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GPU計算是指利用圖形卡來進行一般意義上的計算，而不是傳統意義上的圖形繪制。時至今日，GPU已發展成為一種高度并行化、多線程、多核的處理器，具有杰出的計算功率和極高的存儲器帶寬。如圖：
具體地說，GPU專用于解決可表示為數據并行計算的問題——在許多數據元素上并行執行的程序，具有極高的計算密度（數學運算與存儲器運算的比率）。由于所有數據元素都執行相同的程序，因此對精密流控制的要求不高；由于在許多數據元素上運行，且具有較高的計算密度，因而可通過計算隱藏存儲器訪問延遲，而不必使用較大的數據緩存。
數據并行處理會將數據元素映射到并行處理線程。許多處理大型數據集的應用程序都可使用數據并行編程模型來加速計算。在 3D渲染中，大量的像素和頂點集將映射到并行線程。類似地，圖像和媒體處理應用程序（如渲染圖像的后期處理、視頻編碼和解碼、圖像縮放、立體視覺和模式識別等）可將圖像塊和像素映射到并行處理線程。實際上，在圖像渲染和處理領域之外的許多算法也都是通過數據并行處理加速的——從普通信號處理或物理仿真一直到數理金融或數理生物學。在上述領域，GPU計算已經獲得了成功的應用，并取得了令人難以置信的加速效果。
整套GPU高性能方案采用通用CPU和專用GPU均衡設計，既保證了GPU的處理性能，又兼顧了通用CPU的計算能力。既保證了適合GPU的高并行度計算應用的需求，同時也保證了非高并行度應用和尚未進行GPU移植的應用需求。并且由于GPU具有較高浮點計算性能的特點，方案中使用GPU作為主體計算資源，將圖形處理器引入到高性能計算領域。
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