异构计算
异构计算与编程
异构计算与编程引言：随着计算机科学和技术的迅速发展，人们对计算性能的需求也越来越高。
传统的计算机架构已经不能满足日益增长的计算需求，因此异构计算和编程应运而生。
本文将介绍异构计算的概念、特点以及与传统计算的区别，并探讨异构编程的优势和挑战。
一、异构计算的概念和特点异构计算是指利用不同类型的处理器和计算设备来协同工作，以提高计算系统的性能和效率。
其特点主要包括以下几个方面：1. 多样性：异构计算系统由多种不同类型的处理器和计算设备组成，如CPU、GPU、FPGA等。
每种设备都有自己的特点和优势，可以根据具体应用场景进行选择和组合。
2. 并行性：异构计算系统可以同时使用多个处理器和计算设备进行任务分解和并行处理。
这种并行性可以显著提高计算性能和效率。
3. 能效比：由于每种处理器和计算设备都有不同的能效比，异构计算系统可以根据任务的特点选择合适的设备，以达到更好的能效比。
二、异构计算与传统计算的区别相比传统计算方式，异构计算具有以下几个显著的区别：1. 计算模型不同：传统计算主要依赖于CPU进行串行计算，而异构计算则采用多设备并行计算模型，能够充分利用不同设备的性能优势。
2. 编程模型不同：传统计算通常采用单一编程模型，如C/C++，而异构计算则需要使用特定的编程模型，如CUDA和OpenCL，来实现不同设备的协同工作。
3. 数据传输开销大：由于异构计算系统中涉及多个设备，数据传输成为一个重要的问题。
相比传统计算，异构计算需要更多的数据传输，而这会带来额外的开销。
三、异构编程的优势和挑战异构编程作为实现异构计算的关键，具有一些独特的优势和挑战。
1. 优势：（1）性能提升：异构编程可以充分发挥不同设备的性能优势，提高计算系统的整体性能。
（2）能效优化：通过选择合适的设备和优化算法，异构编程可以实现更好的能效比，减少能源消耗。
（3）灵活性：异构编程可以根据不同的应用需求选择适合的设备和编程模型，提供更灵活的解决方案。
异构计算中的应用场景研究
异构计算中的应用场景研究
异构计算是一种基于多种不同的硬件和软件特性的计算方式，包括传统服务器、主机和嵌入式系统等。
随着计算技术的发展，异构计算已经成为信息技术界的一个重要的热点，它为不同的应用场景提供了新的计算方式，解决了一些计算性能、能耗、成本等问题。
本文综述了异构计算在不同应用场景中的优势和应用，并给出了几个具体的应用场景。
一、互联网大数据
互联网大数据处理是当今互联网行业最热的研究领域之一，它需要从大量的结构化和非结构化数据中构建有用的信息，并以合理的方式实现和分析。
异构计算可以更快地处理大数据，通过优化计算节点的计算负载和性能来提高系统的性能。
例如，用GPU来提高大数据分析的运行速度，用FPGA加速大数据，用CPU和FPGA一起实现大数据并行计算，以及用ASICs来加速大数据分析等。
二、大规模集群计算
大规模集群计算是一种通过大容量计算节点组织为一个网络，并通过计算节点间的协作实现高性能计算的方法。
它可以帮助客户实现彼此不相关的计算任务，提供高性能的分布式计算能力。
立体异构体数目的计算
立体异构体数目的计算
在计算机科学中，三维异构体的数量是指物体以x，y和z三个维
度组合而成的结构体的数量。
在实际的3D异构体中，要计算得到每个
结构体数量往往要使用穷举法或其他算法。
比如，若要计算某一盒子
内部某某三维结构数目，就要对每一个点都进行计算：对每个空间点，计算其周围的结构体，最终统计出三维异构体的总数即可。
当然，在
进行统计计算时，也要考虑物体的边界条件，否则容易出错。
比如，
在一个长方体的边界旁边的任意位置，继续跟踪其周围结构体将不会
有任何可能性可以USEP。
异构计算的优化方法及应用
异构计算的优化方法及应用随着计算机技术的不断发展，人们对于计算机的需求也在不断提高。
传统的计算机已经无法满足人们日益增长的需求，因此出现了新的计算方式——异构计算。
异构计算是利用不同结构、性能、功能的计算单元或计算系统进行计算，旨在优化计算的性能、灵活性和能源效率。
