资源密集型应用是指那些在运行过程中占用大量计算、存储和网络资源的应用程序。这些应用可能是大数据分析、科学计算、人工智能等领域的软件，在处理海量数据和复杂计算时往往需要充分利用系统资源以保证高性能。然而，资源密集型应用往往面临着性能差异的问题，即在不同的硬件环境或配置下性能表现有所差异。为了优化资源密集型应用的性能差异，可以采取以下策略：

1. 平台适配与优化

对于资源密集型应用来说，不同的硬件平台下可能会有不同的性能表现。因此，需要针对不同的硬件平台进行适配和优化，以充分利用硬件资源。例如，在多核处理器环境下，可以使用并行计算来提高应用的性能；在GPU加速环境下，可以使用GPU进行并行计算加速。通过针对不同硬件平台的优化，可以提高资源密集型应用的性能稳定性和表现。

2. 内存管理和优化

资源密集型应用往往需要大量的内存来支撑其运行，而内存的访问速度和优化对应用的性能有着重要影响。因此，对内存管理和优化是优化性能差异的重要策略之一。可以通过减少内存访问次数、优化内存分配和释放、提高内存访问速度等方式来提高资源密集型应用的性能表现。

3. 算法优化

在资源密集型应用中，算法的优化可以显著提高性能和降低性能差异。通过对算法进行优化，可以在减少计算量的同时提高程序的性能。例如，可以通过减少冗余计算、采用更高效的算法、优化数据结构等方式来提高应用的性能表现。

4. 数据压缩与传输优化

对于需要大量数据传输的资源密集型应用，数据的压缩和传输优化可以减少网络带宽的占用，提高数据传输的效率。通过采用数据压缩算法、优化传输协议和网络连接，可以降低数据传输的延迟和提高传输速度，从而提高应用的性能稳定性。

5. 文件系统优化

对于涉及大量文件读写的资源密集型应用，文件系统的优化可以显著提高应用的性能表现。可以通过采用更高效的文件系统、优化文件访问方式、使用缓存和预读取等方式来提高文件系统的性能，从而减少文件操作对应用性能的影响。

综上所述，资源密集型应用的性能差异优化策略包括平台适配与优化、内存管理和优化、算法优化、数据压缩与传输优化、文件系统优化等方面。通过综合采取这些策略，可以有效提高资源密集型应用的性能稳定性和表现，从而更好地满足用户需求。