当GPU遇见内窥镜：多核异构计算如何定义智能影像新范式

早期癌症筛查和复杂病变的识别一直是消化道疾病诊断的难题，初期病灶往往微小且隐匿，依赖医生的敏锐观察力和经验。传统内窥镜在图像清晰度和实时性方面的 局限，使得诊断更具挑战。尤其是硬件算力不足，难以满足高精度诊断需求。 据思宇了解， 开立医疗 是首家将独立显卡（GPU）集成到内镜主机的厂家，其 即将推出的 iEndo内镜平台 ，更是创新性地引入了基于CPU、GPU和FPGA的多核异 构架构 ，突破了传统内镜算力的局限。 # 多核异构计算：智能硬件的协同革命 多核异构计算技术 通过将图像采集、处理和分析任务分配给不同的计算单元，充分利用GPU、CPU和FPGA的协同作业，实现了图像处理与智能分析的实时无缝对 接。 借助多核异构计算技术的创新，开立医疗即将发布的 iEndo内镜平台，正在为内镜领域带来一场前所未有的革命。 从"单核时代"到"异构协同" 多核异构架构的优势在于通过智能分配任务， 突破了传统单核处理器的局限 。 每个处理器根据任务需求各司其职，CPU负责逻辑决策，GPU加速图像处理，NPU专 注AI推理。这种架构突破了传统单核处理器的瓶颈，提升了数据处理效率，同时降低了功耗，成为推动智能时代发展的核心算力 ...