Descripción: La computación en el borde heterogénea se refiere a un modelo que integra diversos tipos de recursos de computación en el borde para optimizar el rendimiento de las aplicaciones y servicios. Este enfoque combina diferentes arquitecturas de hardware, como CPUs, GPUs, FPGAs y otros dispositivos especializados, permitiendo que las tareas de procesamiento se realicen más cerca de la fuente de datos. Esto no solo reduce la latencia, sino que también mejora la eficiencia del uso de recursos, ya que cada tipo de hardware puede ser utilizado para tareas específicas según sus fortalezas. Por ejemplo, las GPUs son ideales para el procesamiento paralelo, mientras que las FPGAs pueden ser configuradas para tareas específicas de manera eficiente. La heterogeneidad en la computación en el borde permite una mayor flexibilidad y escalabilidad, adaptándose a las necesidades cambiantes de las aplicaciones, especialmente en entornos donde se generan grandes volúmenes de datos, como en el Internet de las Cosas (IoT) y la inteligencia artificial en el borde (Edge AI). Este enfoque es crucial para aplicaciones que requieren respuestas en tiempo real, como la conducción autónoma, la vigilancia inteligente y la automatización industrial, donde cada milisegundo cuenta y la capacidad de procesamiento debe ser optimizada para garantizar un rendimiento óptimo.