本文将重点探讨异构计算的优化方法及应用。
一、异构计算的优化方法1. 异构计算的架构异构计算的架构主要分为两种：主机与协处理器、集群和网格。
在主机与协处理器架构中，主机为整个系统的核心，协处理器则为辅助计算单元，主要负责计算密集型的任务。
集群和网格架构则是将多台计算机连接起来形成一个总体，进行计算任务分配和管理。
这种架构可以利用计算机之间的并行计算来提高整个系统的计算效率。
2. CPU＋GPU异构计算架构CPU＋GPU异构计算架构是目前应用最广泛的异构计算架构之一。
在这种架构中，CPU作为整个系统的核心，承担一些复杂的控制任务和少量的计算任务，而GPU则作为计算单元，主要负责计算密集型的任务。
CPU＋GPU异构计算架构的优势在于可以利用GPU强大的并行计算能力来优化整个系统的性能。
3. 异构计算的编程模型异构计算的编程模型主要有两种：MPI（Message Passing Interface）和OpenCL（Open Computing Language）。
MPI主要用于集群和网格架构，并且已经在传统计算领域有广泛的应用。
OpenCL则是用于CPU＋GPU异构计算架构的编程模型，主要是基于C语言的一种编程模型，可以更好地利用GPU的并行计算能力。
4. 异构计算的性能优化异构计算的性能优化主要分为两个方面：算法优化和计算资源管理。
算法优化主要是对于计算任务的优化，利用一些新的算法来提高整个系统的性能。
计算资源管理则是针对系统中的计算资源进行管理，包括了任务分配和负载均衡等。
二、异构计算的应用1. 科学计算异构计算在科学计算领域有广泛的应用，特别是在天文学、地球物理学、气象学等方面。
异构计算平台的统一体系结构框架
异构计算平台的统一体系结构框架一、异构计算平台概述异构计算平台是指将不同类型的处理器或计算资源集成在一个系统中，以实现更高效的计算性能和更优的能效比。
这种平台通常包括CPU、GPU、FPGA、ASIC等多种计算单元，它们各自擅长处理不同类型的任务。
异构计算平台的发展，不仅能够推动计算技术的进步，还将对整个信息技术产业产生深远的影响。
1.1 异构计算平台的核心特性异构计算平台的核心特性主要包括以下几个方面：灵活性、并行性、能效比和可扩展性。
灵活性是指平台能够根据不同的计算任务需求，动态调整资源分配。
并行性是指平台能够同时执行多个任务，提高计算效率。
能效比是指在完成相同计算任务的情况下，平台消耗的能量更少。
可扩展性是指平台可以根据需求增加更多的计算资源。
1.2 异构计算平台的应用场景异构计算平台的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 大数据处理：处理大规模数据集，进行数据挖掘和分析。
- ：支持深度学习、机器学习等算法的计算需求。
- 科学计算：进行复杂的数值模拟和科学实验的计算。
- 图形渲染：提供高性能的图形处理能力，满足游戏和专业图形设计的需求。
二、异构计算平台的体系结构异构计算平台的体系结构是实现其高效运行的关键。
一个统一的体系结构框架能够确保不同计算单元之间的有效协同工作。
2.1 异构计算平台的硬件架构硬件架构是异构计算平台的基础，包括CPU、GPU、FPGA 等不同计算单元的集成方式。
这些计算单元通过高速互联技术连接，如PCIe、NVLink等，以实现快速的数据交换。
2.2 异构计算平台的软件架构软件架构是异构计算平台的大脑，负责管理和调度不同计算单元的资源。
它包括操作系统、编译器、运行时系统等，能够根据任务的特点，自动选择最合适的计算单元执行。
2.3 异构计算平台的通信机制通信机制是确保异构计算平台内部各计算单元高效协作的关键。
它涉及到数据传输、同步、任务调度等多个方面。
高效的通信机制可以减少数据传输的延迟，提高计算任务的执行效率。
通用计算 异构计算
通用计算异构计算通用计算与异构计算是当下计算领域的技术关键词，它们能够在不同的应用场景、任务和服务中发挥重要作用。
