异构计算架构(异构算法)

本文目录：

• 1、异构并行计算与分布式并行计算的区别
• 2、异构计算架构 和x86计算构架的区别
• 3、什么是异构系统?

异构并行计算与分布式并行计算的区别

异构并行计算与分布式并行计算的区别：

1、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。异构计算用简单的公式可以表示为CPU+XXX。

2、分布式计算，通过计算机网络连接起来，大任务下达的时候，将大任务分成若干个小任务，分配给若干个计算机进行运算。分布式计算非常强调计算机网络中的计算机合作。

3、并行计算，一台计算机中多个处理器被组织起来，大任务下达的时候，将大任务分成若干个小任务，分配给若干个处理器进行运算。并行式计算强调一个计算机的多个处理器合作。

异构计算架构 和x86计算构架的区别

简单点说吧，x86，arm，risc，这种都是同构，一个cpu里面的计算单元都是同样的架构，异构你可以理解为，既有x86，也有其他的，比如amd的apu就可以进行异构计算，因为里面既有x86的cpu，也有amd gcn架构的gpu。

理论上是异构更好，因为不同的架构有自己的优势计算项目，比如gpu的单精度浮点就远超同价格的cpu，但是cpu的逻辑运算能力又远超gpu，因此，如果一个计算任务同时包含这两种的时候，一颗同时具备cpu和gpu的核心计算效率会更好。

现在用gpu进行加速就是一种异构计算，cpu将自己不擅长的计算，比如浮点运算扔给gpu进行计算，自己则是负责更擅长的逻辑运算。

什么是异构系统?

异构系统架构（HeterogeneousSystemArchitecture，简称HSA），该架构的特点之一是能够使APU中的CPU单元和GPU单元实现内存统一寻址，该技术强调的是CPU+GPU异构计算，被称为异构内存统一访问（heterogeneousUniformMemoryAccess，简称hUMA）。

在PC计算领域，HSA能够使APU以最快的浮点运算速度进行工作负荷的处理，搭配逐渐完善的软件及应用，将会有更多的用户体验到HSA的独特魅力。

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