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親子の対立 実例
およそ30%の胎児は出産まで到達せず（22%は臨床上の妊娠に達しない）、これは母と子の第二の対立の舞台を作る。胎児は自然流産のための質のカットオフポイント（自分自身を切り捨てる地点）を持つが、それは母親が期待する値よりも低い。母親も繁殖人生の終わりに近づけば質のカットオフポイントは下げざるを得ないだろう。高齢の母親が遺伝的障害を持った子をより多く産みやすいのはこの影響を受けているかも知れない。
はじめは妊娠の持続は母親の黄体ホルモンによってコントロールされる。しかし妊娠後期には母親の黄体ホルモンの分泌を引き起こす、母胎の血中に放出されるヒト絨毛性ゴナドトロピンによってコントロールされる。これはまた母親にとっての最適量よりも多くの血液の供給を求める胎児のために、胎盤への血液の供給を巡る対立も引き起こす（高い出生時体重はそれだけで母親にとっての危険因である）。これは高血圧症を引き起こす。この出生時体重ははっきりと母親の血圧と相関している。
インター・ステラ (ゲーム)
『INTER STELLAR』（インターステラ）は、1983年に船井電機グループであった大東音響がパイオニア・学研の協力を得て製作し、フナイ（船井電機の関連会社）から発売されたアーケード用レーザーディスクゲームである。1983年12月1日発売、定価155万円。
コクピット型の専用筐体で、5.1chのサラウンドスピーカーを搭載。背景の映像はレーザーディスクゲームとしては異例のコンピュータグラフィックスを使用しており、宇宙砂漠、氷の惑星、オーロラ空間などのCG映像が背景に再生される。CGは学研が制作した。
ゲーム内容は3D視点のシューティングゲームで、対空・対地攻撃戦闘機『フェラルドランサー』を操作して、敵戦闘機・爆撃機・地上基地・戦車などの侵略者をレーザーガンとバーン爆弾で撃破し、未来都市αから惑星Eを目指す。
1984年には続編の「インターステラ ザンガス」の発売が予告されていたが、未発売に終わった。
インター・ステラ (ゲーム) 移植
LDソフト。プレイにはパイオニア製MSX「PALCOM」シリーズもしくはER-101（拡張プロセッサ）を接続したMSXと、LDコントロールに対応したLDプレイヤーが必要。
エシュズオルンミラ
『エシュズオルンミラ』（Esh's Aurunmilla）は、前作『インター・ステラ』に続いて、1984年に船井電機、学研から発売されたレーザーディスクゲーム。
エシュズオルンミラ 解説
4方向レバーとボタンで主人公を操作する。操作は『ドラゴンズレア』、舞台は『スペースエース』に近い内容だが、方向指示があり、オープニングで説明が出る。指示のタイミングが合わないとミスとされ、ライフが1つ減る。ライフが0になったらゲームオーバーとなる。全ステージをクリアするとオールクリアとなり、エンディングが見られる。ダン・デービスの声は曽我部和行が演じている。
安酸敏眞
安酸 敏眞（やすかた としまさ、1952年1月 - ）は、日本の思想史研究者。Ph.D.（ヴァンダービルト大学・1985年）。博士（文学）（京都大学・1997年）。
安酸敏眞 人物
鳥取県米子市生まれ。鳥取県立米子東高等学校を経て、1975年京都大学文学部卒業。1980年同大学院文学研究科博士課程修了。1985年ヴァンダービルト大学大学院修了。1985年日本学術振興会特別研究員、1987年盛岡大学文学部助教授、1993年聖学院大学人文学部助教授、1996年同人文学部教授、2002年同人文学部欧米文化学科長を経て、2004年より北海学園大学人文学部英米文化学科教授。2010-2012年同人文学部長。2014年-2016年同図書館長。2017年より北海学園大学学長に就く。2021年より学校法人北海学園理事長。2023年北海学園大学定年退職。同学長退任。同名誉教授。
安酸敏眞 受賞歴
処女作Ernst Troeltschにより、昭和62年度日本宗教学会賞受賞。
安酸敏眞 研究領域
E・トレルチとG・E・レッシングに関する研究で知られているが、それ以外にも宗教改革期のスピリチュアリストのセバスティアン・フランクや19世紀の古典文献学者アウグスト・ベークに関する研究にも取り組んでいる。
AFC U-16女子選手権2009
AFC U-16女子選手権2009（英: AFC U-16 Women's Championship 2009）は、2009年11月4日から11月15日にかけて、タイで開催された第3回目のAFC U-16女子選手権である。韓国が同大会初の優勝を飾り、同国代表のキム・ダヘが大会最優秀選手に選出された。また日本代表の京川舞が、得点王とフェアプレー賞を受賞した
。
この大会は2010 FIFA U-17女子ワールドカップのAFC地域予選を兼ねて開催され、決勝戦に進出した韓国と北朝鮮、そして3位決定戦に勝利した日本の3か国が出場権を獲得した。
AFC U-16女子選手権2009 予選大会
マレーシア国内の3会場で開催され、計9か国が参加。A・Bグループの上位2か国及び、3位の国の成績上位国が本大会への出場権を得るというレギュレーションで行われた。
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AFC U-16女子選手権2009 本大会
前回大会の上位3か国は出場権を得ている。
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安部裕史
安部 裕史（あべ ひろし、1958年 - ）は、日本のアマチュア天文家。島根県松江市（旧・八束郡八束町）の自宅近くに観測所(IAUの天文台コード367 Yatsuka)を構える。
島根県八束郡八束町出身。神戸大学理学部卒。本職は市立病院職員。1993年10月8日に宮坂正大とともに(7097)八束を発見したのをはじめ、これまで28個の小惑星を発見・共同発見した。
発見した小惑星へは、自身の観測地である(7097)八束や(8113)松江、松江市に住んだことのある小泉八雲の本名にちなんだ(8114)ラフカディオなど地元にちなんだ命名も多い。
さらに2007年8月8日にはこぎつね座に当時9.5等の新星、こぎつね座V458星を発見している。
小惑星(5379)安部裕史は、清里大友天文台(天文台コード894)で1991年にこの天体を発見した大友哲と村松修により、安部の名前に因んで名付けられたものである(M.P.C. 35482)
シアターサンモール
シアターサンモール（英語：theater Sun-mall）は、東京都新宿区新宿一丁目19番10号にある劇場である。サンモール劇場が管理している。
シアターサンモール 概要
1989年に完成し、客席数は294席で全席可動席である。主な演劇やコンサート、ミュージカルなどに対応できるほか、可動式舞台も持っている。
