异构计算（Heterogeneous Computing） 是指在同一计算系统中，使用不同类型的处理单元来完成任务的计算方法。这些处理单元可能包括中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）、数字信号处理器（DSP）、现场可编程门阵列（FPGA）等。异构计算的主要目标是利用不同硬件架构的优势，提高计算性能和能效，满足多样化的计算需求。
异构计算的核心在于“异构”二字，即使用不同制程架构、不同指令集、不同功能的硬件组合起来解决问题。这种计算方式可以协调地使用性能、结构各异的机器以满足不同的计算需求，并使代码（或代码段）能以获取最大总体性能方式来执行。
异构计算可以分为以下几种类型：
芯片级（SoC）异构计算：
将不同制程、不同架构的芯片进行异构来解决计算问题。
板级集成异构计算：
将不同硬件组件集成在一块主板上，以实现异构计算。
分布式异构型计算机系统：
由多个不同种类的计算平台或应用子系统通过网络连接而成的计算机系统。
异构计算的应用广泛，从超算系统到桌面计算机，再到云计算和终端设备，都包含不同类型指令集和体系架构的计算单元。例如，腾讯云推出的异构计算产品矩阵，涵盖了从GPU高性能计算到可视化再到人工智能基础设施，为客户提供计算能力强大、弹性可配置、性价比高的异构计算实例。