异构集成与异构计算
异构计算是指将CPU、GPU、FPGA、DSP等不同架构的运算单元整合到一起进行并行计算。
异构计算
异构计算（Heterogeneous Computing）是一种计算模型，它利用不同种类的处理单元或计算设备来执行任务。这些处理单元可以包括中央处理单元（CPU）、图形处理单元（GPU）、加速器、数字信号处理器（DSP）等。相比于传统的同构计算，即使用相同类型的处理单元，异构计算的优势在于可以更有效地处理不同类型的工作负载。
异构计算的两大派别，为什么需要异构计算？
在互联网行业，随着信息化的普及，数据量的暴增使得人们对存储空间又有了新要求，同时，机器学习、人工智能、无人驾驶、工业仿真等领域的崛起，使得通用CPU在处理海量计算、海量数据/图片时遇到越来越多的性能瓶颈，如并行度不高、带宽不够、时延高等。
什么是异构并行计算？CPU与GPU的区别是什么？
同构计算是使用相同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。而异构计算主要是指使用不同类型指令集和体系架构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、GPU、DSP、ASIC、FPGA等。