异构集群是一种特殊类型的集群系统，其独特之处在于系统中的计算机具有不同的体系结构，这意味着这些计算机可能使用不同的处理器，如CPU、GPU、FPGA或ASIC等，异构计算的概念源自80年代中期，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。
在异构集群中，各个节点间的协作方式和任务分配策略至关重要，在负载均衡集群中，性能的叠加是关键，而在高可用性集群中，当某个节点失效的情况下，其上的任务会自动转移到其他正常的节点上，异构数据库系统也是异构计算的一种应用，它是多个相关的数据库系统的集合，可以实现数据的共享和透明访问。
异构集群是一种计算集群，它由不同类型的硬件或软件组成的节点构成，这些节点可能包括不同的处理器（如CPU、GPU、FPGA等）、内存、存储和网络技术，在异构集群中，这些不同的组件协同工作，以优化性能、降低成本或满足特定的计算需求。
下面是一个简单的介绍，用于描述异构集群的一些特点：
| 特性 | 描述 |
| 硬件组成 | 包括不同类型的处理器（CPU、GPU、FPGA等），不同的内存和存储配置，以及可能不同的网络设备 |
| 节点多样性 | 集群中的节点可能由不同的制造商或具有不同的技术规格 |
| 算力优化 | 根据工作负载的需求，分配最适合的处理资源，比如图形处理任务可以分配给GPU节点 |
| 性能扩展 | 可以通过添加或替换不同类型的节点来扩展集群性能 |
| 成本效益 | 结合不同成本和性能的硬件，可以优化整体成本 |
| 灵活性 | 适用于多种类型的工作负载，可以根据需求调整资源分配 |
| 管理复杂性 | 由于硬件和软件的多样性，管理和维护可能更为复杂 |
| 资源管理 | 需要有效的资源管理工具和调度程序，以确保工作负载能在正确的硬件上运行 |
| 典型应用场景 | 适用于深度学习、大数据分析、高性能计算等需要不同类型计算资源的场景 |
异构集群的设计和实现要求有良好的管理和调度机制，以确保不同的计算任务可以高效地在相应的硬件资源上执行，通过这种方式，异构集群可以提供比单一类型的计算集群更高效和灵活的计算服务。
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