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AI异构计算时代的计算机专业实验室建设探索 认领 引用
1
作者 张彪 董前琨 刘嘉欣 《实验室科学》 2026年第1期183-188,共6页
随着AI时代到来和计算机系统形式多样化发展,各种非x86架构的新型异构计算平台不断涌现,计算机系统的异构时代即将临来。作为人才培养的摇篮与科技创新的前沿,高校计算机专业实验室正逐步引入MIPS、ARM、LoogArch等多种异构计算平台的... 随着AI时代到来和计算机系统形式多样化发展,各种非x86架构的新型异构计算平台不断涌现,计算机系统的异构时代即将临来。作为人才培养的摇篮与科技创新的前沿,高校计算机专业实验室正逐步引入MIPS、ARM、LoogArch等多种异构计算平台的支撑多元化的人才培养。通过分析国内外信息技术领域的现状,结合南开大学计算机学院、密码与网络空间安全学院实验教学中心的实际情况,探讨AI时代背景下高校计算机专业实验室建设过程中,异构计算平台存在的必要性和现状,以及面临的挑战与面向问题的解决思路,旨在为高校信息化建设提供有益的参考和借鉴。 展开更多
关键词 计算机实验室 异构计算 人工智能
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基于异构计算的航天测控数传基带架构设计 认领 引用
2
作者 孟景涛 成亚勇 +2 位作者 田之俊 刘云杰 邢翠柳 《航天技术与工程学报》 2026年第1期71-81,共11页
随着我国低轨星座规模的扩大,地面测控数传基带需应对更大处理规模、更高通用性与更强扩展性的挑战。为了构建一个高效、灵活、可扩展的异构计算系统,以满足当前测控数传基带的发展要求,在借鉴目前云计算领域对计算资源的调度管理及异... 随着我国低轨星座规模的扩大,地面测控数传基带需应对更大处理规模、更高通用性与更强扩展性的挑战。为了构建一个高效、灵活、可扩展的异构计算系统,以满足当前测控数传基带的发展要求,在借鉴目前云计算领域对计算资源的调度管理及异构算力发展现状分析的基础上,围绕CPU+GPU+FPGA异构通用计算平台,开展基带信号处理架构研究,该架构设计使用统一资源管理模型对多类型计算资源进行动态调度与协同,支持集群管理并具备良好的跨平台部署能力,且能依据不同场景灵活配置资源以提升性能与能效。试验验证表明,这种基于异构计算的基带信号处理架构能够满足各类测控数传任务体制场景下的通用性和扩展性需求,具备良好的工程应用前景,为未来测控系统中异构计算资源的使用提供了可行的技术路径。 展开更多
关键词 测控数传基带 异构计算 GPU FPGA 信号处理 资源调度
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舱驾算力融合:异构计算架构下的端云协同大模型部署研究 认领 引用
3
作者 潘正辉 《焦作大学学报》 2026年第2期53-60,共8页
针对大模型在车端部署的算力瓶颈,提出一种基于异构计算与虚拟化技术的舱驾算力融合架构。该架构通过Hypervisor实现硬件资源池化与隔离,并引入全局资源管理器实现算力的动态调度,从而将自动驾驶域的冗余算力安全、实时地共享至座舱域,... 针对大模型在车端部署的算力瓶颈,提出一种基于异构计算与虚拟化技术的舱驾算力融合架构。该架构通过Hypervisor实现硬件资源池化与隔离,并引入全局资源管理器实现算力的动态调度,从而将自动驾驶域的冗余算力安全、实时地共享至座舱域,用于支撑大模型推理任务。同时,构建端云协同推理框架,优化计算路径选择。仿真结果表明,所提方案在运行13 B参数多模态大语言模型时,任务平均响应延迟降低62%,NPU平均利用率提升至78%,且保障了高功能安全等级任务的实时性与确定性。 展开更多
关键词 智能座舱 自动驾驶 算力融合 异构计算 端云协同 大模型部署
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高效可扩展的3维快速傅里叶变换异构计算架构 认领 引用
4
作者 邓子为 郭巍 +4 位作者 徐亚明 王青 张德闪 卢圣才 刘弢 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2026年第5期1224-1237,共14页