ナサニエル・バンクス
ナサニエル・プレンティス・バンクス（英: Nathaniel Prentice Banks、1816年1月30日-1894年9月1日）は、アメリカ合衆国の政治家、軍人である。マサチューセッツ州知事、アメリカ合衆国下院議長を務め、南北戦争のときは北軍の将軍だった。
ナサニエル・バンクス 初期の経歴
バンクスはマサチューセッツ州ウォルサムで、ナサニエル・プレンティス・バンクス・シニアとレベッカ・グリーンウッド・バンクス夫妻の最初の子として生まれた。公立学校の教育を受けただけで、若いうちに地元の綿糸工場でボビン・ボーイとして働き始めた。その生涯を通じてユーモアのある渾名、ボビン・ボーイ・バンクスで知られた。その後、機械工として修行し、短期間幾つかの週刊新聞の編集を行い、さらに法律を勉強して23歳で法廷弁護士として認められた。公衆の間での演説家としてその活力と能力が間もなく評判を取るようになった。よく響くはっきりした声と厳かな話し方で聴衆の前では指導的な姿に映るようになった。1847年4月11日、ロードアイランド州プロビデンスで、元工場従業員メアリー・セオドシア・パーマーと長い恋愛の後で結婚した。
ナサニエル・バンクス 政歴
バンクスは民主党員として1849年から1853年までマサチューセッツ州下院議員を務め、この間の1851年と1852年は議長を務めた。1853年の州憲法制定会議でも議長となり、同年に民主党と自由土地党の連衡候補者としてアメリカ合衆国下院議員に当選した。1854年にはノウ・ナッシング党として再選された。
ナサニエル・バンクス 政歴
連邦議会第34会期の開会時に、奴隷制がこの国に徐々に広がることに反対する幾つかの党の者達が団結してバンクスを議長に推し、1844年12月3日から1856年2月2日まで延々と続く最長でしかも最も激しい議長選びの後で、133回目の投票で議長に選出された。これは共和党としての最初の全国的な勝利と言われてきた。バンクスは反奴隷制の支持者を初めて議会の重要な地位に着け、カンザス州の紛争やチャールズ・サムナー上院議員の杖打ち事件の調査に協力した。さらに、バンクスの指名と決定には公平さの遺産も残した。1856年の大統領選挙では、ジョン・C・フレモントを共和党の中道候補として指名させる重要な役割を演じた。この過程の一部としてバンクスは、奴隷制の拡大に反対するノウ・ナッシング党が前もって調整していた大統領候補指名を辞退し、フレモント支持に動いた。その後の数年間、バンクスはマサチューセッツ州でノウ・ナッシング党と共和党の連衡に支持された。バンクスのノウ・ナッシング党の政策に対する興味は最低限のものであり、投票のための厳しい居住条件のみを支持した。
1857年にも共和党員として再選され、1857年12月には議席を辞して、1858年から1860年までマサチューセッツ州知事となった。この期間は何年もの不況によって政府の縮小を迫られていた。1860年の大統領選挙では共和党の候補指名を得ることを真剣に試みたが、マサチューセッツ州内の党員の不和、「安全な」共和党優勢州の住人であること、および過去にノウ・ナッシング党に所属していたことで、その機会は失われた。その後短期間イリノイ・セントラル鉄道のシカゴ常駐取締役に雇われ、主に鉄道の所有する広大な土地の販売促進を担当した。
ナサニエル・バンクス 南北戦争
南北戦争の開戦が迫ってくると、エイブラハム・リンカーン大統領はバンクスを閣僚に据えようと考え、最終的には最初の志願兵少将の一人として選定し、1861年5月16日に指名した。南北戦争の開始時点でマサチューセッツ州民兵隊は組織がしっかりしており、装備も良いという認識がその指名決定において重要な役割を果たしており、バンクスは総務局長にも検討された。当初は陸軍士官学校を卒業した将軍達の多くの不満を買ったが、北軍側に新兵と金を惹きつける能力を含めその管理に政治的な恩恵をもたらした。
バンクスは先ずメリーランド州アナポリスで指揮を執り、脱退の危険性があった奴隷所有州であるメリーランド州で南軍支持者を抑制し、次にポトマック川上流でロバート・パターソン准将が攻撃的な動きを取れなかったときにそこの指揮官として派遣された。
ナサニエル・バンクス 南北戦争
ジョージ・マクレラン少将が1862年春に半島方面作戦に出陣すると、シェナンドー渓谷にいるストーンウォール・ジャクソンの南軍がリッチモンド守備の援軍に回ることを阻止するという重要な任務がバンクスの指揮する2個師団に与えられた。バンクス隊が難しい供給線のはずれにあたる渓谷南部に到着すると、大統領が北のはずれにあるストラスバーグまで呼び戻した。このときジャクソンは急速に隣り合うルレー渓谷を下っており、5月25日にバージニア州ウィンチェスターから撤退中のバンクス隊を追い出し、ポトマック川の北まで後退させた。バレーにおけるバンクスや他の北軍将軍達の指揮する優勢な敵に対してジャクソンの操軍と電撃的な攻撃というこの作戦は、北部を当惑させ、ジャクソンをアメリカ史の中でも最も有名な将軍の一人にさせた。
8月9日、バンクスはバージニア州カルペパー郡にあるシーダー山でジャクソン軍と再度遭遇し、攻撃は当初成功したが、南軍A・P・ヒルによる反撃でバンクス軍団を撃退し、南軍がその日の勝利を奪った。その日の終わりに北軍ジョン・ポープ少将の援軍が到着し、ジャクソン軍の残り部隊も同様に到着したので、そこで2日間のこう着状態となった。北部の新聞はバンクスの功績についてお世辞使いの版を用意し、一方南部の新聞はこの戦闘が南部の勝利と宣言した。
ナサニエル・バンクス 南北戦争
バンクスは次にワシントンD.C.防衛軍の指揮を任された。1862年11月にニューヨーク州やニューイングランドから引っ張って来る3万名の新兵を編成することを求められた。元マサチューセッツ州知事としてこれらの州知事とは結び付きがあり、徴兵業務は成功だった。12月にこれら新兵の大部隊を連れてニューヨークから船に乗り、ニューオーリンズに行って、メキシコ湾岸軍指揮官としてベンジャミン・バトラー少将と交代した。ミシシッピ川を遡り、当時ビックスバーグ占領を目指していたユリシーズ・グラント軍と合流する命令を受けたバンクスは、先ずバイユー・テッシュから南軍を追い、ルイジアナ州アレクサンドリアに進軍し、裕福な農業地帯から奴隷、綿花および牛を徴収した。
南軍がその守備隊をミシシッピ川沿いポートハドソンに撤収した時、バンクスは1863年5月にそこを包囲した。ポートハドソンの包囲戦の間に要塞を急襲する試みが2度行われたが、ビックスバーグと同様、惨憺たる結果になった。ポートハドソンではバンクスの承認で、南北戦争の主要な戦いで初めてアフリカ系アメリカ人兵士が使われた。要塞の守備隊は食糧や弾薬が不足し、ビックスバーグが陥落したという報に接した1863年7月9日に降伏した。ミシシッピ川全体が北軍の支配下に入った。
ナサニエル・バンクス 南北戦争
