🚀 核心构想：为每个进程动态圈定一组专属的异构核心团队——比如一个CPU大核搭配两个GPU核心和一个NPU核心，让它们协同处理该进程的所有任务。这些核心被绑定在一起，任务分配上相互衔接、互相配合。同时，系统实时监控这个核心团队的平均负载，当负载超过50%时，自动收紧调度策略，把高负载核心的任务平滑迁移到低负载核心上，确保算力资源始终处于最优利用状态
目前Turbo X引擎已经能在场景层面智能分配CPU、GPU、NPU资源。我的想法是更进一步：以每个进程为单位，为它量身定制一组专属的异构核心组合。当用户切换场景时，这些组合随之动态调整。同时，系统自动监控每个组合的整体负载，在负载过高时主动进行内部的任务均衡调度，避免部分核心过载而其他核心闲置。
📐 技术原理
第一步：动态圈定进程专属核心团队。
Turbo X引擎根据当前场景和进程需求，为每个进程圈定一组专属的异构核心组合。比如游戏场景下，为游戏主进程分配两个CPU大核、四个GPU核心、一个NPU核心，让它们协同处理渲染、物理计算和AI增强任务。视频场景下，为视频解码进程分配一个CPU中核、两个GPU核心、一个NPU核心。日常浏览
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