在互联网行业，随着信息化的普及，数据量的暴增使得人们对存储空间又有了新要求，同时，机器学习、人工智能、无人驾驶、工业仿真等领域的崛起，使得通用CPU在处理海量计算、海量数据/图片时遇到越来越多的性能瓶颈，如并行度不高、带宽不够、时延高等。
为了应对计算多元化的需求，越来越多的场景开始引入GPU、FPGA等硬件进行加速，异构计算应运而生。异构计算（Heterogeneous Computing），主要指不同类型的指令集和体系架构的计算单元组成的系统的计算方式。
标签： 异构计算应用场景
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