异构计算

异构计算是采用不同指令集和体系结构的系统进行计算方式，常见的计算单元类别包括CPU、GPU等协处理器、DSP、ASIC、FPGA等。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，也都是异构的

从应用上，金钱成本和能耗成本，

从体系结构上来说，AMD收购了ATI，AMD Fusion系列APU，。NVIDIA实际上是最早提出高举GPGPU概念的芯片厂商之一，但苦于没有自家CPU作为支撑，因此只能止步于GPGPU领域。Intel则先后提出了基于CPU的Many-Core计划和基于GPU的Larrabee计划。

管理系统和调度算法已经展开了很多研究，但影响性都不大。

在PC领域，高清显示在游戏视频电影等要求越来越高，需要更高性能的GPU，然而这些部件在不播放高清视频的时候应该可以进行相同原理的数学运算，如加解密等。

GIMPS搜索梅森质数项目和SETI@home搜索地外文明项目等

为了更好地支持HTML5在图形、多媒体上的表现，IE9、Chrome等现代浏览器都将GPU加速作为研发重点。在云端，Amazon EC2已经于去年年底增加了群集GPU实例，可以以极低的成本提供超级计算能力。

大场景需求。http://www.pcpop.com/doc/0/732/732460_all.shtml

异构挑战。http://www.programmer.com.cn/7771/

http://roll.sohu.com/20110620/n310914220.shtml

APU性能测试。http://digi.tech.qq.com/a/20110811/000689.htm