基于CPU+GPU的异构架构是一种并行协同计算体系，它以CPU作为主设备，处理主要的串行任务，以GPU作为协处理器，负担高性能计算的任务。这将CPU 和 GPU 两者的优势结合了起来，更好发挥CPU的逻辑控制能力，以及GPU并行计算能力，提高了计算效率，同时还使得系统更加具有可维护性。但这种异构并行的硬件架构给软件开发及算法设计带来巨大挑战，需要对基于CPU的软件，尤其是核心算法进行针对性的设计与优化，以发挥异构硬件强大的计算能力。某些情况下，单从算法角度优化达不到高性能计算效果，需要GPU硬件在芯片层针对该算法特征进行个性化适配。