架构的运算单元整合到一起进行并行计算。
Imagination Technologies宣布成立IMG实验室（IMG Labs），这是一个负责开发突破性创新技术的专业部门，旨在支撑新型先进半导体产品的开发。Tim Mamtora将担任IMG实验室负责人，领导这一面向下一代IP的技术孵化器。
在互联网行业，随着信息化的普及，数据量的暴增使得人们对存储空间又有了新要求，同时，机器学习、人工智能、无人驾驶、工业仿真等领域的崛起，使得通用CPU在处理海量计算、海量数据/图片时遇到越来越多的性能瓶颈，如并行度不高、带宽不够、时延高等。
Imagination中国区战略市场与生态高级总监时昕代表公司出席了AIIA2020人工智能开发者大会，并在主论坛上发表了“基于GPU与神经网络加速器的异构计算平台”的主题演讲，分享了AI芯片的应用场景和发展趋势，Imagination神经网络加速器（NNA）IP 的强大性能，NNA与GPU的AI协同功能，以及Imagination的软件支持能力。