GPGPU является акронимом для области компьютерной науки, известной как "вычисления общего назначения на графическом процессоре (GPU)"

GPGPU является акронимом для области компьютерной науки, известной как "вычисления общего назначения на графическом процессоре (GPU)". Двумя крупнейшими производителями графических процессоров являются NVIDIA и AMD, хотя Intel недавно двигался в этом направлении с Haswell APU. Существует два популярных фреймворка для GPGPU - NVidia CUDA, который поддерживается только на его собственном оборудовании, и OpenCL, разработанный Khronos Group. Последний является консорциумом, в который входят все AMD, NVidia, Intel, Apple и другие, но стандарт OpenCL лишь частично поддерживается NVidia - частично отражая соперничество между производителями графических процессоров в соперничестве с каркасами программирования.

Привлекательность использования графических процессоров для других задач в значительной степени связана с возможностями параллельной обработки многих современных графических карт. На некоторых картах тысячи потоков могут обрабатывать похожие данные по невероятным расценкам.

В прошлом процессоры сначала эмулировали потоки/множественные потоки данных посредством интерполяции задач обработки. Со временем мы получили несколько ядер с несколькими потоками. В настоящее время на видеокартах размещается ряд графических процессоров, в которых размещено больше потоков или потоков, чем у многих процессоров, и чрезвычайно быстрая память, объединенная вместе. Это огромное увеличение потоков в исполнении достигается благодаря технологии SIMD, которая означает Single Instruction Multiple Data. Это делает среду уникальной для тяжелых вычислительных нагрузок, которые могут подвергаться параллелизации. Кроме того, этот метод также является одним из основных различий между графическими процессорами и процессорами, поскольку они делают все, для чего они предназначены.

Дополнительная информация на http://en.wikipedia.org/wiki/GPGPU