本文旨在介绍通用计算与异构计算，阐述它们之间的关系，并分析它们在当前面临的挑战。
一、通用计算通用计算，又称为大规模计算，指的是旨在在大规模中模拟和研究问题的计算，其中使用的计算机资源大到足以确保计算准确性。
通用计算可以解决复杂的问题，例如物理学中的多体问题、金融学中的风险模拟和医学中的模拟等。
通用计算主要包括表示、存储、计算、网络、仪器和算法等六大方面，它可以利用最新的计算机技术，如显卡、多核处理器、MPP 系统、云计算和网格计算等，实现对大规模、复杂问题的有效模拟。
二、异构计算异构计算是指集成多种不同的计算资源，形成一个整体的计算机系统，以实现更高的运算性能和缩短任务完成时间。
异构计算利用混合处理器、网格计算和可扩展计算架构等新技术，通过让各种计算组件协作，大大提高了运算能力。
这种新型计算方式能够将不同类型的计算资源结合在一起，实现一体化的计算系统，更强化了整个计算系统的能力。
同时，异构计算也可以利用多媒体芯片、多核处理器和移动终端设备等，有效提升计算任务的处理效率。
三、通用计算与异构计算的关系通用计算和异构计算是相互联系的，它们的主要区别在于计算资源的利用和集成方式。
通用计算主要是使用大型计算机系统，如MPP系统、云计算或网格计算，加速整体计算过程，而异构计算则是使用混合处理器、可扩展计算架构和网格计算等不同类型的计算资源，以提升整个计算系统的性能。
四、面临的挑战通用计算和异构计算是面临着不少挑战。
首先，它们都具有较高的计算成本，在硬件设备的选择上也存在挑战。
其次，它们都面临着供应商锁定的问题，软件开发者可能面临开发适应不同计算架构和技术平台的困难。
另外，它们都存在编码效率低、调试困难等问题，这些问题都会影响计算系统的性能和效率。
五、结语通用计算与异构计算是当下面临的技术关键词，它们以不同的计算资源、集成方式和处理技术，可以解决复杂的计算问题。
国际异构算力标准
国际异构算力标准
国际异构算力标准并没有一个明确的、普遍接受的标准，因为异构计算的领域非常广泛，包括了不同体系结构（CPU、GPU、FPGA等）和应用场景。
然而，一些组织和标准机构正在努力推动异构计算的标准化工作。
以下是一些可能与国际异构算力标准相关的组织和工作：
1. Khronos Group - OpenCL：
• OpenCL（Open Computing Language）是一种由Khronos Group 制定的异构计算标准，旨在提供一个开放、通用、跨平台的编程模型，使开发人员能够利用不同类型的处理器，包括CPU和GPU等。
2. Heterogeneous System Architecture (HSA) Foundation：
• HSA Foundation 致力于推动异构计算系统的开放标准。
HSA标准旨在提高不同处理器（如GPU、CPU、DSP等）之间的协同工作效率。
3. CUDA（Compute Unified Device Architecture）：
•由NVIDIA推出的CUDA是一种用于并行计算的异构计算平台和编程模型，虽然它主要用于NVIDIA的GPU，但它在异构计算领域占有一席之地。
请注意，这些标准和组织在不断发展和演变，新的标准和规范也可能在之后的时间里出现。
如果你对某个特定领域或应用中的异构计算标准有更具体的兴趣，建议查阅最新的文档和标准化组织的网站。
1/ 1。
异构计算加速算法研究
异构计算加速算法研究随着科技的不断发展，计算机科学这门学科也不断发生着变化和革新。
其中，异构计算作为一种新兴的计算模式，引起了越来越多研究人员的关注。
异构计算指的是将不同类型的处理器、硬件设备、计算架构等进行混合和配合，以提高计算效率的一种计算模式。
而在异构计算中，一种常见的加速算法就是利用GPU进行加速计算。
GPU（Graphics Processing Unit）是一种专门用于处理图形计算任务的处理器。
GPU具有更多的计算单元和更高的内存带宽，因此能够在许多计算密集型任务中显著提高计算速度。
