本發(fā)明公開(kāi)了一種基于 GPU/CPU 混合架構(gòu)的流程序多粒度劃分與調(diào)度方法，包括：根據(jù)數(shù)據(jù)流程序各個(gè)任務(wù)的計(jì)算特點(diǎn)以及任務(wù)之間的數(shù)據(jù)通信量，將任務(wù)分配到合適的計(jì)算平臺(tái)上；利用 GPU 端任務(wù)的并行性將其均衡分裂到各個(gè) GPU，以避免 GPU 間高額的通信開(kāi)銷(xiāo)；通過(guò)選擇 CPU 核，將 CPU 端各任務(wù)均衡分配給各 CPU 核，以保證負(fù)載均衡并提高 CPU 核的利用率；采用多種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和多種訪問(wèn)類(lèi)型的方法，以提高內(nèi)存的訪問(wèn)效率；通過(guò)生成目標(biāo)模板類(lèi)和壓縮目標(biāo)結(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，降低目標(biāo)代碼的冗余量。