就是指的cpu异构计算分数。
所谓异构计算，是指CPU+GPU或者CPU+其它设备（如FPGA等）协同计算。一般我们的程序，是在CPU上计算。当大量的数据需要计算时，CPU显得力不从心。需要其它的方法来解决计算速度，这就是异构计算。
例如可利用CPU（CentralProcessingUnit）、GPU（GraphicProcessingUnit）、甚至APU(AcceleratedProcessingUnits，CPU与GPU的融合)等计算设备的计算能力从而来提高系统的速度。
异构系统越来越普遍，对于支持这种环境的计算而言，也正受到越来越多的关注。IGPU异构能力分数越高，就说明处理器在计算时就越快。
扩展资料：
异构计算的实现。
目前异构计算使用最多的是利用GPU来加速。主流GPU都采用了统一架构单元，凭借强大的可编程流处理器阵容，GPU在单精度浮点运算方面将CPU远远甩在身后。英特尔Corei7965处理器，在默认情况下，它的浮点计算能力只有NVIDIAGeForceGTX280的1/13，与AMDRadeonHD4870相比差距就更大。
不同厂商通常仅仅提供对于自己设备编程的实现。对于异构系统一般很难用同种风格的编程语言来实现机构编程，而且将不同的设备作为统一的计算单元来处理的难度也是非常大的。
基于GPU编程的，目前主要两大厂商提供：一个是NVidia，其提供的GPU编程为CUDA，目前使用的CUDASDK4.2.另一个是AMD，其提供的GPU编程为AMDAPP（其前身是ATIStream），目前最新版本AMDAPP2.7。
这两个软件是不兼容的，各自为政。作为软件开发者而言，用CUDA开发的软件只能在NVidia相应的显卡上运行，用AMDAPP开发的软件，只能在ATI相应的显卡上运行。
参考资料来源：