而在异构计算中，GPU常常被应用于加速计算任务。
因此，研究异构计算加速算法，尤其是基于GPU的加速算法的研究，成为了计算机科学领域的一个热点问题。
异构计算加速算法的研究可以从多个方面入手。
首先，可以从算法本身入手，通过优化算法，使得算法在GPU上的表现更加出色。
例如，在数据密集型的计算任务中，我们可以采用基于GPU的并行计算来优化算法。
具体来说，我们可以将计算任务分成多个小任务，并将这些小任务分配给GPU上的不同计算单元，使得GPU能够同时计算多个小任务，从而提高计算效率。
其次，我们可以从数据管理方面入手。
在异构计算中，数据的传输和交换通常是一个瓶颈。
因此，合理的数据管理能够提高计算效率。
例如，我们可以采用数据块的方式来管理数据，将数据划分成多个小块，并将这些小块分别传输到GPU上的不同内存块中。
这样能够减少数据传输的时间，从而提高计算效率。
此外，我们也可以从算法的并行化方面入手。
在GPU中，可以通过多个计算单元同时进行计算，从而提高计算效率。
因此，我们可以采用并行化的方式来设计算法，并将算法分配到GPU的不同计算单元中。
这样能够实现算法的高效并行计算，从而提高算法的计算效率。
总之，异构计算加速算法的研究对于提高计算效率具有重要意义。
随着计算机科学的不断进步和发展，异构计算和基于GPU的计算技术必将发挥更加重要的作用。
同构计算技术和异构计算技术
同构计算技术和异构计算技术在计算机的世界里，咱们常常听到“同构计算技术”和“异构计算技术”，这俩词一听就觉得高深莫测。
其实它们就像两个不同的朋友，虽然各自有自己的特点，但都是为了让咱们的生活更加方便和快捷。
同构计算技术就像是一位老实本分的朋友，咱们可以想象他在一条直路上跑，专心致志，绝不偏离轨道。
大家伙儿都知道，处理数据时，速度快、效率高是最重要的。
这个同构的家伙，喜欢用同样的“套路”来解决问题。
比如说，如果你要做一个计算，它会把所有的处理器都像调皮的孩子一样，排成一排，齐心协力，一起完成任务。
听起来是不是很简单？大家一起干活，工作效率可想而知，简直是快得飞起。
不过，缺点也是有的，像是一个人喝水，虽然能喝得快，但喝多了也容易肚子不舒服，偶尔也会遇到“瓶颈”——这就是同构计算的限制。
然后咱们再聊聊异构计算技术，嘿，这个可就有趣多了！它就像是一群个性鲜明的朋友聚在一起，咱们可以想象一下，一个擅长唱歌的，一个擅长跳舞的，还有一个擅长画画的，他们各司其职，发挥各自的特长。
异构计算就是这样，利用不同类型的处理器来完成任务。
一个处理器负责做繁重的计算，另一个负责处理数据流，还有的可能负责图形渲染，真的是各有所长，互相配合，效率那是杠杠的！这样的团队合作，简直像是一场华丽的舞蹈，配合得天衣无缝，搭配得好，成果也不简单。
但问题来了，这种协调可不是一件容易的事，像是一个团体活动，大家都得跟着节拍走，不然就会“踩到脚”，得不偿失，真是让人捉急。
说到这，咱们不禁要问，究竟哪个更厉害呢？嘿，这可真是仁者见仁，智者见智。
对于一些简单的任务，搞搞同构计算就能应付了事，像是在家里吃快餐，方便又快捷。
可是，当任务变得复杂，数据量增加，异构计算就像是一道美味的盛宴，虽然准备麻烦点，但绝对能给你带来更好的体验。
不同的情况需要不同的解决方案，这才是科技的魅力所在。
说到这里，咱们就像是在品尝不同的美食，各有各的风味，让人欲罢不能。
这两种技术各有千秋，最终目的都是为了让咱们的生活更加智能化，让机器更懂人类的需求，省时省力。
异构计算框架
异构计算框架
异构计算框架是指通过同时使用CPU和GPU等不同种类的硬件来
实现计算加速的一种技术。
这一技术的出现，使得传统的计算机架构
局限性得到一定程度的突破，大大提高了计算效率，并逐渐在科学、
工程、娱乐等各个领域得到广泛的应用与推广。
异构计算框架的核心思想是，选取针对不同的计算任务特别优化
的硬件进行计算，从而实现最大程度上的加速。
在传统的计算机架构中，CPU是主要的计算单元，但是随着计算任务变得越来越复杂，CPU