3维快速傅里叶变换(three-dimensional fast Fourier transform,3D-FFT)作为高性能计算领域的核心算法,其加速优化对提升科学计算应用性能具有重要价值。针对现有3D-FFT实现方案在数据访存效率、同步处理机制和并行计算能力方面的性能瓶... 3维快速傅里叶变换(three-dimensional fast Fourier transform,3D-FFT)作为高性能计算领域的核心算法,其加速优化对提升科学计算应用性能具有重要价值。针对现有3D-FFT实现方案在数据访存效率、同步处理机制和并行计算能力方面的性能瓶颈,设计并实现了一种基于CPU+FPGA异构计算架构的优化方法。通过建立3维数据分块传输模型,构建流水线式同步数据转置单元以及开发层次化多核并行计算架构,系统性地改善了3D-FFT算法执行效率。实验验证所提出的异构计算架构其存储器数据传输带宽达到202 GBps,实现了128个FFT核的并行计算且计算规模可扩展。实验结果表明,在处理典型科学计算场景中64~3和128~3这2种3维矩阵的3D-FFT运算时,相较于传统CPU实现方案,该架构分别取得了62.7%和56.6%的性能提升;横向对比现有FPGA加速方案,计算效率分别提高32.6%和35.3%;在大规模矩阵处理中与GPU加速方案的性能相当。 展开更多
关键词 高性能计算 3维快速傅里叶变换 FPGA加速器 异构计算架构 同步数据转置
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基于优先级调度的多核异构计算平台负载均衡机制研究 认领 引用
5
作者 张巍 《中国新技术新产品》 2026年第16期17-19,共3页
随着多核异构计算平台广泛应用,实现高效负载均衡成为关键挑战。针对传统调度算法难以适配异构资源特性的问题,本文提出一种融合任务分类与核心匹配的自适应调度机制,通过构建异构核心性能模型与任务特征提取方法,设计了基于多维优先级... 随着多核异构计算平台广泛应用,实现高效负载均衡成为关键挑战。针对传统调度算法难以适配异构资源特性的问题,本文提出一种融合任务分类与核心匹配的自适应调度机制,通过构建异构核心性能模型与任务特征提取方法,设计了基于多维优先级的动态调度算法,结合负载监测与任务迁移策略,实现均衡优化。进行仿真试验,结果表明,本文机制使任务吞吐量提升32%,平均响应时间缩短28%,核心利用率标准差控制在0.15以内,验证了自适应优先级调度在异构环境中的有效性,为多核平台性能优化提供了可行方案。 展开更多
关键词 多核异构计算平台 自适应调度 负载均衡 任务分类 性能建模
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面向多核异构计算平台的操作系统任务调度系统设计 认领 引用
6
作者 杜海明 《中国新技术新产品》 2026年第7期23-25,共3页
为了提高多核异构计算平台下任务调度的实时性和资源利用率,本文以某航天器控制系统为研究对象,通过设计模块化操作系统任务调度系统架构,结合优先级调度、负载均衡以及任务依赖关系处理等关键技术,提出了一种面向异构多核处理器的任务... 为了提高多核异构计算平台下任务调度的实时性和资源利用率,本文以某航天器控制系统为研究对象,通过设计模块化操作系统任务调度系统架构,结合优先级调度、负载均衡以及任务依赖关系处理等关键技术,提出了一种面向异构多核处理器的任务调度机制。研究采用理论分析与仿真试验结合的方法,构建了包含4个模块(任务管理、调度决策、核心资源管理以及通信接口)的调度系统,并在仿真平台上验证其性能。试验结果表明,该系统在截止时间满足率、核心利用率以及任务响应速度等方面均达到预期目标,有效增强了系统的综合调度能力。 展开更多
关键词 多核异构计算 任务调度 负载均衡 优先级调度
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面向智能仓储的异构计算平台设计与多机协同调度研究 认领 引用
7
作者 李正国 《科技信息与研究》 2026年第4期28-30,共3页
智能仓储设备现在存在算力不均衡的状况,单种架构有着明显瓶颈,协同调度效率比较低。本文依靠实测数据来建立异构计算平台,搭建起数据传输模块并且完成调试工作。对任务分配、动态路径调度进行优化,达成算力与调度深度融合。经过实验验... 智能仓储设备现在存在算力不均衡的状况,单种架构有着明显瓶颈,协同调度效率比较低。本文依靠实测数据来建立异构计算平台,搭建起数据传输模块并且完成调试工作。对任务分配、动态路径调度进行优化,达成算力与调度深度融合。经过实验验证,该方案能够提高仓储响应速度与协同效率,为智能化运营给予技术支持。 展开更多
关键词 智能仓储 异构计算 多机协同 动态调度 系统优化
异构计算网络支持下的电子信息处理加速方案 认领 引用
8
