异构计算系统结合CPU和GPU，用于提升数据处理能力。CUDA作为GPU并行计算架构，允许CPU和GPU协同工作，CPU处理逻辑性强的任务，GPU执行并行计算任务。CUDA程序包含主机和设备部分，内核函数在GPU上运行，以加速计算密集型任务，如图像处理。
什么是异构开发或者编程呢？
虽然自己从事CPU+GPU相关工作，但是对异构这个概念之前还不太明确，经过结合开发经验以及查阅资料，对此概念有了一定的理解。
一定要注意能够使用GPU计算的程序必须具有以下特点：需要处理的数据量比较大，数据以数组或矩阵形式有序存储，并且对这些数据要进行的处理方式基本相同，各个数据之间的依赖性或者说耦合很小，需要复杂数据结构的计算如树，图等，则不适用于使用GPU进行计算。
学过计算机组成原理的人都会非常熟悉CPU原理及组成，CPU内部结构是由控制单元、运算单元、存储单元等主要部分组成，其通过地址总线与地址总线实现数据的操作，此处不再多说了；但当处理大量图像图
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