大模型时代的异构计算平台

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本文档聚焦于大模型时代背景下的异构计算平台技术架构与应用。随着人工智能大模型对算力的需求呈指数级增长，传统单一计算模式已难以满足高效训练与推理的需求。文档深入分析了CPU、GPU、NPU等异构计算资源的协同机制，探讨了异构计算平台在提升算力利用率、降低能耗及优化数据处理效率方面的核心价值。内容涵盖异构计算的技术原理、平台架构设计、资源调度策略以及在AI大模型训练和推理场景中的实际落地案例，为相关技术选型与系统优化提供理论依据与实践参考。