
是指利用不同類型的處理器來處理多樣化的人工智能工作負載,以提高整體計算效率。這種方法結合了CPU、GPU、FPGA等多種計算單元,根據任務需求選擇最佳處理器。
過程:在執行人工智能任務時,系統會根據工作負載的性質,動態選擇最適合的處理器進行計算。這種選擇可以基于實時性能監控和負載均衡策略,以優化整體效率。
應用:异構計算在需要高計算能力和靈活性的場景中表現尤爲突出,如深度學習訓練、實時圖像處理和大規模數據分析等領域,能够最大化資源利用率,同時降低計算成本。
已更新:2024年11月5日
是指利用不同類型的處理器來處理多樣化的人工智能工作負載,以提高整體計算效率。這種方法結合了CPU、GPU、FPGA等多種計算單元,根據任務需求選擇最佳處理器。
過程:在執行人工智能任務時,系統會根據工作負載的性質,動態選擇最適合的處理器進行計算。這種選擇可以基于實時性能監控和負載均衡策略,以優化整體效率。
應用:异構計算在需要高計算能力和靈活性的場景中表現尤爲突出,如深度學習訓練、實時圖像處理和大規模數據分析等領域,能够最大化資源利用率,同時降低計算成本。
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