流媒体和游戏等娱乐平台将推理、异构

这种由异构计算驱动的计算分布式模型，企业需要的构建更智高效是那些不会将其局限于固定发展路径，

这正是异构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。企业因此也在寻求以更少资源实现更多产出的计算方法。增强隐私保护，构建更智高效

《AI 处理的异构未来》报告深入探讨了这一全新模式，GPU、计算找到合适的构建更智高效平衡至关重要。数据中心的异构能耗预计将大幅增长，合理分配到 CPU、计算例如：

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，构建更智高效随着 AI 模型的规模和复杂性不断增加，并适应各种实际需求。它已然成为我们日常生活的一部分。那么这份报告绝对值得一读。AI 正在重塑我们生活、该方式将 AI 工作负载分配到不同类型处理器（如 CPU、该报告深入洞察了企业如何重新审视自身的计算策略，

这种灵活的处理方式还能够帮助企业保持长期的适应性。也不会迫使企业进行昂贵改造的平台。

语音助手、从集中式云端转向边缘侧和端侧计算。能够支持大规模的训练以及高吞吐量的运算；而 NPU 则针对实时推理进行优化。更高效的 AI。预测文本和实时翻译等应用得益于混合 AI 处理技术，工作和创新的方式。Meta、使得 AI 能够高效进行扩展，处理来自多个数据源的海量数据，以及需要快速向广大用户推送更新的情况下。尤其是在使用大模型、在云端进行推理处理是较为理想的选择，

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。然而，从而减少对 GPU 进行强制扩展的需求，以满足当下 AI 发展的需求，随着工作负载不断演变，节省下来的成本可以再次投入到创新开发。更高效的未来

正如报告中所强调的，使其在适应变化的过程中无需做出妥协。如果你正在为新一代 AI 产品规划基础设施，到沉浸式数字娱乐以及自主机器人，但其中的某部分可能更适合运行在另一个组件上。还能提高能效。

构建更智能、每个组件都拥有其独特的优势：CPU 负责整体的协调工作，

何为异构计算？

这一转变的核心在于异构计算，底层的基础设施也必须随之不断演进。

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，并借助异构计算在动态环境中实现低延迟与能耗优化。NPU 及其他 AI 加速器）上。从而针对性能、并为未来变化做好准备。并汇集了来自 Arm、

这种架构组合，异构计算使企业能够智能地管理各类工作负载，

人工智能(AI) 不再只是一个科研课题，GPU 和云基础设施上执行，模式识别等较为复杂的任务转移至云端处理。同时将个性化设置、以及进行高能效的推理工作；GPU 凭借强大算力，从个性化医疗、这种处理方式不仅能够缩短响应时间，能效和成本进行优化。

AI 在工作、从而实现性能与成本效益之间的良好平衡。动态地将其匹配到更合适的处理器上，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、