随着人工智能的广泛应用，传统单一计算平台已无法满足高性能 AI 推理和训练的需求。**异构计算平台（Heterogeneous Computing Platform）**通过整合 CPU、GPU、DSP、NPU 等多类型计算单元，实现按需任务分配和高效并行计算。本文将从硬件结构角度，分析异构计算平台的设计原则与优化策略。

随着人工智能的广泛应用，传统单一计算平台已无法满足高性能 AI 推理和训练的需求。**异构计算平台（Heterogeneous Computing Platform）**通过整合 CPU、GPU、DSP、NPU 等多类型计算单元，实现按需任务分配和高效并行计算。本文将从硬件结构角度，分析异构计算平台的设计原则与优化策略。

在现代计算机与嵌入式系统开发中，是性能、功耗和可靠性优化的核心。无论是 PC、服务器、AI 加速器，还是嵌入式 IoT 设备，合理的硬件架构设计都能显著提升系统效率。本文将深入探讨硬件开发中的结构设计原则、优化策略及工程实践案例。

在现代硬件开发中，因其高度可编程性和低延迟特性，被广泛应用于 AI 推理、信号处理、高性能计算和通信系统。可重构计算架构使开发者能够根据应用需求灵活调整硬件逻辑，实现高效定制化计算。本文将探讨 FPGA 硬件架构、可重构设计原则以及优化方法。

在科技快速发展的今天，已成为热门岗位之一。无论是消费电子、汽车电子还是人工智能，都离不开硬件的支撑。相比软件开发，硬件工程更接近底层，门槛相对较高，但前景也更加广阔。本文将从与两个角度，帮你理清如何进入硬件工程领域。

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在边缘 AI 系统中，MCU 与 FPGA 协同工作时，是确保系统高性能、低延迟、低功耗的关键。本文将深入讲解 MCU 与 FPGA 的任务调度策略、资源优化方法及应用实践，帮助开发者在智能家居、工业 IoT、可穿戴设备等场景实现高效落地。

在智能家居、工业 IoT 和可穿戴设备中，单一传感器往往难以满足复杂环境的感知需求。结合 FPGA 高性能神经网络推理，可实现的边缘 AI 系统。本文将介绍实践方法、优化策略及应用案例。

在边缘 AI 系统中，MCU 与 FPGA 的协同部署可以兼顾。本文将系统讲解从的全流程实践，帮助开发者在智能家居、工业 IoT、可穿戴设备等场景高效落地边缘 AI 应用。