我们为什么需要异构计算？
　　CPU的优势是处理串行任务，GPU的特长则是对付并行任务，可以同时执行大规模运算。既然如今CPU和GPU融合在一起，那么如何才能充分挖掘两者的最大能量呢？于是，有了异构计算。异构计算能把CPU和GPU无缝地紧密联系在一起，任何计算单元都能访问统一的内存，CPU和GPU计算可以交替进行，应用程序能够始终在最适合的计算单元上最高效地执行。
　　异构计算，《鲁大师》有话说
　　为了让大家对异构计算有更深的全面了解，下面笔者请出了《鲁大师》测试软件。在最新版的《鲁大师》中，首次在CPU性能测试环节中加入了iGPU测试（异构计算性能测试）。那么，在异构计算这一理念越来越深入的今天，让我们来看看AMD和Intel的CPU在《鲁大师》里是如何表现的吧！
　　首先，笔者请出AMD的A10-6800K APU、A8-6600K APU和A4-5300 APU，它们代表的是AMD的中高端、中端和入门级产品。AMD的APU系列是唯一深度融合独显核心GPU的处理器产品，通过异构计算技术，APU带来了强劲3D性能和通用计算性能。相对应的，Intel方面是i5 4430、i3 4130和奔腾G3420。
　　一、异构计算性能
　　在《鲁大师》的iGPU测试方面，笔者发现AMD的APU拥有绝对优势，A10-6800K与A8-6600K以大幅度优势领先 Intel同类产品，性能差距都在30%以上。为什么会造成这样的局面？笔者分析这应该是得益于在异构计算的发展上，AMD的确走在了行业的前列。AMD最早提出APU融合理念，把GPU融合到了CPU中，重新诠释了整合图形核心。更重要的是，AMD不仅是简单地把GPU放置到CPU里，而是通过运算x86架构CPU核心和可编程矢量处理引擎相融合，APU把CPU擅长的精密标量运算与传统上只有GPU才具备的大规模并行矢量运算结合了起来。简而言之，APU的魅力在于它内含由标量和矢量硬件构成的全部处理能力，是一套精妙的异构计算体系。这就能解释在《鲁大师》的iGPU测试中，为什么AMD的产品能完胜Intel产品了。
　　小编观点
　　随着融合处理器的普及，异构计算能力将成为衡量CPU性能强弱的重要参数之一。而在《鲁大师》特有的iGPU测试中，我们看到AMD的APU系列融合处理在异构计算性能方面拥有绝对的优势，这也令APU系列融合处理器拥有强劲综合性能。