在過去較長一段時間里，我們使用單核CPU進行計算，然而隨著晶體管尺寸的不斷減小，單核CPU的性能提升遇到瓶頸。而單純的增加核心數目對性能提升有限，同時由于同構處理器累加造成能效低下，功耗、散熱、可靠性等問題難以解決。

此時，專用領域的眾核處理器與CPU組成的異構計算平臺成為了一種新的解決方案，由此開啟了異構計算時代的大門。其中CPU+FPGA的新型異構計算平臺，因其較高的能量效率，成為了一個新的研究熱點。

在2016年中國（成都）電子展期間，電子技術應用舉辦了以“基于FPGA的異構計算開發平臺及應用”為主題的Tech-Workshop。來自電子科技大學的黃樂天博士介紹了基于CPU和FPGA平臺進行數據挖掘的算法研究與實現。這里的FPGA異構計算平臺，采用了OpenCL異構計算標準進行異構程序的設計，包括運行在CPU上的主機程序以及運行在FPGA上的內核程序。同時，黃樂天還分享了兩個設計方案，即分類/聚類算法異構實現方案設計和游戲機器人異構實現方案設計。

電子科技大學黃樂天博士

分類/聚類算法異構實現方案設計

       傳統異構方案中，CPU將數據一次性發送給FPGA，處理完成后再交給CPU，加速設備與主機并不同時參與計算。與傳統方案不同，本設計采用了設備間流水處理的加速方案，即：將數據集進行了分組，各組數據在被處理時可在FPGA與CPU之間形成流水操作，使得CPU和FPGA可以同時參與計算，充分發揮了異構系統的優勢。

KNN算法異構實現方案設計

游戲機器人異構實現方案設計

       本設計的主機端采用Intel 的CPU，主要進行邏輯控制；設備端采用Altera的DE5板卡，主要完成圖像處理加速任務。該設計基于OpenCL開發，具有擬人視覺、智能進化、并行優化、異構加速和噪聲抑制的特性。

游戲機器人系統架構

       以上分享的兩個設計案例都是服務器級的異構計算，同時也是最為成熟的異構計算模式。除此之外還有芯片級異構計算和數據中心級異構計算，其中前者目前尚不成熟，有很大的優化空間，其實現模式業內尚未探討清楚，但可以肯定未來將成為最有價值的市場。