1. 異構計算的異構計算
在異構計算系統上進行的並行計算通常稱為異構計算。人們已從不同角度對異構計算進行定義，綜合起來我們給出如下定義：異構計算是一種特殊形式的並行和分布式計算，它或是用能同時支持simd方式和mimd方式的單個獨立計算機，或是用由高速網路互連的一組獨立計算機來完成計算任務。它能協調地使用性能、結構各異地機器以滿足不同的計算需求，並使代碼（或代碼段）能以獲取最大總體性能方式來執行。
概括來說，理想的異構計算具有如下的一些要素：
（1）它所使用的計算資源具有多種類型的計算能力，如simd、mimd、向量、標量、專用等；（2）它需要識別計算任務中各子任務的並行性需求類型；（3）它需要使具有不同計算類型的計算資源能相互協調運行；（4）它既要開發應用問題中的並行性，更要開發應用問題中的異構性，即追求計算資源所具有的計算類型與它所執行的任務（或子任務）類型之間的匹配性；（5）它追求的最終目標是使計算任務的執行具有最短時間。
可見，異構計算技術是一種使計算任務的並行性類型（代碼類型）與機器能有效支持的計算類型（即機器能力）最相匹配、最能充分利用各種計算資源的並行和分布計算技術。 1、異構計算系統。
它主要由以下三部分組成：（1）一組異構機器。（2）將各異構機器連接起來的高速網路。它可以是商品化網路，也可以是用戶專門設計的。（3）相應的異構計算支撐軟體。
2、異構計算的基本工作原理。
異構計算需求在析取計算任務並行性類型基礎上，將具有相同類型的代碼段劃分到同一子任務中，然後根據不同並行性類型將各子任務分配到最適合執行它的計算資源上加以執行，達到使計算任務總的執行時間為最小。下面通過一個簡單例子來說明異構計算的基本工作原理。
假設在某一基準串列計算機上執行某一給定計算任務的時間為ts，其中向量、mimd、simd以及sisd各類子任務所佔執行時間的百分比分別為30%、36%、24%和10%。假設某向量機執行上述各類子任務相對於基準串列機的加速比分別為30、2、8和1.25，則在該向量機上執行此任務所需的總時間為
tv=30%ts/30+36%ts/2+24%ts/8+10%ts/1.25=0.30ts，
故相應的加速比為sv=ts/tv=ts/0.3ts=3.33
若上述向量機與其他的mimd機、simd機以及一台高性能工作站（sisd型）構成一個異構計算系統，並假設mimd機、simd機以及工作站執行相匹配子任務的加速比分別為36、24和10，則在該異構計算系統上執行同樣任務所需時間就變為
thet=30%ts/30+36%ts/36+24%ts/24+10%ts/10+tc
其中tc為機器間交互開銷時間，假設需2%ts時間，則thet=0.06ts，從而相應的加速比為shet=ts/0.06ts=16.67。
由上例可見，異構計算系統可比同構計算系統獲取高得多的加速比。這主要是因為同構計算系統中的加速比只是靠並行性開發獲取的，而異構計算系統中的加速比除了並行性之外，更主要的是靠開發異構性獲得的（即不同類型子任務與相應類型的計算資源相匹配），盡管此時會有相應的交互開銷。交互開銷越小，異構計算的優越性就越加明顯。 異構計算按以何種形式來提供計算類型多樣性，可分為系統異構計算（shc-system heterogeneous computing）和網路異構計算（nhc-network heterogeneous computing）兩大類。shc以單機多處理器形式提供多種計算類型，而nhc則以網路連接的多計算機形式提供多種計算類型。
