单一架构以串行运算为主，在并行算力、能效比上存在短板，难以满足大模型训练、实时推理、海量数据处理等日益升级的算力需求。异构计算通过硬件专业化分工突破了单一架构计算单元的性能瓶颈，实现能效比与计算密度的双重提升。
异构计算是指在同一计算系统中，集成不同类型或架构的处理单元（如CPU、GPU、FPGA、ASIC、NPU等），以便更有效地执行不同类型的任务。异构计算架构分为硬件层、软件层、调度层三大层次，三者通过协同工作机制实现计算资源的最优化利用。
根据部署方式不同，异构计算分为云端异构计算、边缘异构计算、端侧异构计算；根据组合方式不同，异构计算主要分为CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC三类，其中CPU+GPU是最常见的异构计算组合。在异构计算系统中，CPU适合处理逻辑判断、控制流程以及多样化的通用任务，GPU侧重大规模并行计算，FPGA具备可重构灵活优势，ASIC可根据特定算法进行高度定制。
异构计算具有扩展性和灵活性好、算力效率高、能效比优异、场景适配性强等优势，可用于深度学习、人工智能、网络安全、云计算、工业互联网、智慧医疗、金融科技、自动驾驶、科学计算等诸多领域。随着AI大模型对算力需求多样化发展，异构计算应用将更加广泛。
根据新思界产业研究中心发布的
《2026-2030年全球及中国异构计算行业研究及十五五规划分析报告》显示，目前我国异构计算市场处于爆发增长阶段，预计2026-2030年，异构计算整体市场（包括硬件、软件、服务）将以25%以上的年均复合增长率增长，并将于2030年突破5000亿元。
异构计算市场以AMD、英特尔等海外龙头为主导，其中英伟达凭借CUDA生态优势占据全球异构算力核心市场。国内异构计算相关企业包括华为技术（异构计算体系为鲲鹏+昇腾）、海光信息、壁仞科技、浪潮信息、新华三等，近年来，我国企业发展迅速，目前已形成自主可控的异构算力供给能力。
新思界
行业分析人士表示，在后摩尔时代算力需求爆发背景下，异构计算已成为算力升级的确定性方向，超异构计算为其重要演进方向之一。目前异构计算已成为应对人工智能、大数据、高性能计算等指数级增长算力需求的重要解决方案，随着数字经济、人工智能等产业持续发展，异构计算市场规模将稳步扩容。
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