【GPU-CPU协作计算模式】是指利用GPU（图形处理器）和CPU（中央处理器）的各自优势，协同处理计算任务的一种方法。在当前的高性能计算领域，这种模式被广泛应用以提高计算效率，特别是在处理大规模并行计算任务时。GPU因其高度并行的架构，非常适合处理大量数据的并行运算，而CPU则擅长执行复杂的控制逻辑和串行任务。
【GPU通用计算】是指GPU不仅仅用于图形渲染，而是作为一个通用的计算平台，能够处理各种非图形计算任务。GPU的并行计算能力使其在科学计算、数据分析、机器学习等领域展现出强大的性能。
【任务划分】是GPU-CPU协作计算的核心步骤，将计算任务分解为多个子任务，这些子任务可以根据其特性分配给GPU或CPU执行。合理的任务划分和调度可以最大化利用硬件资源，提高计算效率。
【任务调度算法】在GPU-CPU协作计算中起着关键作用。它需要考虑如何根据任务的特性和系统资源的状态，动态地分配任务给GPU或CPU，确保系统的整体性能最优。优化的任务调度算法可以降低任务间的通信开销，减少等待时间，提高计算吞吐量。
【主从模型（Master/Worker）】是描述GPU-CPU协作计算的一种常见模型。在这个模型中，CPU作为“主”（Master），负责整体任务的管理和调度，而GPU作为“从”（Worker），执行由CPU分配的并行计算任务。这种模型有效地分离了控制逻辑和并行计算，使得系统运行更加协调。
【论文内容】提到，通过实验验证了提出的GPU-CPU协作计算模式的有效性，它能充分发挥GPU的并行计算能力，同时利用CPU处理串行指令和控制逻辑，从而提高整体计算效率。文章还探讨了任务划分和调度策略对系统性能的影响，以及如何优化这些策略来提升计算效率。
GPU-CPU协作计算模式是利用GPU的并行计算能力和CPU的控制逻辑处理能力，通过任务划分和优化调度，实现高效处理计算密集型问题的方法。这种模式对于解决现代计算挑战，如大数据处理、深度学习等，具有重要的理论和实践意义。