1863年秋、バンクスは主にメキシコにいるフランス軍が南軍を助けたりテキサス州を占領したりしないようにする目的で2度船でテキサスへの遠征を行い、結果的にリオ・グランデ川河口近くの地域とテキサスの離れ島の領有を確保した。
レッド川方面作戦（1864年3月-5月）はバンクスの上官であるグラントが戦略的陽動と考えたものであり、1864年春の一連の協働攻勢作戦の一部として、バンクスには東に侵攻してアラバマ州モービルの占領を望んだ。バンクス自身はその作戦に同意できず、その代わりにガルベストンの占領を望んだが、参謀総長ヘンリー・ハレックから行動の命令が来た。ハレックの作戦はリンカーン内閣に承認されており、バンクスは職務上嫌々ながらそれに従った。
ナサニエル・バンクス 南北戦争
バンクス軍は南軍リチャード・テイラー（元大統領ザカリー・テイラーの息子）のためにマンスフィールドの戦いで大敗を喫し、20マイル (32 km)後退して翌日はプレザントヒルの戦いで踏みとどまった。バンクス軍はアレクサンドリアまでの後退を続け、そこで北軍内陸艦隊の一部と再結集した。デイビッド・ディクソン・ポーター指揮する海軍は南部の綿花を金になる戦利品として取るためにレッド川方面作戦に加わり、バンクスは金持ちの投機家に綿花を集めるために従軍を許していた。この混成部隊にアーカンソー州から陸路を辿れなかった共同軍が加わり、ウィリアム・シャーマンに属する2つの軍団は半ば独立した行動を採り、またこの軍隊が頼る川の水面は危険なくらい低かった。
バンクスはその後退を続けるためにポーターの艦隊に頼ったが、ポーターの艦隊は低水位のためにアレクサンドリアの滝以上は進めなかった。バンクスはジョセフ・ベイリーの提案した計画を承認し、水路に残された僅かな水を上げる手段として突堤を造ることにした。10日間に放火を浴びる1万名の兵士が2つの堤を造り、なんとかポーターの艦隊とバンクス軍を救出した。
この方面作戦の後、シャーマン将軍はそのアトランタに対する作戦を開始する直前だったが、シャーマンはレッド川方面作戦のことを「初めから最後まで最悪のしくじり」と呼んだ。
バンクスはレッド川方面作戦の後で指揮官から外された。
南軍は戦争の残り期間レッド川を保持し続けた。その部隊はロバート・E・リーがバージニア州アポマトックス・コートハウスで休戦を求めたその2ヵ月後、1865年6月に最終的に降伏した。
野戦指揮から外されたことで、リンカーン大統領はワシントンでバンクスに休暇を取らせ、そこでバンクスは大統領のルイジアナ再建計画について数ヶ月間活動した。バンクスは以前にルイジアナの中道体制擁護者文民政府の選出を取り仕切っており、彼が組織し予算を取った念入りな儀式で就任させていた。1865年早くに保守派民主党員ウィリアム・ファーラー・スミスとジェイムズ・T・ブラディが主宰した大統領機密調査委員会は、ニューオーリンズ地域における欠陥のある正規ではない貿易許可とバンクスを結びつけるために多大の努力を払った。幾らか一方的な最終委員会報告書では、具体的にバンクスを不正行為で告発せず、公開されることは無かった。しかし、バンクスは後にクレディット・モビリア・スキャンダルに結び付けられた男達やその他問題があると評判の者達に明白な補償無しに確かに特別の恩恵を認めていた。
ナサニエル・バンクス 戦後の経歴
1865年8月、バンクスはアンドリュー・ジョンソン大統領によって任務を解かれ、1865年から1873年に再び合衆国下院議員となり、外交問題委員会の委員長を務め、時には共和党党員集会の議長も務めた。アラスカ購入法案の最後の成立に重要な役割を演じ、またマニフェスト・デスティニーを早くから強く推奨した者の一人でもあった。カナダやカリブ海諸島についてその地域のヨーロッパの影響力を減じるためにアメリカ合衆国がそれらを獲得すべきと考えた。またクレディット・モビリア・スキャンダルの調査委員会にも携わった。
1872年、バンクスはユリシーズ・グラント大統領の治世に不満を抱き、ホレス・グリーリーを支持する進歩的共和党に参加した。グリーリーのために北部中を選挙運動しているときに、対抗馬がマサチューセッツ地区で進歩的共和党と民主党の候補者であるバンクスを破るに十分な支持を集めることに成功した。バンクスはケンタッキーやその他の鉄道を開通させることに関わったことが政治的には損失に繋がったと考えた。しかし、1873年の恐慌で鉄道景気が下火になり、講演活動を続けてマサチューセッツ州上院議員を務めた。
ナサニエル・バンクス 戦後の経歴
1874年、独立候補として合衆国下院議員に再度選ばれ次の2期は再び共和党員として務めた（1875年-1879年）。1876年の選挙で異常事態となったサウスカロライナ州の事情を調査する委員会メンバーになった。その次の任期は選挙で敗北し、ラザフォード・ヘイズ大統領がバンクスを連邦保安官に任命し、これを1879年から1888年まで務めた後で、1888年に共和党員として合衆国下院議員に10期目の当選を果たした。この最終任期で精神的に荒廃し、次は候補指名されなかった。バンクスは1894年にマサチューセッツ州ウォルサムで死に、そこのグラブヒル墓地に埋葬されている。
サブレット郡 (ワイオミング州)
座標: 北緯42度45分 西経109度55分﻿ / ﻿北緯42.750度 西経109.917度﻿ / 42.750; -109.917
サブレット郡 (英: Sublette County) は、アメリカ合衆国のワイオミング州にある郡。人口は10,247人（2010年国勢調査）。郡庁所在地はパインデール (Pinedale)である。グリーン川沿いにコミュニティーが点在する。
サブレット郡 (ワイオミング州) 歴史
サブレット郡は1921年に設置された。
歴史上、この地域は重要な毛皮貿易地だった。現在の郡名も、州初期の毛皮取引業者ウィリアム・サブレットに由来する。パインデールのマウンテンマン博物館は、その毛皮貿易の遺産を称えている。
サブレット郡 (ワイオミング州) 地理
アメリカ合衆国統計局によると、この郡は総面積12,783 km2 である。このうち12,646 km2 が陸地で、137 km2 が水域である。総面積の1.08%が水域となっている。
サブレット郡 (ワイオミング州) 人口動静
2000年現在の国勢調査で、この郡は5,920人、2,371世帯、及び1,707家族が暮らしている。しかし、その後の石油ブームで人口は1000人以上増加した。人口密度は0/km2 (1/mi2) で、0/km2 (1/mi2) の平均的な密度に3,552軒の住居が建っている。この郡の人種的構成は白人97.48%、アフリカン・アメリカン0.20%、先住民0.49%、アジア系0.24%、太平洋諸島系0.08%、その他の人種0.52%、及び混血0.98%で、人口の1.89%がヒスパニックまたはラテン系である。人口のうち21.7%がドイツ系、17.5%がイングランド系、11.0%がアメリカ系、10.1%がアイルランド系移民の子孫である。
