8.3 异构计算集成（GPU、NPU协同，如Mali与Ethos）
文档摘要
8.3 异构计算集成（GPU、NPU协同，如Mali与Ethos） 8.3 异构计算集成（GPU、NPU协同，如Mali与Ethos） 在摩尔定律逐渐逼近物理极限的今天，通用处理器性能提升的步伐已然放缓。面对人工智能、计算机视觉、增强现实等新兴负载对算力指数级增长的需求，单一计算单元架构已难以胜任。异构计算——将不同类型的计算单元集成于同一片上系统（SoC）之中，通过任务卸载与协同调度，实现能效与性能的最优平衡——已成为现代ARM处理器架构演进的核心方向之一。其中，图形处理单元（GPU）与神经网络处理单元（NPU）的深度协同，尤以ARM旗下Mali GPU与Ethos NPU系列的集成方案为代表，正引领着移动与边缘智能计算的新范式。 那么，何为“异构”？又为何必须“协同”？
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