1 研究背景与相关工作

随着人工智能技术的迅猛发展，端侧AI在智能终端、物联网设备以及智能汽车等场景中得到广泛应用，成为推动智能化服务落地的核心驱动力。为满足其对实时性和能效的高要求，异构计算逐渐成为提升端侧AI性能的关键路径。通过协同调度CPU、GPU、NPU、DSP等多类处理器资源，异构计算能够显著提升深度学习模型的推理效率。然而，端侧设备的硬件平台多样化，不同芯片厂商在架构设计、性能特征和开发接口上差异显著，造成AI应用开发和维护流程复杂度高、成本大。尽管已有如CUDA、OpenCL等框架支持异构计算，能够在单一平台上发挥性能优势，但在多平台适配与统一优化方面仍面临显著瓶颈。近年来出现的TensorFlow Lite、ONNX Runtime等框架在跨平台支持上取得进展，但在自动适配能力、算子复用和资源调度效率方面仍未形成成熟的系统方案。当前研究在提升局部性能方面虽已有丰富探索，但缺乏从全局出发、覆盖算法到部署的统一设计思路，尤其在端侧低功耗、高实时性和跨平台可移植性等关键维度尚存空白。为此，本文提出一种统一的异构计算框架，整合通用算子库、平台无关部署机制及高效并行调度策略，旨在解决多芯片异构系统下的适配与协同问题，全面提升开发效率与计算性能，加速端侧AI算法在实际场景中的工程化落地。

2 统一异构计算框架的设计与实现

为了应对端侧AI应用中的多样化硬件平台和高效计算需求，本文提出了一种统一的异构计算框架。该框架通过构建通用算子库实现了硬件平台的抽象，使得开发者能够在不同平台间复用基础计算单元，避免了平台特定代码的编写。算子库中的常用AI算子通过统一接口进行封装，并根据不同硬件平台自动选择最优实现，从而大幅减少了跨平台开发的复杂性。为了进一步简化部署，框架设计了一种跨平台的统一部署机制，借助模型接口和硬件适配层，实现了端侧设备上对不同硬件平台的透明支持。

通过这一机制，开发者仅需提供一份代码即可实现对多平台的适配，同时自动进行性能优化与资源调度，以确保模型高效运行。此外，本框架还引入了并行调度优化和线程池机制，在异构计算平台上智能分配计算任务，提高多核处理器和硬件加速器的资源利用率。通过动态调度，任务得以根据硬件负载和计算需求被高效分配，从而最大化计算资源的使用效率。[1]最后，框架还通过异构组件的封装与复用策略，进一步降低了开发难度。通过将内存池、指令集和硬件加速器等常用组件进行统一封装，提供统一API接口，开发者能够在不关心硬件差异的情况下，直接访问并复用这些组件，从而加速了开发过程并确保了不同平台的一致性与高效性。整体而言，该框架的设计有效提升了端侧AI应用的计算性能、资源利用率和开发效率。

3 性能评估与工程应用

为了系统评估本文提出的统一异构计算框架的性能与适应性，我们构建并部署了多个典型的端侧AI测试平台，涵盖多核CPU、GPU、NPU及DSP等多种主流计算架构，以全面验证框架在多硬件环境下的适配能力与计算效率。实验采用图像分类、目标检测与语音识别等代表性AI推理任务，对各平台在统一任务下的运行效果进行测评。主要评估指标包括推理时延、吞吐能力、功耗表现、资源利用效率以及模型部署耗时等维度。为进一步评估框架的优势，我们引入TensorFlow Lite与ONNX Runtime等广泛使用的端侧推理框架作为对比基准，从而验证本框架在跨平台兼容性与性能优化方面的实用价值。

性能对比结果显示，该异构框架在多种处理器平台上均实现了性能的显著提升。例如，在图像分类场景中，GPU在处理密集型推理任务方面显示出优越的吞吐能力，而NPU则在延迟控制与能效方面展现出明显优势。CPU则在逻辑控制及数据预处理任务中表现稳定。得益于框架内置的智能调度机制，各计算任务能够根据其特性被精确分配至最匹配的硬件模块，从而最大限度发挥平台能力。[2]自动适配功能亦确保了模型在各平台上的高效迁移与稳定部署，支持根据任务和设备状况动态调用最优计算资源，实现跨平台环境下的均衡性能表现。

在工业实践层面，该框架已成功服务于多类智能终端，如智能手机、智能家居设备、智能汽车及物联网终端，展示了其在真实产品环境中的广泛适用性。例如，在移动设备上，框架通过调度CPU、GPU与NPU协同完成图像与语音推理，显著提升推理性能并降低能耗。在智能家居场景中，统一模型接口与自动适配能力帮助开发者无需编写平台专用代码，快速完成模型部署。面向自动驾驶系统，框架对多模态任务的资源调度进一步增强了系统在高并发、高实时性任务中的表现。这些应用充分验证了框架在工程实践中的可行性，不仅显著提升了研发效率，也减少了对硬件资源的浪费，增强了终端设备的智能能力。

此外，该框架的广泛应用也为芯片生态系统带来了积极影响。在实际部署中，框架根据硬件特征灵活调度任务，为芯片设计提供了实践反馈，促使硬件厂商针对AI推理任务优化指令集与架构设计。例如，多家芯片供应商基于框架的性能表现，优化了其GPU和NPU设计以更好地支持AI计算需求。通过与厂商的深度合作，框架推动了定制化AI加速器和高效内存管理单元的集成，进一步增强了平台的计算能力与能效比。[3]综上，本文所构建的统一异构计算框架不仅有效推动了端侧AI落地进程，也以技术反馈反向促进了芯片生态的演进，为构建高性能、可持续的AI基础设施提供了重要支撑。

4 总结与展望

本文提出的统一异构计算框架，结合通用算子库、跨平台部署机制、高效并行调度策略以及异构组件的模块化封装，有效应对了多芯片平台在端侧AI开发中的适配与协同难题，显著提升了计算效率、资源利用率与开发灵活性。通过在多类硬件平台上的系统性能评估，框架在图像处理、语音识别、自动驾驶等典型工业应用中展现出良好的性能表现和平台适应能力，验证了其工程可行性与通用性。该框架不仅简化了开发流程，还在实践中对芯片供应商产生了技术反馈，推动了硬件架构向更高计算能力和更强适配能力方向的优化升级。随着端侧AI对大规模模型支持、多模态感知和生成任务等需求的不断增长，该框架具备良好的扩展性与推广潜力，可作为多种智能终端的统一计算支撑平台。在大模型推理与跨模态数据处理等复杂场景下，其灵活的调度机制与资源管理能力将进一步释放硬件潜能，为端侧智能系统的快速落地和规模化部署提供坚实基础。

参考文献

[1]宋奇伟,晋高成,李丕丁.基于ARM+DSP的异构平台优化加速算法[J].Modeling and Simulation,2023,12:2318.

[2]张慷,桑洁丽,吴美希.面向异构算力网络调度的研究[J].信息通信技术与政策,2023,49(5):42.

[3]屠要峰,陈河堆,王涵毅,等.面向GoldenX软硬协同优化的异构加速列式存储引擎研究[J].计算机学报,2022,45(1).

作者简介：顾伟，1983.9.17，男，汉族，湖北武穴人，本科学历，研究方向：异构计算、端侧AI Infra、端侧影像算法工程化。