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T31ZL是北京君正（Ingenic）推出的一款高性能、低功耗的智能视频处理芯片，基于君正自研的XBurst®架构CPU核心。这款芯片主要面向对功耗和成本较为敏感的智能视觉应用场景，集成了丰富的处理单元和接口，为硬件工程师提供了一个高度集成的解决方案。 **核心性能参数** T31ZL的核心是一个主频可达**1.2GHz**的XBurst®处理器，具备较强的通用计算能力。在视频处理方面，它集成了一个强大的**神经网络处理单元（NPU）**，算力典型值为**0.5 TOPS**，能够高效地运行人

**A311D“双核A73+A53”异构架构，为边缘AI计算重构性能边界** 在边缘计算场景快速发展的今天，高性能、低功耗的AI处理芯片成为关键。A311D芯片凭借其独特的异构计算架构，为边缘侧设备提供了坚实的算力基础。 **核心性能参数解析** A311D集成了**双核ARM Cortex-A73高性能核心与双核ARM Cortex-A53高能效核心**。这种组合方式让芯片能够根据任务负载智能调度：A73核心处理复杂的AI推理和密集计算任务，A53核心则负责日常轻量级应用，有效平衡了性能与功

**全志T113-i双核异构工业芯片：为嵌入式设计带来强实时与高集成新选择** 在工业控制、智能家居及物联网设备等应用场景中，对处理器的实时响应能力、外围接口集成度以及功耗与成本的控制提出了更高要求。全志T113-i双核异构处理器，凭借其**双核ARM Cortex-A7 + 实时协处理器**的异构架构，为嵌入式硬件设计提供了一种兼顾高性能与强实时特性的解决方案。 **核心性能参数** T113-i采用双核ARM Cortex-A7作为主应用处理单元，主频最高1.2GHz，负责运行Linux或

英特尔的异构计算策略正在重塑我们的计算世界。在这个策略中，CPU（中央处理器）与FPGA（现场可编程门阵列）的结合，为解决复杂问题提供了新的可能。 CPU作为传统的计算机核心组件，以其卓越的计算能力和稳定性，为软件运行提供了坚实的基础。然而，对于一些需要高度并行化和实时响应的应用，CPU可能显得力不从心。这时，FPGA的加入就成为了解决问题的关键。 FPGA是一种可编程硬件，其灵活性和强大的并行处理能力使其在高速、高吞吐量的计算任务中表现出色。尤其在深度学习、人工智能等需要大量并行计算的领域，

在智能座舱里，大家都知道高通的芯片是目前的主流，比如高通8155，高通8295，车企不断的宣传让我们知道了芯片的重要性。那么在智能驾驶领域里，到底什么是重要的呢，评估面向自动驾驶的计算芯片性能时，有没有什么科学的依据呢？我们今天来解读一下“车载异构计算测评规范”的标准，这个标准非常详细地规定了测试的各个方面。 2022年7月，中国电子技术标准化研究院牵头制定了《面向自动驾驶应用的计算芯片》系列团体标准，并在中国电子工业标准化技术协会正式立项， 在2023年4月发布了该系列团体标准的征求意见稿，

随着越来越多不同类型的处理元件包含在同一架构中，对处理器进行编程变得越来越复杂。 虽然系统架构师可能会陶醉于可用于提高功率、性能和面积的选项数量，但编程功能并使其协同工作的挑战将成为一项重大挑战。它涉及来自不同IP提供商的多种编程工具、模型和方法。 “在任何一种边缘推理产品中，无论是Nest相机、汽车应用中的相机，还是笔记本电脑，基本上都有三种类型的功能软件，主要来自三种不同类型的开发人员——数据科学家、嵌入式CPU开发人员和DSP开发人员，”的首席营销官史蒂夫·罗迪说二次曲面。 根据他们在开

一、异构计算ABC 简单的介绍几个概念，同道中人可以忽略这一段。云计算取代传统IT基础设施已经基本成为业界共识和不可阻挡的趋势。云计算离不开数据中心，数据中心离不开服务器，而服务器则离不开CPU。当然，世事无绝对，上述三个“离不开”自然是针对当下以及并不久远的未来而言。而异构计算的“异构”指的是“不同于”CPU的指令集。 异构计算听起来是一个高大上兼不明觉厉的概念，实际上，我们大致可以用“加速协处理器”的概念来替代异构计算，这样理解起来也许就容易多了。云计算在最开始指的就是基于CPU的计算，异