已经无法满足需求。
而GPU在进行大规模并行计算时表现更为突出，
因其拥有较多的流处理器及内存带宽，并且可并行处理大量数据，从
而获得更高的计算效率。
为了更好的利用GPU的计算能力，在异构计算框架中，通常需要
通过设计优化的算法和数据结构来实现计算任务的分配和调度，从而
在CPU和GPU间达到最佳的资源利用率，提高计算效能。
例如，通过
将图像处理中的边缘检测、滤波、缩放等算法转移到GPU上进行计算，不仅可以大大提高计算速度，还能提升图像质量和视觉效果。
同时，异构计算框架也大大降低了电力成本和空间开销。
在对于
操作密集型、数据密集型的计算，使用GPU相比CPU通常更省电，降
低了数据中心等的能源消耗。
同时，使用小型化的GPU替代大型服务器，不仅将计算能力更加均匀地分配在分布式系统上，并取代大型数
据中心、服务器，降低了系统的成本几百倍。
总之，异构计算框架在高性能计算、人工智能、游戏等多个领域均有广泛应用，通过充分利用各种类型的硬件并协同工作，加速了计算和处理的速度，提高了计算效率，并降低了能源消耗，具有非常重要的指导意义和深刻的价值。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
异构计算异构计算技术从80年代中期产生，由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大，目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。
本文还强调了未来异构计算研究应注意的一些方面。
随着通信和网络技术的迅速发展，网络计算概念应运而生。
同构网络计算系统now或cow首先兴起，接着很快涌现出异构网络计算系统，从而使异构计算近年来成为并行/分布计算领域中的主要研究热点之一。
基本概念在异构计算系统上进行的并行计算通常称为异构计算。
人们已从不同角度对异构计算进行定义，综合起来我们给出如下定义：异构计算是一种特殊形式的并行和分布式计算，它或是用能同时支持simd方式和mimd方式的单个独立计算机，或是用由高速网络互连的一组独立计算机来完成计算任务。
它能协调地使用性能、结构各异地机器以满足不同的计算需求，并使代码（或代码段）能以获取最大总体性能方式来执行。
概括来说，理想的异构计算具有如下的一些要素：（1）它所使用的计算资源具有多种类型的计算能力，如simd、mimd、向量、标量、专用等；（2）它需要识别计算任务中各子任务的并行性需求类型；（3）它需要使具有不同计算类型的计算资源能相互协调运行；（4）它既要开发应用问题中的并行性，更要开发应用问题中的异构性，即追求计算资源所具有的计算类型与它所执行的任务（或子任务）类型之间的匹配性；（5）它追求的最终目标是使计算任务的执行具有最短时间。
可见，异构计算技术是一种使计算任务的并行性类型（代码类型）与机器能有效支持的计算类型（即机器能力）最相匹配、最能充分利用各种计算资源的并行和分布计算技术。
基本原理1、异构计算系统。
它主要由以下三部分组成：（1）一组异构机器。
（2）将各异构机器连接起来的高速网络。
它可以是商品化网络，也可以是用户专门设计的。
（3）相应的异构计算支撑软件。
2、异构计算的基本工作原理。
异构计算需求在析取计算任务并行性类型基础上，将具有相同类型的代码段划分到同一子任务中，然后根据不同并行性类型将各子任务分配到最适合执行它的计算资源上加以执行，达到使计算任务总的执行时间为最小。
下面通过一个简单例子来说明异构计算的基本工作原理。
假设在某一基准串行计算机上执行某一给定计算任务的时间为ts，其中向量、mimd、simd以及sisd各类子任务所占执行时间的百分比分别为30%、36%、24%和10%。
