异构计算是指在一个系统中使用不同类型的处理器来执行不同的计算任务，以提高性能，效率和可靠性。随着摩尔定律的放缓，单一类型的处理器已经难以满足日益增长的运算需求。与此同时，不同类型的处理器具有各自的特点和优势，能够针对不同的应用场景进行优化和协作，从而实现更高效的计算，不同类型处理器的协同计算被称为异构计算。
CPU和GPU是异构计算中最常见和最重要的两种处理器，它们分别代表了通用计算和专用计算的两个极端。CPU是中央处理器，它具有较高的时钟频率，较强的控制能力和较好的灵活性，适合执行复杂的串行任务；GPU是图形处理器，它具有较多的并行核心，较高的浮点运算能力和较大的内存带宽，适合执行简单的并行任务。
发展历程
CPU和GPU的异构计算可以追溯到上世纪八九十年代，当时出现了第一代并行计算机，如超级计算机，多处理器系统等。这些系统通常采用多个CPU或者CPU和其他专用芯片（如DSP）组成，以实现高性能的科学计算。然而这些系统存在着高昂的成本，复杂的编程和低效的利用等问题。
随着图形学和游戏等领域对图形处理能力的需求增加，GPU开始出现并发展。GPU最初是作为CPU的协处理器，专门负责图形渲染任务，而CPU则负责其他逻辑任务。这种模式被称为异构加速，它可以有效地分配不同类型的任务给不同类型的处理器，提高系统性能。
在21世纪初，随着GPU架构的改进和编程模型的创新，GPU开始从图形渲染扩展到其他领域，如人工智能，数据挖掘等。这些领域通常涉及大量的数据并行计算，而GPU恰好具有强大的并行运算能力。因此，GPU开始被用作通用计算（General-Purpose Computing）设备，而不仅仅是图形加速器。这种模式被称为异构通用（Heterogeneous General-Purpose），它可以充分利用GPU在数据并行方面的优势，提高应用性能。
应用领域
CPU和GPU的异构计算已经广泛应用于各个领域，如人工智能，图形处理，科学计算等。这些领域通常具有以下特点：数据量大，计算密集，可并行化，在这些领域中，CPU和GPU可以发挥各自的优势，实现高性能和高效率的计算。
人工智能
人工智能是指让计算机具有类似人类的智能行为的技术，如语音识别，图像识别，自然语言处理等。人工智能通常涉及大量的数据处理和模型训练，而这些任务可以很好地分解为多个并行子任务，因此GPU在人工智能领域发挥了重要作用，它可以利用其强大的浮点运算能力和内存带宽来加速数据处理和模型训练。同时CPU也在人工智能领域发挥了重要作用，它可以利用其灵活的控制能力和逻辑能力来执行其他任务，如数据预处理，模型优化等。
一个典型的例子是深度学习（Deep Learning），基于多层神经网络的机器学习方法。需要大量的数据输入和参数更新，这些操作可以很好地并行化在多个GPU上执行，也需要一些其他操作，如数据增强，模型调整等，这些操作可以很好地串行化在CPU上执行。因此CPU和GPU的异构计算可以实现深度学习的高效训练和推理。
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