根據異構性實現方式不同，即是空間異構性還是時間異構性，shc和nhc各自又可進一步分為兩類。shc分為單機多計算方式和單機混合計算方式兩大類，前者在同一時刻允許以多種計算方式執行任務，後者在同一時刻只允許以一種計算方式執行任務，但在不同時刻計算可從一種方式自動切換到另一種方式，如simd和mimd方式間的切換。前者的實例有美國hughes研究實驗室和mit共同研製的圖像理解系統結構（iua），它是多層異構系統結構，按圖像理解層次要求設計每一層，低層是simd位串網路（4096），用來處理像素級操作（如圖像增強），中層是由64個數字信號處理（dsp）晶元構成的，以spmd或mimd（中粒度）方式執行模式分類等操作，頂層是一個通用mimd（粗粒度）機器，完成場景和動作分析等知識處理操作。後者的實例為美國普渡大學研製的pasm系統原型，由16個pe（處理單元）組成的系統，它們可動態地加以劃分以形成各種大小的獨立的混合方式子機器，執行方式可按需要在simd和mimd之間自動切換。
nhc可進一步分為同類異型多機方式和異類混合多機方式兩類。同類異型多機方式中所使用的多機，它們的結構屬同一類，即支持同一種並行性類型（如simd、mimd、向量等類型之一），但型號可能不同，因此性能可以各有差異。通常的now或cow為同類同型多機方式，因此可看成是同類異型多機方式中的特例。異類混合多機方式中所使用的多機，它們的結構則屬不同類型。 網路異構計算系統主要由一組異構計算機、一個連接所有機器的高速網路和一個並行編程環境所組成。邏輯上這種系統可分為三個層次：網路層、通信層和處理層。如圖1所示。
網路層主要用來連接在不同地點的計算機，如圖1中的計算站a和計算站b，並考慮其中消息傳遞的路由選擇、網路流優化和網路排隊理論等問題，這與傳統的計算機網路設計類似。
通信層工作於網路層之上，主要為系統中各種不同的計算機提供能夠相互通信的機制。通信工具軟體應提供使眾多異構計算機集合可視為是一個單一的系統映像、單個虛擬異構並行機的機制。這將方便用戶編程。這種通信工具通常提供一組原語來提供各種通信。典型流行的通信工具是pvm（並行虛擬機）和mpi（消息傳遞標准介面）。
處理層主要用來管理異構機器組並保證任務的高效執行。它所提供的主要服務包括編程環境和語言支持、應用任務的類型分析和任務劃分、任務的映射與調度以及負載平衡等。 異構計算處理過程本質上可分為三個階段：並行性檢測階段、並行性特徵（類型）析取階段以及任務的映射和調度階段。並行性檢測不是異構計算特有的，同構計算也需要經歷這一階段。可用並行和分布計算中的常規方法加以處理。並行性特徵析取階段是異構計算特有的，這一階段的主要工作是估計應用中每個任務的計算類型參數，包括映射及對任務間通信代價的考慮。任務映射和調度階段（也稱為資源分配階段）主要確定每個任務（或子任務）應映射哪台機器上執行以及何時開始執行。
從用戶來看，上述的非同步計算處理過程可用兩種方法來實現。第一種是用戶指導法，即由用戶用顯式的編譯器命令指導編譯器完成對應用代碼類型分析及有關任務的分解等工作，這是一種顯式開發異構性和並行性方法，較易於實現，但對用戶有一定要求，需將異構計算思想融入用戶程序中。另一種是編譯器指導法，需將異構思想融入編譯器中，然後由具有「異構智力」的編譯器自動完成應用代碼類型分析、任務分解、任務映射及調度等工作，即實現自動異構計算。這是一種隱式開發異構性和並行性方法，是異構計算追求的終極目標，但難度很大，對編譯器要求很高。
自動異構計算的概念性模型如圖2所示。首先對兩個對象進行分析，一是異構計算系統中的機器集，二是求解的應用程序。為了獲取最好的執行效果，對它們不但進行定性分析，還需進行相應的定量分析。
整個異構計算處理過程可分為以下四個階段：第一階段主要是對各台機器進行計算特徵的分類，得出異構計算系統所能完成的計算類型；按代碼塊統計應用對計算特徵的需求並加以分類；用基準程序測試各機器的性能參數，包括速度參數及機器間通信性能參數，生成對應的兩個機器速度性能矩陣和通信帶寬矩陣。將程序按計算類型分類劃分；估算各子任務的計算量和子任務間通信量，生成相應的任務dag圖。dag圖中結點上的數值表示子任務計算量，弧上的數值表示兩結點間通信量。
