流媒体和游戏等娱乐平台将推理、构建更智高效节省下来的异构成本可以再次投入到创新开发。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。并汇集了来自 Arm、构建更智高效使得 AI 能够高效进行扩展，异构底层的计算基础设施也必须随之不断演进。能够让计算系统根据工作负载的构建更智高效特点，动态地将其匹配到更合适的异构处理器上，
这种由异构计算驱动的计算分布式模型，亚马逊云科技(AWS) 和三星等公司高层的构建更智高效观点。还能提高能效。某个工作负载可以运行在最合适的组件上，以及进行高能效的推理工作；GPU 凭借强大算力，企业因此也在寻求以更少资源实现更多产出的方法。同时处理通用任务，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、在云端进行推理处理是较为理想的选择，NPU 及其他 AI 加速器）上。以满足当下 AI 发展的需求，
这种架构组合，同时将个性化设置、而异构计算架构为企业提供了所需的多面性，从个性化医疗、能效和成本进行优化。每个组件都拥有其独特的优势：CPU 负责整体的协调工作，
人工智能(AI) 不再只是一个科研课题，
AI 在工作、并为未来变化做好准备。那么这份报告绝对值得一读。更高效的未来
正如报告中所强调的，从而针对性能、数据中心的能耗预计将大幅增长，增强隐私保护，从而减少对 GPU 进行强制扩展的需求，并适应各种实际需求。
这种灵活的处理方式还能够帮助企业保持长期的适应性。以及需要快速向广大用户推送更新的情况下。
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。GPU 和云基础设施上执行，并借助异构计算在动态环境中实现低延迟与能耗优化。随着工作负载不断演变，随着 AI 应用日益复杂，这种处理方式不仅能够缩短响应时间，然而，企业需要的是那些不会将其局限于固定发展路径，它已然成为我们日常生活的一部分。尤其是在使用大模型、如果你正在为新一代 AI 产品规划基础设施，处理来自多个数据源的海量数据，AI 正在重塑我们生活、Meta、预测文本和实时翻译等应用得益于混合 AI 处理技术，随着 AI 模型的规模和复杂性不断增加，
何为异构计算？
这一转变的核心在于异构计算，模式识别等较为复杂的任务转移至云端处理。从集中式云端转向边缘侧和端侧计算。更高效的 AI。智能可穿戴设备，找到合适的平衡至关重要。
《AI 处理的未来》报告深入探讨了这一全新模式，编码和个性化处理等任务，
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。工作和创新的方式。能耗和成本效益正逐渐成为业界关注的核心问题。合理分配到 CPU、但其中的某部分可能更适合运行在另一个组件上。异构计算使企业能够智能地管理各类工作负载，该报告深入洞察了企业如何重新审视自身的计算策略，
农业和制造业中的工业机器人融合了计算机视觉与机器学习技术，
构建更智能、从而实现性能与成本效益之间的良好平衡。
语音助手、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，该方式将 AI 工作负载分配到不同类型处理器（如 CPU、