作者 高琛 《新潮电子》 2026年第10期46-48,共3页
异构计算网络融合CPU、GPU、FPGA、TPU等资源,凭借灵活调度与高度并行的特性,提升了信息处理能效并降低了信息传输时延。文章系统解析其体系结构与调度策略,面向图像识别、信号处理、大数据等场景进行负载划分与协同优化。实验结果表明... 异构计算网络融合CPU、GPU、FPGA、TPU等资源,凭借灵活调度与高度并行的特性,提升了信息处理能效并降低了信息传输时延。文章系统解析其体系结构与调度策略,面向图像识别、信号处理、大数据等场景进行负载划分与协同优化。实验结果表明,该方案较传统架构,显著提升了性能与响应速度,具备良好的可扩展性与应用前景,为高效智能电子信息处理提供了理论与实践参考。 展开更多
关键词 异构计算网络 电子信息处理 加速 问题
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基于异构计算的嵌入式大数据处理系统优化研究 认领 引用
9
作者 杨敏灵 《中文科技期刊数据库(全文版)工程技术》 2026年第2期010-013,共4页
随着物联网和智能终端的快速发展,嵌入式系统广泛应用于工业控制、智能感知和大数据采集等场景。然而,传统嵌入式系统在应对大数据处理时面临性能、存储、功耗及安全等多方面挑战。本研究基于异构计算架构,研究嵌入式大数据处理系统的... 随着物联网和智能终端的快速发展,嵌入式系统广泛应用于工业控制、智能感知和大数据采集等场景。然而,传统嵌入式系统在应对大数据处理时面临性能、存储、功耗及安全等多方面挑战。本研究基于异构计算架构,研究嵌入式大数据处理系统的优化方法,通过结合CPU、GPU、FPGA等异构计算单元,优化系统硬件架构、数据采集、存储管理、通信传输与功耗控制等方面,显著提升了嵌入式系统在大数据环境下的处理效率、实时性与能效比。 展开更多
关键词 嵌入式系统 大数据处理 异构计算 系统优化
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跨平台影像AI系统的异构计算架构创新与实践 认领 引用
10
作者 顾伟 《新潮电子》 2026年第6期10-12,共3页
随着人工智能技术的持续进步,影像AI在众多应用场景中展现出巨大应用价值。然而,硬件平台多样化且影像算法的复杂度不断提升,如何在多种硬件环境下实现高效部署与优化成为当前发展面临的关键问题。为解决这一问题,文章提出了一种基于异... 随着人工智能技术的持续进步,影像AI在众多应用场景中展现出巨大应用价值。然而,硬件平台多样化且影像算法的复杂度不断提升,如何在多种硬件环境下实现高效部署与优化成为当前发展面临的关键问题。为解决这一问题,文章提出了一种基于异构计算架构的影像AI系统解决方案。该系统通过构建统一的通用算子库,设计多处理器协同调度与并行执行机制,并引入跨平台部署与适配流程,实现了影像AI算法在不同终端设备上的高效运行。实验验证显示,该系统在多平台环境中具备良好的通用性与扩展性,显著提升了整体计算性能与资源利用率。系统所提供的跨平台支持与自动化适配能力,能够帮助开发者简化开发流程、降低研发成本,并有效提升工程效率。该研究不仅验证了异构AI框架在影像领域中的实用性与可行性,也为相关产业发展及学术研究提供了一套具有推广价值的技术路径。 展开更多
关键词 异构计算 影像AI 跨平台部署 算子库
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异构计算平台上的深度学习模型部署 认领 引用
11
作者 方晶晶 《计算机产品与流通》 2026年第3期178-180,共3页
当前,深度学习模型复杂度呈现指数级增长趋势,传统单一计算架构已难以满足实时推理和低功耗的需求。在人工智能(AI)快速发展的背景下,异构计算平台通过融合中央处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、现场可编程门阵列(FPGA)以及专用AI加速器... 当前,深度学习模型复杂度呈现指数级增长趋势,传统单一计算架构已难以满足实时推理和低功耗的需求。在人工智能(AI)快速发展的背景下,异构计算平台通过融合中央处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、现场可编程门阵列(FPGA)以及专用AI加速器等多元功能优势,逐渐成为深度学习模型高效部署的核心。基于此,本文围绕异构计算平台的深度学习进行深入探究,以实现图像识别、自然语言处理等任务性能与能效的平衡,为异构计算环境下的深度学习应用提供有益参考。 展开更多
