异构计算图的划分本质是拓扑感知与资源适配的深度博弈，其核心矛盾并非简单的任务拆分，而是在节点算力差异、链路带宽波动、任务依赖复杂度交织的场景中，找到通信延迟梯度与计算效率峰值的动态平衡点。最初接触这类问题时，很容易陷入均匀划分的认知误区，认为将任务量平均分配到各节点便能实现最优，但实际场景中，异构节点的处理能力差异、跨节点数据传输的隐性开销，往往会让看似均衡的划分沦为效率陷阱。就像在边缘异构集群的实践中，曾见过将智能驾驶的感知任务均匀拆分到车载GPU和路侧边缘节点的案例，结果因路侧节点与车载终端的通信链路带宽波动，导致图像特征数据传输延迟飙升，反而让原本能实时完成的目标检测任务出现卡顿，而车载GPU却因只分配到少量轻量任务处于资源闲置状态。真正的权衡始于对“异构”本质的深刻理解—不仅是硬件算力的层级差异，更是任务依赖拓扑与通信链路特性的动态耦合，只有打破“静态划分”的思维定式，建立基于实时状态的自适应调整机制，才能让通信开销与计算效能形成互补而非对立。这种认知的转变，来自于大量实际场景的验证：当某类密集型任务在高性能节点上运行时，过度集中的计算负载会引发局部瓶颈，而分散划分又会导致跨节点通信激增，唯有让划分策略具备感知任务语义与资源状态的双重能力，才能在两者间找到精妙的平衡，这种平衡不是一成不变的静态最优解，而是随任务推进和环境变化持续迭代的动态稳态。
资源建模是权衡通信与计算的基础前提，其深度直接决定划分算法的落地效能。异构环境中，每个计算节点的算力、内存带宽、缓存结构存在天然差异，而通信链路的带宽波动、延迟阈值、稳定性更是动态变化的变量，简单以算力数值作为划分依据，必然会导致资源错配。有效的建模需要突破单一维度的局限，构建涵盖计算能力、内存特性、通信链路三大维度的多维资源画像，其中计算能力不仅包括浮点运算吞吐量，还需考量特定任务类型的适配效率，比如GPU对张量计算的加速优势、CPU对串行逻辑处理的精准把控，以及专用ASIC芯片对特定算法的硬解码能力，这些特性都需要转化为可量化的适配权重，避免将适合GPU的并行计算任务分配到CPU节点造成算力浪费。内存特性要兼顾缓存命中率与数据存取延迟，比如三级缓存的访问速度差异、显存的带宽瓶颈，这些因素直接影响任务执行时的数据读取效率，在建模时需要纳入任务数据的大小与缓存层级的匹配度指标。通信链路则需实时捕
