1.什麼是異構架構？
使用cpu，gpu等兩種或多種不同的硬體架構結合在一起完成計算任務。
說白了就是cpu內部組織 和 gpu內部組織不一樣，即「異構」。
2.什麼叫gpu通用計算，也就是gpu平行計算。
沒啟用gpu計算之前的計算任務，通常是由cpu來完成的。
後來隨著gpu的效能越來越強，就和cpu組織在一起完成某項計算任務。
平行計算，顧名思義就是同時進行計算。
看下面的gpu架構就大概知道了：每個小格仔可以做同樣的計算任務，非常適合處理那種沒有先後順序影響的計算任務。
舉個例子，要找到乙個512長度的正整數uint陣列裡最大的值?
用cpu做搞個for迴圈也不是不行，計算複雜度是o(n).
用gpu平行計算來做就很快，先把512長度直接攔腰切斷為兩個256，然後下標[0]的下標[256]的比較取大，下標[1]的下標[257]的比較取大，以此類推。一次就減半了，512 = 2的9次冪，9次就出結果了。
計算複雜度o(logn)。這效率不談了。
另外，對矩陣加減法簡直就是一步到位。
3.常用的支援gpu通用計算的開發環境opencl和cuda有什麼區別，怎麼做選擇？
cuda是nvida專屬，opencl是通用的，a卡也行。但是這兩年老黃的顯示卡這麼頂，懂得都懂，cuda的學習生態環境會好很多。但是，在實際專案中需要兼顧a卡使用者，你opencl也得會點。
接下來我會介紹opencl和cuda簡單測試框架（c++版本）。
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