随着超级计算机技术的发展，大数据应用中大规模稀疏问题的求解成为可能，而稀疏问题的不规则计算和访存特性又给应用实现和性能优化带来了挑战。异构众核是超级计算机系统中的常见架构，其设计向应用开发者提出了高要求，如何发挥其强大的计算能力成为一个难题。分析了稀疏计算的性能优化挑战，介绍了基于典型异构众核计算机系统的3种大规模稀疏处理类应用设计和性能优化案例，以期为在新一代异构众核系统上开展大规模稀疏计算问题求解提供借鉴。