鸿蒙NEXT异构计算架构深度解析：如何实现CPU/GPU/NPU协同计算与效能优化？
- 如何通过
ohos.hardware模块准确获取不同计算单元(CPU/GPU/NPU)的实时负载和温度数据？
鸿蒙NEXT
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系统具备智能的任务感知和分配机制。通过内置的监控模块实时监测 CPU、GPU、NPU 的资源使用情况，然后根据任务的类型和特点进行合理分配。例如，对于深度学习推理任务，若主要涉及神经网络计算，会优先分配给 NPU 处理；对于图形渲染相关任务，如游戏中的场景绘制，则分配给 GPU；而一些通用的计算任务或逻辑处理，可能由 CPU 负责。同时，在任务执行过程中，系统会根据各个计算单元的负载情况动态调整任务分配，以充分利用资源，避免某个单元过度忙碌而其他单元闲置的情况。