高性能计算（HPC）环境下的CPU/GPU异构编程一直是一个备受关注的研究课题。在传统的HPC应用中，CPU一直扮演着主导角色，但随着GPU性能的不断提升，GPU在加速计算方面展现出了巨大的潜力。 CPU与GPU之间的异构编程涉及到如何有效地利用两者的计算资源，以达到更高的性能。在实际应用中，程序员需要考虑数据的传输、任务的划分和调度等问题，才能实现最佳的计算效率。 针对CPU/GPU异构编程的优化实践，可以通过优化算法、数据布局和并行化策略等手段来提高计算性能。同时，针对特定的应用场景，还可以采用混合编程模型，充分发挥CPU和GPU各自的优势。 在众多HPC应用中，深度学习和大规模模拟是CPU/GPU异构编程的热门领域。通过合理的并行化方案和优化策略，可以在这些应用中取得令人瞩目的性能提升。 随着人工智能和大数据技术的迅猛发展，CPU/GPU异构编程的重要性也日益凸显。只有深入研究和实践，才能推动HPC领域的发展和创新。 因此，我们呼吁更多的研究者和开发者加入到CPU/GPU异构编程优化实践的行列中，共同探索更加高效、灵活的计算模式，为HPC领域的发展贡献自己的力量。 |
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