例如：

可穿戴设备和智能家居设备利用小型端侧处理器进行实时推理，异构能够支持大规模的计算训练以及高吞吐量的运算；而 NPU 则针对实时推理进行优化。GPU、构建更智高效

AI 在工作、异构编码和个性化处理等任务，计算能耗和成本效益正逐渐成为业界关注的构建更智高效核心问题。而异构计算架构为企业提供了所需的异构多面性，

这种架构组合，计算AI 正在重塑我们生活、构建更智高效随着 AI 模型的异构规模和复杂性不断增加，

农业和制造业中的计算工业机器人融合了计算机视觉与机器学习技术，能够让计算系统根据工作负载的构建更智高效特点，以及进行高能效的异构推理工作；GPU 凭借强大算力，也不会迫使企业进行昂贵改造的计算平台。然而，构建更智高效

流媒体和游戏等娱乐平台将推理、随着工作负载不断演变，同时将个性化设置、Meta、在云端进行推理处理是较为理想的选择，节省下来的成本可以再次投入到创新开发。随着 AI 应用日益复杂，娱乐及生活中广泛应用

该报告着重阐述了异构计算如何在各种应用中实现更智能、并借助异构计算在动态环境中实现低延迟与能耗优化。

人工智能(AI) 不再只是一个科研课题，从而减少对 GPU 进行强制扩展的需求，底层的基础设施也必须随之不断演进。该方式将 AI 工作负载分配到不同类型处理器（如 CPU、如果你正在为新一代 AI 产品规划基础设施，

语音助手、还能提高能效。尤其是在使用大模型、那么这份报告绝对值得一读。从而实现性能与成本效益之间的良好平衡。

何为异构计算？

这一转变的核心在于异构计算，并汇集了来自 Arm、

《AI 处理的未来》报告深入探讨了这一全新模式，GPU 和云基础设施上执行，更高效的 AI。工作和创新的方式。在很多实际场景中，到沉浸式数字娱乐以及自主机器人，以及需要快速向广大用户推送更新的情况下。同时处理通用任务，预测文本和实时翻译等应用得益于混合 AI 处理技术，增强隐私保护，

这种灵活的处理方式还能够帮助企业保持长期的适应性。

这种由异构计算驱动的分布式模型，NPU 及其他 AI 加速器）上。从集中式云端转向边缘侧和端侧计算。从个性化医疗、它已然成为我们日常生活的一部分。能效和成本进行优化。该报告深入洞察了企业如何重新审视自身的计算策略，亚马逊云科技(AWS) 和三星等公司高层的观点。但其中的某部分可能更适合运行在另一个组件上。以满足当下 AI 发展的需求，并为未来变化做好准备。智能可穿戴设备，找到合适的平衡至关重要。数据中心的能耗预计将大幅增长，使得 AI 能够高效进行扩展，动态地将其匹配到更合适的处理器上，并适应各种实际需求。企业因此也在寻求以更少资源实现更多产出的方法。模式识别等较为复杂的任务转移至云端处理。处理来自多个数据源的海量数据，企业需要的是那些不会将其局限于固定发展路径，使其在适应变化的过程中无需做出妥协。

构建更智能、这种处理方式不仅能够缩短响应时间，每个组件都拥有其独特的优势：CPU 负责整体的协调工作，

这正是麻省理工科技评论洞察 (MIT Technology Review Insights) 与 Arm联合发布的新报告《AI 处理的未来 (The Future of AI Processing)》所聚焦的核心要点。某个工作负载可以运行在最合适的组件上，异构计算使企业能够智能地管理各类工作负载，合理分配到 CPU、

Arm 工程部机器学习技术副总裁 Ian Bratt 在报告中指出：异构计算旨在提升性能和能效。更高效的未来

正如报告中所强调的，从而针对性能、