·关于异构计算
AMD APU所强调的异构计算并不是今年才推出的新概念，而是早在上世纪80年代中期就已经产生，简单的来说，异构计算就是能让不同架构的核心实现功能运算。它能够经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大，目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一，可见，异构计算可以称得上是非常卓越的计算方式。
不过，就目前来看，异构计算并没有呈现出全面普及的状态，依然处于“研究热点”阶段，因此无论是其本身还是与之相适应的软件均没有达到全面完善的程度，尤其是与之相对应的软件更是屈指可数，敢问大家能举出几款？平时能用到几款？
据笔者了解，目前中国计量科学院刚刚开发完成了全球第一款真正的异构计算基准测试工具——HC Benchmark，能够真正同时调用和分配CPU、GPU资源。这个工具的测试包含办公应用、视频体验、上网体验、游戏体验四部分，可自由选择进行测试，完成后给出四个子分数和一个总分数。这也可以说是我们目前所能找到的唯一一款支持异构计算的软件吧。下面，我们看看不支持异构计算的英特尔与支持异构计算的AMD在这款测试软件下的性能表现：
HC Benchmark基准测试
如果运行的系统当中有APU这种异构计算的结构，该Benchmark测试程序就会自动来为CPU、GPU分配相应的计算任务，如果说处理器核芯的GPU不支持加速计算，所有的工作就会全部交给CPU来执行。
APU平台融合单显模式对比SNB平台核芯显卡模式
从上图不难看出，APU平台根据工作任务负载动态分配了CPU和GPU（融合单显）的工作，所以得到了非常高的分数，足足领先了SNB有132.39%！反之由于SNB并不支持异构计算，GPU无法对系统运算进行加速，所有的计算任务都由CPU独自完成。
APU平台双显卡交火模式对比SNB平台独显模式
APU的成绩由于支持异构计算，所以得到了进一步的提升。反之由于SNB不支持异构计算，所有的工作依旧是由CPU来执行，所以工作的效率几乎没有提升。
通过上面总结的两张数据图表中，显而易见，不支持异构计算的SNB平台性能确实不济，而支持异构计算的AMD平台确实在数值上大幅超越对手，但是我们放到目前的，注意！是目前的实际应用和你的实际使用感受来看，你会觉得哪个平台用的更爽？答案不言而喻。
在AMD与英特尔相应平台的对比中，不少朋友总觉得不公平，拿英特尔有的与AMD没有的进行对比，今天，我们用AMD有的和英特尔没有的对比，您会因为HC Benchmark成绩果断放弃SNB平台而转向使用APU的产品吗？
·目前异构计算的现实意义有多大
其实，异构计算本身并不存在水分，相反对于电脑来说，是一个非常优秀且可行性极强的计算体系，如果能在未来不断完善、成熟之后推出相对应的硬件和软件方面的产品，或许会使电脑进入下一个大变革时代。
但是就目前而言，通过强调异构计算来提升自身产品价值，无疑是对消费者的一大误导。首先，我们买电脑是为了什么？是为了买一个现阶段绝大多数用不到，而要等三年、五年，甚至更长时间才能普遍用到的技术吗？好吧，如果你是为了这个，那么照笔记本电脑硬件和相关游戏、软件现在的发展速度来看，你认为这台电脑在三年、五年之后你还愿意用它吗？
其实绝大多数购买APU笔记本电脑的消费者绝不是冲着异构计算去的，但是却或多或少被这个不甚明白、却又听起来非常“酷”的概念所影响。还是那句话，“支持是一回事儿，能不能适应当前的实际应用是另一回事儿”，与时俱进的产品才能获得更多的青睐和认可，脱离了实际应用，而拿这个做噱头并不断强调的话，反而更加显现出其在正规应用上的无奈和软弱，而加之到用户身上，就是给用户开了一张空头支票，至于这张支票什么时候才能兑现？或许它自己也不知道……