假设某向量机执行上述各类子任务相对于基准串行机的加速比分别为30、2、8和1.25，则在该向量机上执行此任务所需的总时间为tv=30%ts/30+36%ts/2+24%ts/8+10%ts/1.25=0.30ts，故相应的加速比为sv=ts/tv=ts/0.3ts=3.33若上述向量机与其他的mimd机、simd机以及一台高性能工作站（sisd型）构成一个异构计算系统，并假设mimd机、simd机以及工作站执行相匹配子任务的加速比分别为36、24和10，则在该异构计算系统上执行同样任务所需时间就变为thet=30%ts/30+36%ts/36+24%ts/24+10%ts/10+tc其中tc为机器间交互开销时间，假设需2%ts时间，则thet=0.06ts，从而相应的加速比为shet=ts/0.06ts=16.67。
由上例可见，异构计算系统可比同构计算系统获取高得多的加速比。
这主要是因为同构计算系统中的加速比只是靠并行性开发获取的，而异构计算系统中的加速比除了并行性之外，更主要的是靠开发异构性获得的（即不同类型子任务与相应类型的计算资源相匹配），尽管此时会有相应的交互开销。
交互开销越小，异构计算的优越性就越加明显。
分类异构计算按以何种形式来提供计算类型多样性，可分为系统异构计算（shc-system heterogeneous computing）和网络异构计算（nhc-network heterogeneous computing）两大类。
shc以单机多处理器形式提供多种计算类型，而nhc则以网络连接的多计算机形式提供多种计算类型。
根据异构性实现方式不同，即是空间异构性还是时间异构性，shc 和nhc各自又可进一步分为两类。
shc分为单机多计算方式和单机混合计算方式两大类，前者在同一时刻允许以多种计算方式执行任务，后者在同一时刻只允许以一种计算方式执行任务，但在不同时刻计算可从一种方式自动切换到另一种方式，如simd和mimd方式间的切换。
前者的实例有美国hughes研究实验室和mit共同研制的图像理解系统结构（iua），它是多层异构系统结构，按图像理解层次要求设计每一层，低层是simd位串网络（4096），用来处理像素级操作（如图像增强），中层是由64个数字信号处理（dsp）芯片构成的，以spmd或mimd（中粒度）方式执行模式分类等操作，顶层是一个通用mimd（粗粒度）机器，完成场景和动作分析等知识处理操作。
后者的实例为美国普渡大学研制的pasm系统原型，由16个pe（处理单元）组成的系统，它们可动态地加以划分以形成各种大小的独立的混合方式子机器，执行方式可按需要在simd和mimd之间自动切换。
nhc可进一步分为同类异型多机方式和异类混合多机方式两类。
同类异型多机方式中所使用的多机，它们的结构属同一类，即支持同一种并行性类型（如simd、mimd、向量等类型之一），但型号可能不同，因此性能可以各有差异。
通常的now或cow为同类同型多机方式，因此可看成是同类异型多机方式中的特例。
异类混合多机方式中所使用的多机，它们的结构则属不同类型。
层次结构网络异构计算系统主要由一组异构计算机、一个连接所有机器的高速网络和一个并行编程环境所组成。
逻辑上这种系统可分为三个层次：网络层、通信层和处理层。
如图1所示。
网络层主要用来连接在不同地点的计算机，如图1中的计算站a 和计算站b，并考虑其中消息传递的路由选择、网络流优化和网络排队理论等问题，这与传统的计算机网络设计类似。
通信层工作于网络层之上，主要为系统中各种不同的计算机提供能够相互通信的机制。
通信工具软件应提供使众多异构计算机集合可视为是一个单一的系统映像、单个虚拟异构并行机的机制。
这将方便用户编程。
这种通信工具通常提供一组原语来提供各种通信。
典型流行的通信工具是pvm（并行虚拟机）和mpi（消息传递标准接口）。
处理层主要用来管理异构机器组并保证任务的高效执行。
它所提供的主要服务包括编程环境和语言支持、应用任务的类型分析和任务划分、任务的映射与调度以及负载平衡等。
主要问题异构计算处理过程本质上可分为三个阶段：并行性检测阶段、并行性特征（类型）析取阶段以及任务的映射和调度阶段。