2,371世帯のうち、32.70%は18歳未満の子供と暮らしており、63.30%は夫婦で生活している。5.30%は未婚の女性が世帯主であり、28.00%は家族以外の住人と同居している。23.60%は独身の居住者が住んでおり、6.50%は65歳以上で独居である。1世帯あたりの平均人数は2.47人であり、家庭の場合は2.91人である。
サブレット郡 (ワイオミング州) 人口動静
郡内の住民は25.80%が18歳未満の未成年、18歳以上24歳以下が6.00%、25歳以上44歳以下が27.50%、45歳以上64歳以下が28.70%、及び65歳以上が12.00%にわたっている。中央値年齢は40歳である。女性100人ごとに対して男性は104.30人いて、18歳以上の女性100人ごとに対して男性は104.50人いる。
この郡の世帯ごとの平均的な収入は39,044米ドルであり、家族ごとでは45,000米ドルである。男性の35,000米ドルに対して女性は21,109米ドルの平均的な収入がある。この郡の一人当たりの収入 (per capita income) は20,056米ドルである。人口の9.70%及び家族の7.40%は貧困線以下である。18歳未満の10.40%及び65歳以上の8.70%は貧困線以下の生活を送っている。
GPGPU
GPGPU（General-purpose computing on graphics processing units; GPUによる汎用計算）とは、GPUの演算資源を画像処理以外に応用する技術である。GPGPUは科学技術計算を実行できるため、広く使われるようになった。2022年、単一マシンとしては世界初のエクサスケールコンピュータとなった米HPEの「フロンティア」にもベクトル計算用にAMDのGPUが搭載されるなど、スーパーコンピュータへの応用も一般的である。深層学習の登場によって、特にNVIDIA製GPUの需要は際限なく増加している。
GPGPUは、GPUが持つベクトル計算機としての特性を活かした汎用的なストリーム・プロセッシングの一形態である。GPUはコンピュータゲームで多用されるリアルタイム画像処理向けのデータ並列計算とパイプライン処理に特化した命令発行形態を持ち、またGPUとメインメモリ間の帯域幅は通例狭く、固定長レジスタしか扱えない（後述）ものの、GPUと直結されるVRAM間には十分広い帯域幅を備えておりSIMDやSIMTによる並列計算も行える。
GPGPU
GPGPUは制約はあるもののHPCの分野で注目される応用技術である。伝統的に構築されてきた、カスタムCPU型のベクトルプロセッサを搭載するスーパーコンピュータと比較して、疎行列で計算効率が低下する、可変長ベクトル命令が利用できずレジスタ長で割り切れない要素を別途考慮する必要があるという欠点はあるものの、GPUを主体として計算機システムを構成する方がコストパフォーマンスが大幅に高くなることからHPC分野での導入が進んでいる。
しかし、GPU特有の制約は無くなりつつある。2023年現在ではプログラマブルシェーダーの発展によりCPUと同程度のプログラマビリティが実現されており、OpenCLなどを用いることでCPUとGPUでの相互で互換性を持ったプログラムを作成することも可能であることから、疎行列で計算効率が低下する、可変長ベクトル命令が利用できないという原理的な欠点以外については改善されてきている。
GPGPU GPGPUブームまでの略史
最初の実験から一般的に使えるAPIが完成するまでに10年の歳月を要した。
GPUという製品カテゴリが登場する前年でプログラマブルシェーダーも存在しない1998年に、Ian BuckによりSGI O2 R5000とSGI Indigo2 R4400 Maximum IMPACTのグラフィックスアクセラレータで、OpenGLのフレームバッファを漸化式の各計算ステップ用に2枚用いた単純な流体計算の高速化が試みられ、実際に数倍程度は高速化された。この当時のSGIのグラフィックスワークステーションにはジオメトリエンジンが独立したLSIチップとして搭載されており、後のGPUの原型とも言える構成となっていた。しかし固定機能シェーダーしか存在しなかったため非常に簡単なモデルしか計算できず、実用には程遠かった。
GPGPU GPGPUブームまでの略史
固定機能シェーダーを用いて流体計算を高速化する方法はGPGPUの着想時に試みられたのみであり、今日的なGPGPUの観点からすると極めて特殊でイメージが付きづらいため、下記にその研究で実行されたコードの引用と各行の説明を示す。概要としてはOpenGLの標準機能の1つである2次元畳み込みフィルタを漸化式の各計算ステップにおける拡散の操作として転用することで、各領域の拡散の計算がハードウェアで並列化されるというアイデアとなっていた。下記のコードを見れば分かる通り、ブラックボックスとして作られた固定機能シェーダーに並列計算を任せるしかないために物理モデルを2次元畳み込みフィルタとして実装して標準機能に渡すことしかできず、今日的なGPGPUと比較すれば全く自由が利かないことが分かる。またフレームバッファの各ピクセルにおけるRGBの各色8bitを数値に割り当てるため、計算精度が重要な科学技術計算として8bitを超える精度で計算するためにはRGBの各色間での桁の繰り上がりも実装する必要があったが、大きなオーバーヘッドが生じて計算が非常に遅くなってしまうという問題があった。当時はIan Buck自身も、これらの実用に当たって許容できない制約を緩和するためには今後のグラフィックスハードウェアの進歩が必要であると述べている。
GPGPU GPGPUブームまでの略史
続いて1999年のGeForce 256の発売によってジオメトリエンジンをグラフィックスアクセラレータに統合した「GPU」という製品カテゴリが登場し、2000年11月9日にはアセンブリ言語で128個の命令のみ記述可能な原始的なプログラマブルシェーダー（シェーダーモデル1.x）が登場した。2002年、GPUの固定機能シェーダーがプログラマブルシェーダーに置き換わったことでブレイクスルーが起きたと主張し、ムーアの法則を超える速度で進化するGPUのストリーム・プロセッサとしての未来を予感したIan Buckにより、再度GPUによるレイトレーシング計算の高速化についての論文が発表された。
2002年12月20日のシェーダーモデル2.0の登場により、GPUのプログラマブルシェーダーで従来より遥かに長い命令長と浮動小数点演算が扱えるようになった直後の2003年頃からGPGPUが大々的に試みられ始め、2004年8月には世界初のGPGPU学会「GP2」（Workshop on General Purpose Computing on Graphics Processors）が開催された。登壇者の発表は「今のGPUってGPGPUには使いにくいよね」という内容が殆どであった。