关键词 自然语言处理 深度学习模型 异构计算平台
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异构计算下的电力系统用户侧净负荷预测算法 认领 引用 被引量:2
12
作者 梁凌宇 黄文琦 +2 位作者 赵翔宇 曹尚 张焕明 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2025年第4期880-886,共7页
针对原始电力系统用户侧净负荷序列混乱问题,为精准预测电力系统用户侧负荷数据的变化情况,提出一种异构计算下的电力系统用户侧净负荷预测算法。分析带有噪声的电力系统用户侧净负荷数据,实施二进制小波变换,经设定门限值与确定估计信... 针对原始电力系统用户侧净负荷序列混乱问题,为精准预测电力系统用户侧负荷数据的变化情况,提出一种异构计算下的电力系统用户侧净负荷预测算法。分析带有噪声的电力系统用户侧净负荷数据,实施二进制小波变换,经设定门限值与确定估计信号,预处理电力系统用户侧净负荷数据;应用经验模态分解方法,进行了电力系统用户侧净负荷分解,使用扩展卡尔曼滤波(EKF:Extended Kalman Filter)以及核函数极限学习机(KELM:Kernel Extreme Learning Machine)两种存在差异的算法,建立基于EKF-KELM的电力系统用户侧净负荷预测函数,异构计算IMF(Intrinsic Mode Function)分量的最优参数,引入核函数,叠加全部预测值,得到异构计算下的电力系统用户侧净负荷预测结果。实验结果表明,所提算法获取的电力系统用户侧净负荷预测值和真实值基本吻合,均方根误差和平均绝对误差均低,有效减少电力系统用户侧净负荷预测耗时,可以获取高准确率的电力系统用户侧净负荷预测结果。 展开更多
关键词 异构计算 电力系统 用户侧 净负荷预测
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数据驱动和异构计算下行业用户电量需求预测 认领 引用 被引量:1
13
作者 黄文琦 赵翔宇 +2 位作者 梁凌宇 曹尚 张焕明 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2025年第3期645-651,共7页
由于行业用户的电量需求通常受季节性和周期性的影响,且有时获取的数据不完整、缺失或存在错误,其均会对预测的准确性产生负面影响。为实现对行业用户电量需求的精准预测,提出数据驱动和异构计算下行业用户电量需求预测方法。利用Lagra... 由于行业用户的电量需求通常受季节性和周期性的影响,且有时获取的数据不完整、缺失或存在错误,其均会对预测的准确性产生负面影响。为实现对行业用户电量需求的精准预测,提出数据驱动和异构计算下行业用户电量需求预测方法。利用Lagrange插值算法填补用户电量数据缺失部分,采用标准化预处理电量数据。为使电量需求预测足够精准,使用去噪自编码器、稀疏约束函数提取电量数据特征。通过长时间记忆神经网络的遗忘、输入、更新及输出门层得出电量未来变化趋势,完成行业用户电量需求预测任务。实验结果表明,所提方法适用于长期、短期的行业用户电量预测,且预测结果精度高、耗时短。 展开更多
关键词 数据驱动 异构计算 用户电量需求 去噪自编码器 偏置项 权重矩阵
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基于异构计算的大规模风电场精细化高效仿真技术 认领 引用
14
作者 李冰 赵浩然 +3 位作者 江艺宝 孟铃涵 魏小钊 Kai STRUNZ 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2025年第24期138-149,共12页
考虑“风能-机械能-电能”全过程耦合的风电场精细化高效仿真将面临仿真对象多、仿真规模大、仿真步长小的挑战。为此,基于中央处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、现场可编程门阵列(FPGA)异构计算芯片设计仿真平台架构,以实现仿真对象与硬... 考虑“风能-机械能-电能”全过程耦合的风电场精细化高效仿真将面临仿真对象多、仿真规模大、仿真步长小的挑战。为此,基于中央处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、现场可编程门阵列(FPGA)异构计算芯片设计仿真平台架构,以实现仿真对象与硬件特性的匹配;其次,在操作系统底层对基于CPU的仿真设备进行实时性改进,以兼顾大规模和小步长仿真需求;最后,针对高效离线仿真需求,基于并行计算技术,设计了高效仿真计算内核和引导式仿真建模软件。基于含40台机组的风电场仿真算例对所提出的仿真技术进行测试。结果表明,所提出的仿真技术在计算效率和实时性方面均能够满足风电场精细化高效仿真需求。 展开更多
