随着大数据和人工智能技术的迅速发展，计算能力的提高逐渐成为催化剂，加速着科学研究和工业应用的进程。随之而来的是对于高性能计算技术的不断追求，本文将针对基于异构并行系统的高性能计算技术进行研究和探讨。
一、异构并行系统简介
异构并行系统是指在单个计算机系统中，由不同类型的处理器组成，具有不同的性质。由于这些处理器的性质不同，它们有各自的优点和缺点，因此也使得异构并行系统具有了很高的计算能力。
异构并行系统中包括了几种不同的处理器，如中央处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、数字信号处理器(DSP)等。这些处理器各自的特点，使得它们在不同的计算任务中具有独特的优势。
GPU是最常被使用的异构计算加速器，由于它在计算密集型任务上拥有卓越的性能，因此GPU的使用率逐渐升高。并行运算是GPU最擅长的，通过大量的并行运算，GPU能够在短时间内完成大量的计算工作。
二、高性能计算技术
高性能计算技术是一种利用计算机进行科学和工程研究的方法，它能够处理高精度计算和大容量数据。高性能计算技术的目的是为了减少计算和模拟的时间，并且提升计算的准确性。
在高性能计算技术中，通过使用异构并行系统，能够大幅度提高计算速度。GPU通常使用在听觉、图像、且密集型计算和深度学习等方面，CPU则使用在通用计算领域。通过将两种处理器配合使用，能够使得计算机更加高效地完成各种任务。
高性能计算技术分为两种不同的系统，分别为集群和超级计算机。集群是由多台计算机组成的系统，各个计算机之间相互配合，能够完成更加复杂的计算任务。而超级计算机则是大规模集成的异构并行计算机系统，可以同时执行上千个独立的计算任务。
三、异构并行系统的优势
异构并行系统具有以下优势：
1. 处理能力强：异构并行系统使用不同种类的处理器协同工作，能够实现高速计算。
2. 高效并行处理：GPU在并行计算方面有着显著的优势，因此与CPU组合使用，可以完成大规模的并行计算任务。
3. 可编程性强：每个类型的处理器都可以进行编程，模块化和高效的程序设计，能够使得整个系统具有更好的可维护性和可扩展性。
4. 适用范围广：异构并行系统适用于多种不同的应用领域，如科学研究、工业制造和人工智能等领域。
四、基于异构并行系统的高性能计算技术研究
基于异构并行系统的高性能计算技术研究的重点是如何实现高效率、高性能计算，目前的主要技术路线是并行算法设计、性能调优和系统架构设计。
1. 并行算法设计
并行算法设计是将现有的串行算法转化为并行算法，可以以较低的通信和计算代价在异构并行系统中实现高效率的并行计算。
2. 性能调优
性能调优是针对系统的特定应用，通过利用异构并行系统的特定功能来优化应用程序，从而提高系统性能。
3. 系统架构设计
系统架构设计是为了实现异构并行的高性能计算，设计合理的系统架构，充分利用异构并行计算资源，从而提高计算机的性能。
五、结论
基于异构并行系统的高性能计算技术，是目前学术界和工业界研究的热门领域。异构并行系统的应用参与发展和提高了计算机的计算速度和性能，其广泛的应用前景不言而喻。在未来的发展中，随着新的计算处理器推出，基于异构并行系统的高性能计算技术也将会得到更好的发展。