GPGPU GPGPUブームまでの略史
その後、2005年にIan BuckらのチームがグラフィックスAPIを経由せずC言語ライクにGPGPUの処理を記述できるCUDAの開発に着手し、2006年11月8日にCUDAとSIMTを採用した初対応のGeForce 8 シリーズ（G8x）を発表し、2007年2月16日に最初のCUDA SDKのβ版をリリースし、2007年7月17日にCUDA 1.0を提供開始したことで、以降2008年頃からGPGPUが普及して行った。CUDAが有名になったことで、NVIDIAはGPGPUでトップランナーの地位を占めることになった。GPGPUは2012年からのディープラーニングブーム、2010年代からの仮想通貨ブームを下支えする存在となり、2020年代には新型コロナウイルスの蔓延などによる半導体供給不足もありブームのあまりの過熱ぶりにGPU製品の供給が不足する事態まで発生した。
GPGPU 概要
GPUは一般的に画像処理を専門とする演算装置であり、多くの場合、CPUと呼ばれる主演算装置の制御の下で用いられる動画信号生成専用の補助演算用ICである。動画像の実時間内での生成は高速な演算が要求されるが、その多くが定式化された単純な演算の繰り返しであるためハードウェア化に向いており、GPUを設計している数社からは、高速なメモリ・インタフェース機能と高い画像演算能力を備えたIC製品のシリーズがいくつもリリースされている。GPUは民生用に大量生産されているため、スーパーコンピュータに用いられるベクトル型のカスタムCPUからすれば非常に安価である。また、x86等の一般的なCPUのSIMD命令と比較して大幅に高い並列度を誇りスループットが高い。但し、GPGPUのベクトル計算機能には制限があり、まず可変長ベクトル命令が利用できず固定長レジスタの長さを別途考慮する必要があることや、拡張バス経由のメモリアクセスのために帯域に制限がありレイテンシも大きくなることが欠点となる。従って、メモリへのランダムアクセスが多発する疎行列の計算や、ネットワークのパケット処理といった多数の小さいデータの各々に対して個別に処理を行う場合では効率は劇的に悪化する。結論としては、GPGPUではデータを途切れないように流し込み続けながら計算させる利用形態（ストリーム・プロセッシング）が基本となる。
GPGPU 概要
特に1990年代中盤以降は3D描画性能が劇的に向上し、それに伴いベクトル・行列演算を中心としたSIMD演算機の色彩が強くなってきた。2000年代に入ると、表現力の向上を求めて固定機能シェーダーからプログラマブルシェーダーへの移行が進み、演算の自由度・柔軟性（プログラマビリティ）が飛躍的に増した。そこでこれをグラフィックス・レンダリングのみならず、他の数値演算にも利用しようというのがGPGPUのコンセプトである。GPGPUのコンセプトは2000年代の実験期を経て、入力データをテクスチャデータに変換して画像用のシェーダーに処理させるという回りくどい工夫が必要ない汎用計算用の言語やコンピュートシェーダーが開発された後、2010年頃のビッグデータブームの波に乗り産業応用が開始され、2010年代半ばには一般化した。
上記の表は 1CPU, 1MIC, 1GPU に限定した表である。なおAMD Radeon R9 295X2やAMD FirePro S10000、NVIDIA GeForce GTX TITAN ZやNVIDIA Tesla K80のようなデュアルGPUソリューションは除外されている。
GPGPU 概要
2015年現在、GPUの浮動小数点演算能力は単精度で8TFLOPSをオーバーした一方で、CPUはサーバー向けでも単精度は1TFLOPS台に留まっている。GPUは構成が単純であるためにCPUよりも集積化の点で有利であることから浮動小数点演算での効率がよく、またGPU専用にローカル接続されたメモリIC (VRAM) とのバンド幅を広く備えるために、CPUと比べて性能比で安価かつ成長の伸び率が高い。さらにCPUよりも電力あたりの理論演算性能（ワットパフォーマンス、Performance per Watt）が高いのもGPUの特徴である。またGPUの主な使途がゲーム（PCゲーム）と動画再生で、ゲームをしないユーザーにとって余り気味の資源ということもあって注目されている。
GPGPU 概要
2015年現在におけるGPGPU対応のグラフィックスカード（グラフィックスチップ）単体製品すなわちディスクリートGPU (discrete GPU, dGPU) としては、NVIDIAのGeForceおよびQuadroシリーズや、AMDのRadeonおよびFireProシリーズなどが代表として挙げられる（ただし後述するGPGPU対応APIをサポートするのはDirectX 10世代以降の製品となる）。CPU統合型GPU (integrated GPU, iGPU) に関しては、NVIDIAのTegraシリーズ、AMDのAPUシリーズ、そしてインテルのHD GraphicsシリーズなどがGPGPUに対応している。一方、GPGPU専用製品としては、NVIDIAのTeslaシリーズ、そしてAMDのFirePro Sシリーズ（旧FireStreamシリーズ）が挙げられ、こちらは科学技術分野のHPC市場向けにも投入されるなど、従来のベクトル計算機からの置き換えを視野に置いた製品展開が行なわれている。
GPGPU 概要
GPGPUアプリケーション開発の環境およびAPIとしては、ハードウェア内部構造自体が汎用性を増したDirectX 10世代の統合型シェーダーアーキテクチャGPUの登場以降、NVIDIAによるGPGPU専用の統合開発環境「CUDA」や、AMDによるGPGPU基盤「AMD Stream」（旧称ATI Stream）、そしてクロノス・グループによる標準規格「OpenCL」が現われ、GPGPU活用の幅が広がりつつある。
なお、DirectX (Direct3D/HLSL) はバージョン11でGPUによる汎用演算用のステージであるコンピュートシェーダー（DirectCompute）を、またOpenGL/GLSLはバージョン4.3で同様のコンピュートシェーダーを導入するなど、グラフィックスAPIのほうにも従来のグラフィックスパイプラインに加えてGPGPU機能を活用するための変化が現れつつある。MetalやVulkanといった後発のローレベルグラフィックスAPIにも、コンピュートシェーダーが搭載されている。
その他、マイクロソフトの「C++ AMP」や、PGIの「OpenACC」など、DirectCompute/OpenCL/CUDAといったローレベルAPIをバックエンドとしながら、従来のC/C++やFortranにおけるOpenMPに近い高レベル並列プログラミング環境を提供するアクセラレータ系ライブラリ・言語拡張も出現している。