关键词 风电场 实时仿真 精细化仿真 异构计算 可编程门阵列(FPGA) 图形处理器(GPU)
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一种基于DVFS特性曲线的异构计算单元低功耗协同调度方法 认领 引用
15
作者 徐梦溪 刘姝怡 +2 位作者 刘梓莹 丁铄阳 刘姝悦 《软件工程与应用》 2025年第6期1219-1230,共12页
针对工业边缘计算环境中任务动态到达、实时性要求高、资源受限且能耗敏感的问题,本文提出一种基于DVFS特性曲线的异构计算单元低功耗协同调度方法(简称:CS-HCU-DVFS)。该方法融合任务调度与硬件功耗管理,实现调度决策与能效调控的协同... 针对工业边缘计算环境中任务动态到达、实时性要求高、资源受限且能耗敏感的问题,本文提出一种基于DVFS特性曲线的异构计算单元低功耗协同调度方法(简称:CS-HCU-DVFS)。该方法融合任务调度与硬件功耗管理,实现调度决策与能效调控的协同优化。框架由任务特征分析、能效感知调度引擎和DVFS协同调控模块组成:任务特征分析模块提取任务类型、数据量及截止时间;调度引擎结合异构单元的功耗–性能特性表(PPCT),以能效比最大化为目标,查表确定最优计算单元与运行频率;DVFS模块据此动态配置电压与时钟频率,并通过抑制频繁切换提升系统稳定性。执行完成后,计算单元反馈状态信息至调度引擎,形成闭环调控机制。实验结果表明,该方法在满足任务实时性约束的前提下,有效降低系统能耗,提升整体能效。该方法调度开销低,适用于资源受限的工业边缘计算场景。 展开更多
关键词 DVFS特性曲线 异构计算单元 能效感知调度 协同调控 边缘计算
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异构计算环境下“机器视觉”课程的组织——工作页模式下“教、学、做”一体化的应用研究 认领 引用
16
作者 夏建春 陈贤 《南方农机》 2025年第23期168-170,192,共3页
异构计算凭借其高性能计算能力、可扩展性强等优势,成为并行计算领域的研究热点,其架构更成为深度学习系统的主流架构,但其在教学实践中的系统化探索仍显不足。基于此,文章结合异构计算平台的技术优势,以重庆海云捷迅异构计算平台为支撑... 异构计算凭借其高性能计算能力、可扩展性强等优势,成为并行计算领域的研究热点,其架构更成为深度学习系统的主流架构,但其在教学实践中的系统化探索仍显不足。基于此,文章结合异构计算平台的技术优势,以重庆海云捷迅异构计算平台为支撑,对“机器视觉”课程进行重组优化。通过车牌识别等实际案例,引导学生学习模型训练、模型验证和模型部署,掌握AlexNet网络基本结构及ONNX模型文件的转换和调用。研究结果表明,该教学模式能够有效提升学生运用深度学习模型解决实际问题的能力,并为异构计算平台融入专业课程教学提供了实践参考。 展开更多
关键词 异构计算平台 机器视觉 机器学习模型
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面向新一代望远镜的多次曝光图像叠加算法研究和国产化异构计算移植 认领 引用
17
作者 王蕾 陕欢源 +4 位作者 聂麟 颜召军 曲涵 郑文雯 李国亮 《数据与计算发展前沿(中英文)》 CSCD 2025年第5期88-101,共14页
【目的】针对新一代大视场望远镜面临的空变点扩散函数(PSF)反卷积和海量数据处理难题,提出一种高效的多次曝光图像叠加算法,并实现国产化异构计算移植。【方法】基于HybPSF空变PSF建模方法,结合升采样与PSF反卷积联合叠加算法(UPDC),... 【目的】针对新一代大视场望远镜面临的空变点扩散函数(PSF)反卷积和海量数据处理难题,提出一种高效的多次曝光图像叠加算法,并实现国产化异构计算移植。【方法】基于HybPSF空变PSF建模方法,结合升采样与PSF反卷积联合叠加算法(UPDC),解决空变PSF的空间非线性变化问题,通过国产异构计算平台对算法核心模块进行并行化移植与优化。【结果】仿真实验表明,新算法迭代60次后,流量守恒性较传统分块反卷积方法提升约52.3倍,图像分辨率提高至原始数据的2倍;应用于JWST观测数据时,星系形态细节信噪比显著增强。异构移植后,单卡加速比达CPU单核的160倍,处理135幅图像仅需58秒。【结论】新算法有效解决了空变PSF反卷积与海量数据算力瓶颈,显著提升了望远镜数据质量,为CSST、LSST等大视场望远镜提供了可行的数据处理方案,并支持国产化异构计算的自主可控需求。 展开更多