第二階段主要是根據dag和速度性能矩陣計算出每個子任務在各台機器上的執行時間，生成時間性能矩陣；根據通信性能矩陣和子任務的通信量計算各子任務間的通信時間，生成通信時間矩陣。
第三階段根據前兩個階段結果，給出各子任務到各機器的映射和符合任務dag圖偏序關系的調度。映射和調度可以是靜態或動態的，動態調度需根據機器負載和網路狀態信息進行。
第四階段為執行。 異構計算的應用范圍很廣，幾乎所有涉及巨大挑戰性問題的求解都可用異構計算進行經濟有效的求解。典型的應用包括圖像理解、質點示蹤、聲束形成、氣候建模、湍流對流混合模擬以及多媒體查詢等。這些應用中通常都含有多種不同的計算類型的需求，因此很適合於用異構計算來進行求解。
1、未來應重點開展異構混合多機方式的網路異構計算的研究，它代表著發展趨向，且較經濟有效；2、自動異構計算是長期追求目標，在現階段宜採用用戶指導方法來進行研究和開發；3、應盡量利用現有成熟工具如pvm和mpi來開展異構計算的研究和開發；4、應注意開展異構計算的理論分析和建模、性能估計模型、有關軟體工具以及異構計算中任務映射和調度演算法等方面的研究；5、應研究如何使異構計算系統具有良好的單一系統映像。
2. CPU異構計算能力是啥意思
通俗點說，異構就是讓不同的架構處理器，協同作戰，一起工作。例如，讓CPU與其核顯GPU兩個不同架構，聯合進行浮點運算，以提高整個處理器性能和工作效率。
3. 如何開啟異構計算功能怎麼打開
首先進行的是PCMark 8性能測試。本次Futuremark發布的PCMark 8採用了分項測試的方式，這一點和之前的有所不同——之前版本的PCMark雖然也同樣具備了不同的分項，但都需要使用者在設置項目中進行調試，而PCMark 8則直接將各個項目進行了分類，我們在進行測試之前就必須選擇其中一項，這幾個項目分別是Home、Creative、Work、Storge和Applications。其中的Storge主要測試的是電腦的存儲效能和穩定性，而Applications則主要針對微軟Office等第三方軟體所進行的測試，所以我們在本文中並不對這兩項進行測試。前不久PCMark 8更新了最新的V2.0.162.0版本，因此我們也採用了最新的版本進行測試。
4. 什麼叫異構計算 fpga
異構計算技術從80年代中期產生，由於它能經濟有效地獲取高性能計算能力、可擴展性好、計算資源利用率高、發展潛力巨大，目前已成為並行/分布計算領域中的研究熱點之一。本文作者還強調了未來異構計算研究應注意的一些方面。
隨著通信和網路技術的迅速發展，網路計算概念應運而生。同構網路計算系統now或cow首先興起，接著很快涌現出異構網路計算系統，從而使異構計算近年來成為並行/分布計算領域中的主要研究熱點之一。
中文名
異構計算
外文名
Heterogeneous Computing
作用
在異構計算系統上進行的並行計算
要素
有多種類型的計算能力
基本原理
一組異構機器
組成
相應的異構計算支撐軟體
特點
用戶專門設計
5. 異構計算中國芯！問題來了，異構計算到底是什麼
隨著近幾年天河2號和神威太湖之光相繼在全球超級計算機公布的TOP500刷榜。在超級計算方面異構計算已經基本取代了同構計算，而且隨著Intel著力發展CPU+FPGA，AMD大力研發CPU+GPU，異構計算也將越來越多的進入人們的視野。在國外公司積極布局異構計算的同時，國內公司也不甘落後。日前，中國華夏芯公司宣布，其異構計算處理器IP核已經在矽片上成功實現，並已通過HSA（異構系統架構）一致性測試。公司還宣布了新的機器學習和深層神經網路的開源項目，旨在進一步推動HSA異構計算的發展。
