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信息技术正呈现云计算与端计算、软件与硬件、智能与交互、计算与通信等多种技术融合发展态势。历经单核、同构多核等技术发展，异构多核计算芯片及系统是高性能计算、商业计算、移动计算等应用发展的必然选择。
异构计算系统有两种实现方式：一是将多个不同类型处理器芯片通过片间集成的方式实现节点级异构计算(称之为片间异构);二是基于单(硅)片内集成多个不同处理器内核的异构计算芯片实现，即异构计算在芯片级实现(称之为片内异构)。第二种异构计算芯片技术是当前最新技术。
异构计算芯片是将不同架构的中央处理器CPU(Central Processing Unit)、图形处理器GPU (Graphics Processing Unit)、数字信号处理器DSP(Digital Signal Processor)和FPGA(Field Programmable Gate Array)等特定硬件加速单元依据相关技术标准和规范有机内在融合在一颗芯片上，任务由最合适的工作单元来承担，不同异构内核之间实现协同计算。
随着同构多核达到一定程度，通过核的堆叠提升计算性能遇到严重挑战，芯片级异构计算能够消除同构计算时CPU、GPU、DSP之间数据传输时间，大大提升计算效率，并且以良好的性能协同支持图形处理、信息通信、人工智能、大数据等多领域应用，基于统一编程规范和标准，能大幅减小软件开发编程难度、降低产品研制和维护成本。芯片级异构计算已经成为解决计算与效能瓶颈的主流技术之一。
当前，全球异构计算领域呈现三强鼎立的态势，分别是以AMD、高通、ARM、三星、北京华夏芯等为主体的全球异构计算系统HSA(Heterogeneous System Architecture)联盟，以IBM、Google、英伟达为主OpenPOWER联盟和以Intel主导的异构计算体系。其中，Intel公司异构计算体系主要为其自身系列产品和服务使用，在PC与高性能移动计算领域优势明显;HSA是完全开放的异构计算联盟，由于ARM、高通、三星等巨头参与，在高性能移动计算领域拥有显著优势。OpenPOWER联盟以IBM POWER芯片架构技术为基础，成立时间最晚，主要面向高性能计算领域应用。
异构计算作为新兴技术同样面临诸多问题和挑战，例如从传统同构系统、片间异构到片内多核异构，如何对应不同的编程方式、软硬件架构以及生态系统等;对于异构计算系统，无论是片间异构还是片内异构，都需要考虑如何建立完善的软硬件体系来支撑全新异构计算体系，进而解决生态问题，使下游产业链用户主动采用异构计算技术。为应对以上困难及挑战，在以上三强中，Intel基于其工艺、技术的先进性，在PC领域已向异构计算技术路径发展，目前已有CPU和GPU构成的片间异构和X86加SSE(Streaming SIMD Extensions)DSP的片内异构产品，并择机向智能终端等移动计算领域拓展。