GPGPU 特徴と課題
GPUはメモリにシーケンシャルにアクセスし、かつ条件分岐の無い計算（演算密度の高い処理）に強い。そのような例に行列計算がある。苦手な物の代表として二分探索がある。二分探索は条件分岐だらけなうえ、メモリにランダムアクセスする。ポインタをたどる操作もメモリにランダムアクセスするため、連結リストや木構造なども苦手である。密行列は得意だが、疎行列は苦手で、東京大学情報基盤センターによると100倍遅い。グラフ計算においては、例えば最短経路問題では、完全グラフのような密グラフに対しては高速に計算できるが、頂点から数本しか辺が出ていないような疎グラフに対しては遅い。
GPGPU 特徴と課題
GPUはシェーダープロセッサ（ストリームプロセッサ、ストリーミングプロセッサとも）と呼ばれる演算ユニットを多数持ち、複数のシェーダープロセッサをまとめてクラスタとしている。これらの演算器に命令を与えるインストラクション・ユニットはクラスタごとに1台しか無く、クラスタを構成するシェーダープロセッサはそれぞれ異なるデータを与えられ、そのデータに対して同じ命令内容を一度に実行する。このようなSIMD型データ処理は3次元演算やマルチメディア処理に効果を発揮する一方で、命令中に条件分岐による分岐が入るとオーバーヘッドがかさみ、途端に効率を落としてしまう。今日のCPUでは、このようなペナルティを最小限にするためにプリフェッチ／プリデコードや投機実行／レジスタ・リネーミングといった機能を備えているが、GPUでは備えていない（限定的な条件付きで投機的実行を行なえるものもある。GPUでの動的分岐はDirectX 9.0c世代以降でようやく現実的になった）。またPC向けのGPUではシェーダープロセッサごとに分岐するためのプログラムカウンターを持たないため、条件分岐の際は個別に異なる命令を発行するのではなく、実際に命令を実行するか否かを分けるためのマスクレジスタを使って分岐する手法が採用されている 。
GPGPU 特徴と課題
また、シェーダープロセッサ間でデータをやりとりする場合、遠くのデータバスを経由することになり、それがボトルネックとなってしまう。この点に関しては、DirectX 10世代の統合型シェーダーアーキテクチャ以降のハードウェアに搭載されている、小容量だがプロセッサグループ内で共有することのできる高速なキャッシュメモリ（共有メモリ）を介することで、プロセッサグループ内でのデータ交換やメモリI/Oの効率を高めることができる 。
一般的なアプリケーションで条件分岐が存在しないものは珍しいため、GPUはオフィススイートのようなアプリケーションの実行には不向きである。GPGPUの進歩においては効率を落とさず条件分岐を行なう方法が1つの課題となっている。原理的にはシンプルなアルゴリズムを実装したプログラムによって、並列データ処理に最適化することがGPGPUの特長を最大限引き出すことにつながるといえる。
GPGPU 特徴と課題
単精度浮動小数点演算に関してはCPUをはるかに上回る理論演算性能とスケーラビリティを持つGPUだが、倍精度浮動小数点演算に関しては様相が異なる。もともとGPUが扱う多くの画像演算（特にリアルタイム3Dグラフィックス）では、整数演算や単精度の浮動小数点演算で足りてしまうために浮動小数点演算器は仮数部が24ビット程度とそれほど広くなく、単精度の演算器で倍精度の浮動小数点演算を行なうには、分割して幾度も演算器を使う必要があり、性能を大きく落とす要因となる。なお倍精度対応が必須とされる科学技術計算分野を含めたHPC向けに設計された製品では、倍精度専用の演算器を搭載・有効化しているものもある。
GPGPU 特徴と課題
AMDは2006年に自社のGPU「R580」をベースとした、単精度浮動小数点演算対応のストリームプロセッシング向け製品「AMD Stream Processor」（第1世代FireStream）を発表、続いて2007年にR6xxコアを使用した業界初の倍精度浮動小数点演算対応HPC向けGPUである「FireStream 9170」（第2世代FireStream）を発売した（ただし倍精度の理論演算性能は単精度の場合の1/5となる）。また2008年に発売されたRADEON HD 4850は1チップでは世界初の1TFLOPS（単精度）を達成し、このRADEON HD 4850にも使用されたR7xxコアを使用して低価格かつ高性能を売りに、HPC分野向けに第3世代FireStreamを発売することになった。2010年には、さらに高性能化した第4世代FireStreamを発売している。2014年に発売されたAMD FirePro S9100/S9150では倍精度演算性能が強化され、倍精度の理論演算性能は単精度の場合の1/2になっている 。
GPGPU 特徴と課題
NVIDIAも、自社のGPU「G80」をベースとした、単精度浮動小数点演算対応のHPC向け製品「Tesla C870」を2007年に投入、さらに2008年に発売されたNVIDIA Tesla C1060で倍精度に対応したが、単精度933GFLOPSに比べて倍精度は1/12の78GFLOPSとなっており、倍精度演算性能が極端に低かった。2010年に発売されたFermi世代のTesla 20シリーズ では倍精度演算性能が強化され、倍精度の理論演算性能は単精度の場合の1/2になったが、2012年に発売されたKepler世代のTesla K20シリーズ 、2013年に発表されたK40、2014年に発表されたK80 では倍精度の理論演算性能は単精度の場合の1/3となっている。
GPGPU 特徴と課題
2020年現在でも、GPUにおける倍精度演算に関してはHPC向けを除き、省電力性能やゲーミング性能を重視・維持するために必要最低限の性能しか用意されないことが多い。また倍精度専用の演算ユニットでは単精度の演算を行なうことはできないため、単精度を優先するか、それとも倍精度を優先するかはチップ設計段階におけるトレードオフとなる。実際、NVIDIAのMaxwellアーキテクチャのGPUでは前世代に存在した倍精度演算器が省略され、単精度演算器を使って倍精度演算を行なうため、倍精度演算のピーク性能は単精度演算の1/32となる。このため、HPC向け以外のGPUは倍精度の浮動小数点演算が不得意であると言える。
深層学習の計算においては計算精度が求められないことから、半精度（16ビット）の演算を高速で行えるようにハードウェア側の対応も進みつつある。深層学習においては仮数部の細かさよりも値がオーバーフローしないほうが使いやすいというメリットのため、指数部を増やしたBF16(bfloat16)と呼ばれるフォーマットが考案され、一部のGPUでサポートされている。
GPGPU 特徴と課題