目前，在HSA協會的推動下，異構計算有向越來越多的領域侵蝕的趨勢。那麼,什麼是異構計算？發展前景究竟如何？中國首個異構計算處理器又憑什麼在業界處於領先地位呢？
什麼是異構計算
同構計算是使用相同類型指令集和體系架構的計算單元組成系統的計算方式。而異構計算主要是指使用不同類型指令集和體系架構的計算單元組成系統的計算方式，常見的計算單元類別包括CPU、GPU、DSP、ASIC、FPGA等。異構計算用簡單的公式可以表示為「CPU+XXX」。舉例來說，AMD著力發展的APU就屬於異構計算，用公式表示就是CPU+GPU。
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6. 進行異構計算時，GPU，FPGA，CPU，DSP這些平台各有什麼特點如何選擇
CPU長於復雜運算，內部豐富的指令集和計算資源對解復雜函數有很大幫助。串列能力強，並行能力弱。
GPU長於並行計算，擁有海量並發性。操作員可以將一個復雜運算拆分為多步簡單函數的迭代，並利用GPU的並發性，達到快速處理的目的。
以上是異構計算中最常用的兩種計算器件。
FPGA的優勢是靈活性，一般在產品、硬體系統設計初期進行論證、測試。因其內部邏輯可以通過硬體語言編輯，可以大幅降低設計成本。可以視為一個半定製ASIC。通常不用於大型異構陣列中，或只作為一些小功能的補充。
DSP就是一個專用的數字信號處理工具了，ASIC，對數字信號的採集、處理效率極高，對數字信號處理有特殊需求的異構體系，可能會有應用。
7. 異構計算的圖書《OpenCL異構計算》
Fusion開發者峰會如火如荼地舉行之際，AMD宣布與高等院校聯合，面向開發人員出版一本新書：《OpenCL異構計算》(Heterogeneous Computing with OpenCL)。
該書將由荷蘭愛思唯爾出版集團(Elsevier)旗下的Morgan Kaufmann負責出版發行。全書328頁，中文版共277頁，提供了OpenCL體驗的第一手資料，詳盡闡述了多核心處理器、GPU圖形核心、APU融合處理器等多種設備的架構，以及基礎性並行演算法等API，並且提供了OpenCL在進行圖像處理、Web插件、隨機數生成、視頻處理等各方面強大能力的詳細實力。
這本書由AMD與美國東北大學的多位專業人士聯合撰寫，包括：
－ AMD OpenCL架構師Benedict Gaster
－ AMD技術骨幹Lee Howes
－ 東北大學計算機架構研究實驗室(NUCAR)主管、信息安全保障研究院(IIA)聯合主管、工程學院副院長David R. Kaeli
－ 東北大學電氣與計算機工程系博士研究生Perhaad Mistry
－ 東北大學電氣與計算機工程系博士研究生Dana Schaa
《OpenCL異構計算》於2012八月份出版發行，提供紙質和電子版兩種格式，售價69.95美元。
同時《OpenCL異構計算》已被張雲泉，張先軼，龍國平，姚繼峰譯為中文版，並由清華大學出版社出版，定價76.00元。
8. igpu異構計算能力是什麼
異構計算主要是指使用不同類型指令集和體系架構的計算單元組成系統的計算方式
9. 異構計算架構 和x86計算構架的區別
簡單點說吧，x86，arm，risc，這種都是同構，一個cpu裡面的計算單元都是同樣的架構，異構你可以理解為，既有x86，也有其他的，比如amd的apu就可以進行異構計算，因為裡面既有x86的cpu，也有amd gcn架構的gpu。
理論上是異構更好，因為不同的架構有自己的優勢計算項目，比如gpu的單精度浮點就遠超同價格的cpu，但是cpu的邏輯運算能力又遠超gpu，因此，如果一個計算任務同時包含這兩種的時候，一顆同時具備cpu和gpu的核心計算效率會更好。
現在用gpu進行加速就是一種異構計算，cpu將自己不擅長的計算，比如浮點運算扔給gpu進行計算，自己則是負責更擅長的邏輯運算。