我们读取cpu跑分时要不要加上igpu异构能力分数，igpu有什么作用？

对于家庭电脑用户，如果想通过鲁大师跑分来了解处理器的实际性能水平，建议不要太在意iGPU得分。

iGPU主要增强处理器通过CPU+GPU协同工作，提升处理器的OpenCL、并行、异构等计算能力，使不同类型指令集和体系架构的计算单元组成的高性能计算系统，理论上是先进的。

但是在家用电脑上支持的软件/游戏寥寥可数，几乎没有实质性的加速作用，而这个计算又增加了很多的CPU的得分，如果加上了这部分得分就让处理器获得了实际计算性能无法达到的的得分，让跑分与日常实际使用环境脱节，需要注意的一点是，异构计算不等于显卡针对特定行业软件加速，这是两个不同的概念。

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1、就是异构计算，让日益强大的融合型GPU通过异构计算技术辅助CPU来进行计算，就是说GPU的运算量比重在加大，软件更依赖GPU运行。比如打游戏经常用的DX12软件，游戏下用DX12和不用的性能能有快翻番的差距。

2、相对于串行计算，并行计算可以划分成时间并行和空间并行。时间并行即流水线技术，空间并行使用多个处理器执行并发计算，当前研究的主要是空间的并行问题。以程序和算法设计人员的角度看，并行计算又可分为数据并行和任务并行。数据并行把大的任务化解成若干个相同的子任务，处理起来比任务并行简单。

3、它追求的最终目标是使计算任务的执行具有最短时间。

扩展资料：

（1）异构计算技术从80年代中期产生，由于它能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。本文作者还强调了未来异构计算研究应注意的一些方面。

（2）随着通信和网络技术的迅速发展，网络计算概念应运而生。同构网络计算系统now或cow首先兴起，接着很快涌现出异构网络计算系统，从而使异构计算近年来成为并行/分布计算领域中的主要研究热点之一。

（3）在异构计算系统上进行的并行计算通常称为异构计算。人们已从不同角度对异构计算进行定义，综合起来我们给出如下定义：异构计算是一种特殊形式的并行和分布式计算，它或是用能同时支持simd方式和mimd方式的单个独立计算机，或是用由高速网络互连的一组独立计算机来完成计算任务。它能协调地使用性能、结构各异地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。

（4）它所使用的计算资源具有多种类型的计算能力，如simd、mimd、向量、标量、专用等；

（5）它需要识别计算任务中各子任务的并行性需求类型；

（6）它需要使具有不同计算类型的计算资源能相互协调运行；

（7）它既要开发应用问题中的并行性，更要开发应用问题中的异构性，即追求计算资源所具有的计算类型与它所执行的任务（或子任务）类型之间的匹配性。

igpu是integrated graphics processing unit，也就是集成显示核心。只有开启了核心显卡，而且核心显卡在运行才能有igpu分数。一般来说igpu的分数没有参考价值，因为目前的程序的api根本不支持GPU来辅助处理，就是显卡当cpu用。这个技术AMD更先进，AMD叫APU HSA，但是支持的程序实在太少了，家用根本涉及不到。

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