GPUから派生した分野特化型のプロセッサとして、ディープラーニングなどのAI計算能力に対して既存のGPUでは消費電力の大きさが問題になることから、計算精度を8ビットに抑えて、積和演算に特化したTPU（テンソル・プロセッシング・ユニット）というプロセッサが実現されており、人工知能のアクセラレーターとして活用されている。バッテリー駆動が基本となるスマートフォンのSoCにも電力効率向上の必要性からAIアクセラレータが搭載されている。
DirectX 11対応となるEvergreen世代以降のAMD GPU、およびFermi世代以降のNVIDIA GPUでは、浮動小数点の演算精度はIEEE 754規格に準拠したものとなっている。なおNVIDIA GPUおよびAMD GPUでは融合積和演算命令 (FMA) をサポートしているが、CPUで同じ内容の処理をFMAを使わず実行した場合と比べて、GPUによる演算結果が異なることもある    。
GPGPU 特徴と課題
メモリ環境についても、演算入力は少数の格子点データと幾分大きなテクスチャ・データだけであり、演算出力は画像1枚程度の大きさのピクセルごとに3色のデータを保持しながら順次それらを送り出すだけで済むため、相応に大きな外部の半導体メモリ（グラフィックスメモリ／ビデオメモリ／デバイスメモリ／VRAM）とかなり広いメモリバンド幅による接続で十分に対応しており、演算対象データの局所性が高いのでグラフィックスメモリと内部キャッシュによってデータの読み書き性能が向上すると同時に演算も途切れずに順次行える傾向が強い。
GPGPU 特徴と課題
基本的にGPUは、配列構造の単純なデータを半精度／単精度程度の浮動小数点演算によって順番に処理することで2次元の動画像データを実時間内に生成することに特化しているため、それ以外の用途ではあまり高い性能は期待できない。リアルタイム画像処理専用ICの流用では、科学技術計算でも倍精度以上の浮動小数点演算（拡張倍精度・四倍精度など）を必要とするものや、演算の局所性が低いものではそれほど高い性能は得られない。リアルタイム画像処理専用ではなく、GPUから派生して新たに開発されたGPGPU用のICでは、倍精度浮動小数点演算やより広いメモリ空間に対応したものがあり、これらは広範な科学技術計算への利用が期待される。なお、コンシューマー向けの画像処理分野ではほとんど必要とされないメモリの冗長機構であるECCがHPC分野では必須とされるため、ICを共用する場合に制約となる。
GPGPU 特徴と課題
GPUによるVRAMへのアクセスは、複数のプロセッサ群によって並列的に発生するため、連続したメモリ領域に対するコアレスアクセス（coalesce access、≒シーケンシャルアクセス）を行なうことで効率化・高速化できる。NVIDIA GPUでは32のハードウェアスレッドを束ねるバッチ単位をWarpと呼び、AMD GPUでは64のハードウェアスレッドを束ねるバッチ単位をWavefrontと呼んでいるが、これらのユニット内ではプロセッサが完全に同期して動作するため、バッチ単位ごとにまとめて連続領域にアクセス（コアレスアクセス）することで効率が良くなる。逆に言えば、バッチ単位内のスレッドがそれぞれ遠く離れたばらばらのアドレスにアクセスするような非コアレスアクセス（≒ランダムアクセス）は効率が悪くなる。
GPGPU 特徴と課題
GPGPUの本質は、大量の演算器によって実現されるハードウェアマルチスレッド集合を用いたデータ並列演算により性能を稼ぐ点にある。例えばNVIDIA GPUのFermi/Keplerマイクロアーキテクチャでは、演算器の最小単位をCUDAコア (SP, streaming processor) と呼び、また複数のCUDAコアを束ねる単位をSMX (SM, streaming multiprocessor) と呼んでいるが、GPUでの演算は、複数のSMXに対して同一の命令を発行していき、各々のハードウェアスレッドに割り当てられたデータに対して並列的に演算を行なうスタイルとなる。またWarp単位内における各スレッドはすべて同一の命令を実行する（SIMT）。基本概念としてはAMDのVLIWやGraphics Core NextといったGPUアーキテクチャにおいても同様である。
GPGPU 特徴と課題
しかし、このGPGPUプログラミングが特に従来型のCPUプログラミングと異なる点は、共有メモリ（shared memory、シェアードメモリ）の存在である。共有メモリは小容量だが高速で、ユーザープログラマーが明示的に管理できるキャッシュメモリ（≒L1キャッシュ）の仕組みを果たし、複数のコアでデータを共有・交換する目的に使用できる。なお各APIにおいては、CUDAは共有メモリ、OpenCLはローカルメモリ、DirectComputeはグループ共有メモリ、そしてC++ AMPはタイル静的メモリという名称で、それぞれ同等機能を備えている。
例えばFermi/Keplerマイクロアーキテクチャでは、1SMXあたり最大48 KBの共有メモリを使用できるが、外部にあるDRAMにキャッシュなしでアクセスする場合と比べて、共有メモリのレイテンシは（スレッド間のバンクコンフリクトがないかぎり）100倍小さくなる。そのため、複数のスレッドから参照されるデータの一時書き込み場所として共有メモリを活用することにより、高速な並列アルゴリズム（たとえば高速に総和を求める並列リダクションなど）や、GPUプログラミングにおける高速化に必要なコアレスアクセス（≒シーケンシャルアクセス）を実現することができるとNVIDIAは説明している。しかしながら、最大でも48 KBしかない共有メモリというハードウェア制約がアルゴリズムの幅に制限をかけるため、共有メモリの存在はGPUプログラミングの難しさにもつながってしまう。また、共有メモリに読み書きする際、スレッド間の同期をとるための処理もプログラマーが明示的に記述する必要がある。
なお、インテルCPUのL2キャッシュメモリはL1キャッシュメモリに比べて容量が大きく、またプロセッサコア側に直結されているが、NVIDIA GPUのL2キャッシュメモリはL1キャッシュメモリに比べて容量がほとんど変わらず、またメモリ側に直結されているなど、データアクセス傾向の違いがハードウェア設計思想の違いにも反映されており、単純にキャッシュメモリの容量だけを比較して性能の優劣を決めることはできない  。
コンピュータのマザーボードとdGPUを接続するPCI Express規格は、CPU-システムメモリ間やGPU-ビデオメモリ間と比べてはるかに帯域幅が狭く、安易にGPGPUを導入しようとするとデータ転送がボトルネックとなって逆に性能の低下を招いてしまう可能性もありうる。この点に関しては、NVIDIAが開発した独自のインターコネクト技術であるNVLink などの解決策が模索されている。
