异构体系结构中的性能差异是指由不同类型的处理器和计算资源组成的系统中，不同计算单元之间的性能差异。在这样的系统中，为了最大化整体系统的性能和效率，需要设计合适的调度策略来充分利用各种异构计算资源。

一般来说，在异构体系结构中，可能会包含 CPU、GPU、FPGA、ASIC 等不同类型的处理器和加速器。这些计算单元在处理不同类型的任务时往往表现出不同的性能优势。比如，CPU 在处理顺序性任务和控制流程上具有较强的性能优势，而 GPU 则在并行计算和图形处理方面更为出色。因此，如何将不同类型的任务有效地分配给不同的计算单元，将对整体系统的性能产生重要影响。

为了应对异构体系结构中的性能差异，有一些常见的调度策略可以被采用。这些策略包括但不限于：

1. 静态任务分配：根据不同计算资源的性能优势，静态地将特定类型的任务分配给相应的计算单元。这种方法简单直接，但无法适应工作负载的变化和不确定性。

2. 动态任务调度：根据任务的属性和系统的实时负载情况，动态地决定将任务分配给哪些计算单元。这种调度策略可以在运行时根据需求进行调整，适应不同工作负载下的性能需求。

3. 弹性计算资源配置：在异构体系结构中，可以根据任务属性和优化目标，将相同类型的任务分配给不同类型的计算单元。比如将某些计算密集型任务分配给 GPU，将某些 I/O 密集型任务分配给 FPGA。

4. 遗传算法和神经网络等智能方法：利用机器学习和优化算法，根据历史任务执行情况和实时负载状态，训练模型来预测最优的任务分配方案，从而实现更智能的调度决策。

总的来说，针对异构体系结构中的性能差异，合理的调度策略可以显著提高系统的整体性能和效率。未来随着机器学习和人工智能技术的不断发展，我们可以期待更加智能化和优化的调度策略，帮助异构计算系统更好地适应复杂多变的应用场景。