GPGPU

Обчислення загального призначення на графічних процесорах (GPGPU, рідко GPGP або GP²U) це використання графічного процесора (GPU), який зазвичай обробляє обчислення тільки для комп'ютерної графіки, для того щоб виконанати обчислення в додатках, традиційно виконуваних центральним процесором (CPU).^[1][2][3][4] Використання декількох відеокарт в одному комп'ютері, або великої кількості графічних чипів, паралелізує вже паралельну природу обробки графіки.^[5] Більше того, навіть одна GPU-CPU платформа процесора забезпечує переваги, які не пропонують декілька центральних процесорів (CPU) самі по собі за рахунок спеціалізації в кожному чипі.^[6]

По суті, конвеєр GPGPU є видом паралельної обробки між одним або більше графічних процесорів і центральних процесорів, які аналізують дані так, якби вони були в зображені на малюнку або у іншій графічній формі. Оскільки відеокарти можуть працювати над зображенням і графічними даними зі швидкістю в десятки або навіть сотні разів більшою ніж у традиційного процесора, перенесення даних у графічні дані, а потім за допомогою GPU переглядати і аналізовувати їх в результаті може призвести до суттєвого прискорення.

Конвеєри GPGPU розроблені з наукових обчислень, багато GPGPU проектів залучені в біоінформатиці та молекулярній біології.

1. ↑ Fung, et al., "Mediated Reality Using Computer Graphics Hardware for Computer Vision" [Архівовано 2 квітня 2012 у Wayback Machine.], Proceedings of the International Symposium on Wearable Computing 2002 (ISWC2002), Seattle, Washington, USA, 7–10 October 2002, pp. 83–89.
2. ↑ An EyeTap video-based featureless projective motion estimation assisted by gyroscopic tracking for wearable computer mediated reality, ACM Personal and Ubiquitous Computing published by Springer Verlag, Vol.7, Iss. 3, 2003.
3. ↑ "Computer Vision Signal Processing on Graphics Processing Units", Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2004) [Архівовано 19 серпня 2011 у Wayback Machine.]: Montreal, Quebec, Canada, 17–21 May 2004, pp. V-93 – V-96
4. ↑ Chitty, D. M. (2007, July). A data parallel approach to genetic programming using programmable graphics hardware [Архівовано 8 серпня 2017 у Wayback Machine.]. In Proceedings of the 9th annual conference on Genetic and evolutionary computation (pp. 1566-1573). ACM.
5. ↑ «Using Multiple Graphics Cards as a General Purpose Parallel Computer: Applications to Computer Vision», Proceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition (ICPR2004) [Архівовано 18 липня 2011 у Wayback Machine.], Cambridge, United Kingdom, 23-26 August 2004, volume 1, pages 805–808.
6. ↑ Mittal, S.; Vetter, J. (2015). A Survey of CPU-GPU Heterogeneous Computing Techniques. ACM Computing Surveys. 47 (4): 1—35. doi:10.1145/2788396.