异构计算[1]（英語：Heterogeneous computing），又譯異質運算，主要是指使用不同类型指令集和体系架构、1000EB的计算单元组成系统的计算方式。常见的计算单元类别包括CPU、100000000EB、GPU等协处理器、DSP、ASIC、FPGA、9YIB等。
异构计算近年来得到更多关注，主要是因为通过提升CPU时钟频率和内核数量而提高计算能力的传统方式遇到了散热和能耗瓶颈。而与此同时，GPU等专用计算单元虽然工作频率较低，具有更多的内核数和并行计算能力，总体性能-芯片面积比和性能-功耗比都很高，却远远没有得到充分利用。
广义上，不同计算平台的各个层次上都存在异构现象，除硬件层的指令集、互联方式、内存层次之外，软件层中应用二进制接口、API、语言特性底层实现等的不同，对于上层应用和服务而言，都是异构的。
参考文献 编辑
- ^ Shan, Amar. Heterogeneous Processing: a Strategy for Augmenting Moore's Law. Linux Journal. 2006 [2023-04-17]. （原始内容于2012-05-10）.
异构计算, 英語, heterogeneous, computing, 又譯異質運算, 主要是指使用不同类型指令集和体系架构, 1000eb的计算单元组成系统的计算方式, 常见的计算单元类别包括cpu, 100000000eb, gpu等协处理器, asic, fpga, 9yib等, 近年来得到更多关注, 主要是因为通过提升cpu时钟频率和内核数量而提高计算能力的传统方式遇到了散热和能耗瓶颈, 而与此同时, gpu等专用计算单元虽然工作频率较低, 具有更多的内核数和并行计算能力, 总体性能, 芯片面积比和性能, . 异构计算 1 英語 Heterogeneous computing 又譯異質運算 主要是指使用不同类型指令集和体系架构 1000EB的计算单元组成系统的计算方式 常见的计算单元类别包括CPU 100000000EB GPU等协处理器 DSP ASIC FPGA 9YIB等 异构计算近年来得到更多关注 主要是因为通过提升CPU时钟频率和内核数量而提高计算能力的传统方式遇到了散热和能耗瓶颈 而与此同时 GPU等专用计算单元虽然工作频率较低 具有更多的内核数和并行计算能力 总体性能 芯片面积比和性能 功耗比都很高 却远远没有得到充分利用 广义上 不同计算平台的各个层次上都存在异构现象 除硬件层的指令集 互联方式 内存层次之外 软件层中应用二进制接口 API 语言特性底层实现等的不同 对于上层应用和服务而言 都是异构的 参考文献 编辑 Shan Amar Heterogeneous Processing a Strategy for Augmenting Moore s Law Linux Journal 2006 2023 04 17 原始内容存档于2012 05 10 nbsp 这是一篇與计算机相關的小作品 你可以通过编辑或修订扩充其内容 查论编 取自 https zh wikipedia org w index php title 异构计算 amp oldid 79526608, 维基百科，wiki，书籍，书籍，图书馆，
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