并行性检测不是异构计算特有的，同构计算也需要经历这一阶段。
可用并行和分布计算中的常规方法加以处理。
并行性特征析取阶段是异构计算特有的，这一阶段的主要工作是估计应用中每个任务的计算类型参数，包括映射及对任务间通信代价的考虑。
任务映射和调度阶段（也称为资源分配阶段）主要确定每个任务（或子任务）应映射哪台机器上执行以及何时开始执行。
从用户来看，上述的异步计算处理过程可用两种方法来实现。
第一种是用户指导法，即由用户用显式的编译器命令指导编译器完成对应用代码类型分析及有关任务的分解等工作，这是一种显式开发异构性和并行性方法，较易于实现，但对用户有一定要求，需将异构计算思想融入用户程序中。
另一种是编译器指导法，需将异构思想融入编译器中，然后由具有“异构智力”的编译器自动完成应用代码类型分析、任务分解、任务映射及调度等工作，即实现自动异构计算。
这是一种隐式开发异构性和并行性方法，是异构计算追求的终极目标，但难度很大，对编译器要求很高。
自动异构计算的概念性模型如图2所示。
首先对两个对象进行分析，一是异构计算系统中的机器集，二是求解的应用程序。
为了获取最好的执行效果，对它们不但进行定性分析，还需进行相应的定量分析。
整个异构计算处理过程可分为以下四个阶段：第一阶段主要是对各台机器进行计算特征的分类，得出异构计算系统所能完成的计算类型；按代码块统计应用对计算特征的需求并加以分类；用基准程序测试各机器的性能参数，包括速度参数及机器间通信性能参数，生成对应的两个机器速度性能矩阵和通信带宽矩阵。
将程序按计算类型分类划分；估算各子任务的计算量和子任务间通信量，生成相应的任务dag图。
dag图中结点上的数值表示子任务计算量，弧上的数值表示两结点间通信量。
第二阶段主要是根据dag和速度性能矩阵计算出每个子任务在各台机器上的执行时间，生成时间性能矩阵；根据通信性能矩阵和子任务的通信量计算各子任务间的通信时间，生成通信时间矩阵。
第三阶段根据前两个阶段结果，给出各子任务到各机器的映射和符合任务dag图偏序关系的调度。
映射和调度可以是静态或动态的，动态调度需根据机器负载和网络状态信息进行。
第四阶段为执行。
应用与研究异构计算的应用范围很广，几乎所有涉及巨大挑战性问题的求解都可用异构计算进行经济有效的求解。
典型的应用包括图像理解、质点示踪、声束形成、气候建模、湍流对流混合模拟以及多媒体查询等。
这些应用中通常都含有多种不同的计算类型的需求，因此很适合于用异构计算来进行求解。
1、未来应重点开展异构混合多机方式的网络异构计算的研究，它代表着发展趋向，且较经济有效；2、自动异构计算是长期追求目标，在现阶段宜采用用户指导方法来进行研究和开发；3、应尽量利用现有成熟工具如pvm和mpi来开展异构计算的研究和开发；4、应注意开展异构计算的理论分析和建模、性能估计模型、有关软件工具以及异构计算中任务映射和调度算法等方面的研究；5、应研究如何使异构计算系统具有良好的单一系统映像。
今天的计算技术面临挑战计算产业的发展陷入了四处挚肘的窘境，推动计算技术发展的努力不得不在多个互相牵制的因素上仔细权衡。
首先，降低功耗对各种类型、各种规模的计算都变得日益关键。
消费者希望笔记本电脑、平板电脑、智能手机的电池续航时间更长、尺寸更小、分量更轻。
与之类似，数据中心的用电需求和制冷成本不断上升。
另一方面，我们不断追求更高的计算性能，为用户提供更炫酷的体验。
我们希望通过更加自然的人机界面(包括语音和手势)来控制设备，我们希望设备可以处理无休止膨胀的数据(从照片、录像一直到“云”上的一切内容)。
为了提供这些功能，程序员的工作效率变成了必须确保的关键因素。
为此，必须使得软件开发者很容易地通过原来所熟悉的、强大的编程模型，就能充分利用新的计算能力。
最后，应用软件需要支持和兼容广泛的硬件平台也日益变得重要。
对开发者而言，随着平台种类的不断增多，目前反复移植代码的惯常方法必然难以为继。
计算产业需要一种新的发展思路–让计算机架构更加高效，才能在上述需求交织的复杂环境中前行。