前面我们对CPU、GPU、APU和GPGPU、MIC进行了简要分析。下面我们来小结概况下。首先我们从未来发展趋势来看，并行计算的应用会越来越多，这主要体现在原有的游戏、3D动画、特效渲染和其他科学领域。而由于CPU和GPU早期的设计思路的不同，CPU在通用计算领域和逻辑处理方面，拥有较为强大的计算性能，但对于数学计算方面，其速度并不如拥有海量处理核心的GPU快。相反，GPU虽然数学计算性能强大，大规模并行处理方面有突出表现，但逻辑处理能力不足，不能胜任日常和通用型计算，而只能应用在某些计算领域。
经过多年的发展，GPU已经在很多领域得到应用，尤其是在超级计算机方面。比如中国“星云”和“天河一号”分别配备了AMD Radeon HD 4870 X2、NVIDIA Tesla C2050，通过使用特殊软件让GPU执行并行数据操作，分担CPU工作量，提升计算速度。
“天河一号A”采用至强CPU+Nvidia GPU异构计算模式
在此思路上，不少厂商也都纷纷提出了加速处理器、协处理器的概念。比如AMD的APU加速处理器和英特尔的至强融核协处理器，就是其中最为典型的代表。
至强融核协处理器
APU主打CPU和GPU融合，通过提升GPU的通用计算性能和协同计算，将具有高性能处理器和显卡核心放置在同一个芯片上，大幅提升计算机运行效率。基于MIC架构的至强融核产品，专门面向百亿亿次计算时代而设计，将着眼于更多、更小的内核和更宽的矢量单元，并且能上下兼容、保护用户投资、实现更强扩展，在已有编程模式下，和已有的处理器（至强系列）之外，提供更为强大的并行计算效率。
另一方面，APU和至强融核都被各自厂商寄予了厚望。它们各自也都有着自己完整的发展路线图。AMD的APU实现CPU和GPU融合，将通过物理整合、平台优化、架构整合和架构与系统整合四大步骤逐步推进；而英特尔的至强融核，其第一代产品将首先应用在HPC高性能计算领域，未来将会逐步扩展到包括服务器和工作站、数据中心在内的各个企业级计算应用领域。
纵观未来发展模式，仅凭单一的架构来实现更高的计算效率显然并不现实。采用CPU+GPU的异构计算模式（包括CPU+协处理器、加速处理器等），势必会迎来更大的发展浪潮。相比这种发展趋势的担忧，我们更应将注意力放在这种异构模式下的软件生态系统建设上面。
