异构计算的两大派别，为什么需要异构计算？
demi 在 周二, 02/02/2021 - 10:32 提交
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。
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。
