异构并行用到的技术有哪些，列出20条并详细描述

1. GPU加速：通过利用GPU的并行计算能力，加速程序的运行速度。
2. 多线程：利用多线程并行处理任务，提高程序的效率。
3. OpenMP：C++的一种并行计算API，可以通过指令实现并行化。
4. MPI：消息传递接口，用于实现分布式计算。
5. CUDA：NVIDIA提供的用于GPU并行计算的编程平台。
6. OpenCL：一个跨平台的开放式并行编程的API标准，可以在不同的硬件上实现并行计算。
7. TBB：Intel线程构建块，用于简化多线程编程任务。
8. C++ AMP：Microsoft提供的可以在CPU和GPU上共同执行的编程接口。
9. POSIX线程：用于控制线程的状态和互斥访问的POSIX标准。
10. SPL：并行算法库，用于实现并行计算的高级算法。
11. Pthreads：POSIX标准定义的线程库。
12. 异步IO：用于将IO操作与其他任务并行处理。
13. 分布式共享内存：利用网络将多台计算机的内存连接起来，实现共享内存。
14. 分布式文件系统：将文件分割成块存储在不同的计算机上，实现分布式文件共享。
15. 数据分区：将数据分割成多个部分，分别在不同线程或计算机上进行处理。
16. 数据流：将数据划分为一系列流，每个流在不同线程或计算机上进行处理。
17. 管道并行：使用管道将处理过程串联起来，实现并行处理。
18. 任务并行：将一个任务分割成多个子任务，并在不同线程或计算机上分布执行。
19. 内存高速缓存：利用高速缓存提高内存访问速度，实现并行计算。
20. 任务调度器：利用系统任务调度器自动调度任务并分配给不同的线程或计算机。