2015年現在、GPGPU対応プログラムの開発環境・APIとして代表的なものはCUDA、OpenCL、およびDirectComputeであり、GPGPU黎明期の開発環境に比べればはるかに開発しやすくなっているものの、依然としてアクセラレーターとなるハードウェアを意識したGPGPU特有のプログラミング知識が不可欠である。また、規格によってある程度標準化・抽象化されているとはいえ、いずれもデバイスとの通信を行なうローレベルのAPIを使いこなさなければならないなど、通常のC/C++やFortranを用いたソフトウェア開発とは次元の異なる難しさがあり、導入のハードルが高い。特にOpenCLとDirectComputeはハードウェアに共通にアクセスできるAPIを規定しているだけであり、CUDAよりもさらにローレベルの抽象度である。この点に関しては、アクセラレーターの存在を抽象化し、従来のCPUベース並列プログラミング用の共通規格OpenMPに近い高レベルプログラミング環境を提供するOpenACCやC++ AMPといった規格も徐々に整備されつつある。
CPU上で動作するプログラムは組み込み環境を除き、ライブラリも含めて高レベルに洗練された開発環境が整っていることが多い。例えばC++、Java、C#言語などの代表的な高級言語では、単純な連続メモリの配列構造だけでなく、リンクリスト・二分探索木・ハッシュテーブルといった基本的なデータ構造はプログラミング言語標準ライブラリで提供されていることがほとんどだが、GPUプログラミングの場合は高速に処理できないという理由から基本的には配列構造しか用意されていない。フォトンマッピング手法の開発者であるWann Jensen博士によると、複雑なデータ構造をGPU上で扱おうとするとCPUよりもはるかに困難となる場合が多いと評されている。他にも、GPUプログラミング言語であるHLSL、GLSL、およびOpenCL CではC++テンプレートのようなジェネリックプログラミング機能がサポートされないため、生産性が低い。なおBLASやFFTに関しては、NVIDIAによるCUDA実装のcuBLASやcuFFT、およびAMDによるOpenCL実装のclMath (clBLAS, clFFT) が存在する。そのほか、二分探索、ソート、リダクション、スキャンといったよく使われるアルゴリズムに関しては、NVIDIAによるCUDA実装のC++テンプレートベース並列アルゴリズムライブラリThrustや、AMDによるOpenCL/C++ AMP実装の同等ライブラリBoltが存在するが、両者に互換性はない。
また、GPUで演算した結果をCPUで読み出して利用する場合、従来アーキテクチャではGPUメモリからCPUメモリへのデータ転送が必要となる。その逆もまた然りである。こうしたCPU-GPU間のメモリ転送にかかる処理時間およびプログラミング上の手間が、性能のボトルネックやソフトウェア開発の難しさにつながるという問題も抱えている。これは物理的にメモリが分離されているdGPUとCPUによる構成だけでなく、従来型のオンボードグラフィックスやCPU内蔵GPUといった、物理メモリを共有する構成においても同様である。CUDAやOpenCLにはソフトウェア（ドライバー）レベルでこの転送の手間を解決する仕組みとして統合メモリ (unified memory) 機能や共有仮想メモリ (shared virtual memory) 機能が用意されてはいるが、あくまでメモリ空間のアドレッシングを仮想化して転送処理を自動化するだけの仕組みであり、アプリケーションプログラマーが明示的に転送処理を記述してチューニング・最適化する場合と比べてパフォーマンス上の問題もある。この点に関しては、AMDが推進しているHSA (Heterogeneous System Architecture) におけるhUMA (heterogeneous Uniform Memory Access) といった解決策が模索されている。
GPGPUプログラムの移植性に関しては、CUDAはNVIDIAハードウェア専用であり、また DirectCompute (DirectX) はMicrosoftプラットフォーム（Microsoft Windows、Xbox Oneなど）専用という制約がある。一方でOpenCLは、GPUだけでなく対応するあらゆるハードウェア・あらゆるプラットフォームへ展開できる高い移植性を持っているが、性能に関するポータビリティは必ずしも確保・保証されず、場合によってはデバイスやチップごとにコードをチューニングする必要がある。
GPGPU 適合分野
GPGPUで性能が向上するアプリケーションの例として、下記が挙げられる。
実際の演算内容としては、行列演算、配列のリダクション、およびフーリエ変換などが挙げられる。
変わった例ではカスペルスキー・ラボが現在Radeon HD 2900で行っている実証試験として、GPUのパワーを使ってセキュリティソフトによる大まかなセキュリティチェックを行う機能を開発している。これによりCPUへの負担を減らすことができるとしている。
一方で、大量の条件分岐が伴う創薬研究や遺伝子解析のような用途にはスカラー計算機が適しており、ベクトル計算機やGPGPUベースの計算機には向かないとされている。
GPGPU 実用ソフトウェアの登場
GPGPU技術の話題は、コンピュータ（特に資源やスペースの制約が強いパーソナルコンピュータ）の進化において2000年代中盤までのトレンドであり課題であった。しかし、デモンストレーションばかりが先行し、実際に活用できるソフトウェアが発売されることはなかった。そもそも、CUDAやOpenCLなどの汎用APIや、それらに対応するDirectX 10世代の統合型シェーダーアーキテクチャGPUが出現するまでは、GPGPU開発環境は制約の強いリアルタイムグラフィックス向けのAPIやシェーディング言語を直接利用したものか、もしくは研究機関が独自開発した固有のプログラミング言語基盤であり、ハードルも高く、決して開発効率や再利用性が良いとは言えなかった 。
GPGPU 実用ソフトウェアの登場
2008年秋から、S3がGPUを利用したGPGPU用写真修正ソフトウェア「S3FotoPro」を発表、また動画編集加工ソフトでは動画エンコードソフトの代表格であるTMPGEncがCUDAに対応したことを皮切りに、サイバーリンクのPowerDirector 7がCUDAとATI Streamに対応した。さらに、2009年にはSuper LoiLoScope (Pixel Shader 2.0を活用) が発売、サイバーリンクがMediaShow Espresso (CUDAとATI Streamに対応) を発売している。GPGPUを利用した無料で利用可能な動画エンコードソフトとして、AMDのATI AVIVO (完全無料) やNvidiaのBadaboom (30日間無料体験版) 、MediacoderのCUDAエンコーダが挙げられる。