异构计算（Heterogeneous Computing）是一种计算架构范式，它整合多种不同类型的处理器（如中央处理器CPU、图形处理器GPU、现场可编程门阵列FPGA或专用集成电路ASIC），每种处理器针对特定计算任务进行优化（如CPU处理通用逻辑控制、GPU处理高并行运算），从而在整体上提升系统性能、能效和任务执行效率，适用于处理复杂且多样化的计算负载。
在人工智能产品开发的实际落地中，异构计算技术被广泛应用于加速机器学习模型的训练和推理过程，例如利用GPU的高并行能力高效处理深度学习中的矩阵运算，CPU负责系统管理和数据预处理，而FPGA或ASIC则可针对特定算法（如推理引擎）实现低延迟硬件加速，显著降低产品部署成本并提升实时性能，是推动AI应用从实验室走向大规模商业场景的关键支撑。
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