关键词 多次曝光图像叠加 空变PSF反卷积 异构计算 国产化移植 计算成像
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异构计算环境下NPU架构与深度学习加速方法 认领 引用 被引量:1
18
作者 王颖 徐天骅 孙德龙 《电脑知识与技术》 2025年第18期95-97,共3页
当前,随着异构计算技术的快速发展,如何高效部署深度神经网络成为业界关注的焦点。文章重点研究了面向边缘场景的神经网络加速技术,通过剖析现有NPU架构的优缺点,提出了一套低功耗加速方案。该方案有效结合了流水线并行与循环展开技术,... 当前,随着异构计算技术的快速发展,如何高效部署深度神经网络成为业界关注的焦点。文章重点研究了面向边缘场景的神经网络加速技术,通过剖析现有NPU架构的优缺点,提出了一套低功耗加速方案。该方案有效结合了流水线并行与循环展开技术,显著提升了计算资源利用率,同时在数据调度与存储管理方面实现了有效优化。在采用混合精度模式时,DSP与BRAM资源利用率分别达到98.15%与72.44%,相较于CPU基准实现获得了37.3倍的性能提升。此外,该方案的平均功耗仅为5.85 W,功耗波动控制在7.2%以内,为神经网络在边缘设备上的实际应用提供了可靠的技术路径。 展开更多
关键词 神经网络处理器(NPU) 异构计算 深度学习加速 边缘计算 流水线优化
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面向大模型推理的异构计算系统架构设计与优化 认领 引用
19
作者 蒋明豪 《数码设计(电子版)》 2025年第5期0360-0362,共3页
随着大语言模型、多模态大模型的参数规模从百亿级向万亿级迭代升级,模型推理过程呈现出算力需求密集、算子类型复杂、算力与功耗矛盾突出、实时性要求严格等典型特征,传统单一算力架构已无法适配大模型高并发、低时延、高吞吐的推理... 随着大语言模型、多模态大模型的参数规模从百亿级向万亿级迭代升级,模型推理过程呈现出算力需求密集、算子类型复杂、算力与功耗矛盾突出、实时性要求严格等典型特征,传统单一算力架构已无法适配大模型高并发、低时延、高吞吐的推理场景。为解决通用计算架构算力冗余、专用加速架构适配性不足、异构资源协同效率低下等行业痛点,本文结合大模型推理的运算特征与资源调度规律,设计一套分层协同的异构计算系统架构,统筹GPU、NPU、CPU、ASIC等多元异构算力资源。同时从算力映射机制、通信链路优化、动态资源调度、功耗协同管控四个维度提出系统性优化策略,破解异构资源算力割裂、推理时延波动大、资源利用率偏低等核心问题,实现算力资源与功耗的动态平衡,为大模型落地部署与边缘推理赋能提供可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 大模型推理 异构计算 系统架构 资源调度 性能优化
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基于异构计算的高速数据流智能存储与处理系统 认领 引用
20
作者 马瑞欢 《数码设计(电子版)》 2025年第1期0413-0415,共3页
高速数据流应用场景持续拓展,异构计算环境下的数据存储与处理效率面临严峻挑战。本文为提升高速数据流的存储可靠性与处理实时性,提出基于“CPU-FPGA”的异构协同架构,设计智能存储与处理自动控制算法,基于XDMA协议构建高速通信与... 高速数据流应用场景持续拓展,异构计算环境下的数据存储与处理效率面临严峻挑战。本文为提升高速数据流的存储可靠性与处理实时性,提出基于“CPU-FPGA”的异构协同架构,设计智能存储与处理自动控制算法,基于XDMA协议构建高速通信与资源动态分配模型,采用多级缓存分层调度策略,设计多维度评估的动态负载均衡与任务调度机制,实现指令自动转换、数据智能分层存储与任务精准分配。测试显示,该算法比传统方案提升了数据吞吐率,缩短了存储与处理时延,改善了异构计算环境中高速数据流处理的效率和稳定性指标,为异构计算环境中高速数据流的高效处理提供可靠技术支撑。 展开更多
关键词 异构计算 高速数据流 智能存储 自动控制算法 负载均衡
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