**Grafik işlemci biriminde genel amaçlı hesaplama** ya da sıkça kullanılan İngilizce kısaltmasıyla **GPGPU**, alışılagelmiş yöntemlerde merkezî işlem birimi (CPU) üzerinde yapılan hesaplamaların, alışılagelmiş yöntemlerde sadece grafik hesaplamalarını yapan bilgisayarın grafik işlemci birimi (GPU) üzerinde yapılmasıdır. Ekrana grafik çizilmesi işleminin doğası gereği (ekran üzerindeki pixellerin birbirlerini koşullandırmaması), modern grafik işlemcileri çok çekirdeklidir ve yüksek bir paralelliğin açığa çıkartılmasına olanak sağlayabilirler. Grafik işlemcisi üzerinde hesaplama yapılması; paralel doğadaki algoritmalarda çok ciddi performans artışları sağlayabilmektedir. Özellikle heterojen işlem teknikleriyle GPGPU ve diğer platformlar arası işbirliği sağlanıp çok daha etkin programlar yazılabilmektedir.

### GPGPU Platformları

#### NVIDIA CUDA

CUDA (Compute Unified Device Architecture – Birleşik Hesap Cihazı Mimarisi) NVIDIA firması tarafından 2006 yılında NVIDIA GPU larda genel amaçlı hesaplama yapılmasına olanak sağlamak üzere tasarlanmış bir mimaridir. Linux, Windows ve Mac OSX üzerinde çalışabilen hem düşük seviyeli hem de yüksek seviyeli birer yazılım geliştirme arayüzü(API) NVIDIA tarafından sunulmaktadır. CUDA sadece NVIDIA GPU larda çalışması itibarıyla rakiplerinden farklı olsa da, 2012 yılı itibarıyla dünya üzerinde 300 milyondan fazla CUDA destekli GPU olduğu bilinmektedir.

#### OpenCL

OpenCL(Open Computing Language), Apple tarafından 2008 yılında kâr amacı gütmeyen teknoloji şirketleri birliği Khronos Group'a önerilen, kabul gördükten sonra spesifikasyonu pek çok şirketin katkılarıyla hazırlanan heterojen hesaplama platformudur. OpenCL; destekli grafik işlemcileri, genel amaçlı işlemciler, ve FPGA ler gibi farklı platformlarda hesaplama yapılmasına olanak sağlar. OpenCL AMD, Intel, NVIDIA ve ARM tarafından desteklenmektedir.

#### DirectCompute

DirectCompute Microsoft tarafından yaratılan, DirectX 10 ve 11 de desteklenen bir GPGPU API sidir. 2012 Mayıs ayı itibarıyla yalnızca Windows Vista ve Windows 7 işletim sistemlerinde desteklenmektedir.

Dış bağlantılar
---------------

* 
* GPGPU Wiki
* 
* 

| * g
* t
* d
Paralel hesaplama |
| --- |
| Genel | Yüksek başarımlı hesaplama **·**  Kümesel hesaplama **·**  Dağıtık hesaplama **·**  Dağıtımlı hesaplama **·**  Bulut bilişim **·**  Grafik işlemci biriminde genel amaçlı hesaplama **·**  Bilgisayar ağı |
| Koşutluk düzeyleri | Bit **·**  Komut **·**  Veri **·**  Görev |
| İzlekler | Üst izlekleme **·**  Yüksek izlekleme |
| Kuram | Amdahl yasası **·**  Gustafson yasası **·**  Karp-Flatt ölçütü **·**  Yavaşlama **·**  Hızlanma |
| Ögeler | İşlem **·**  İzlek **·**  Lif **·**  PRAM **·**  Buyruk penceresi **·**  Dizi |
| Eşgüdüm | Çoklu işleme **·**  Çoklu izlekleme **·**  Bellek tutarlılığı **·**  Ön bellek tutarlılığı **·**  Engel **·**  Eşzamanlılaştırma **·**  Aşamalı uygulama denetimi |
| Programlama | Modeller (Gizli koşutluk **·**  Açık koşutluk **·**  Koşutzamanlılık) |
| Donanım | Flynn Sınıflandırması (SISD • SIMD • MISD • MIMD) **·** Boru hattı yöntemi **·**  Çoklu işleme (Bakışımlı **·**  Bakışımsız) **·**  Bellek (NUMA **·**  COMA **·**  Dağıtık **·**  Paylaşımlı **·**  Dağıtık paylaşımlı) **·**  SMT
MPP **·**  Sayılüstü **·**  Dizi işlemcisi **·**  Süper bilgisayar **·**  *Beowulf* |
| APIler | POSIX Threads **·**  OpenMP **·**  MPI **·**  OpenCL **·**  UPC **·**  Intel İzlekleme Yapıtaşları **·**  Boost.Thread **·**  Evrensel Diziler **·**  Charm++ **·**  Cilk **·**  CUDA **·**  PVM |
| Sorunsallar | Olağanüstü koşutluk **·**  Büyük Sorun **·**  Yazılım durağanlığı  **·**  Ölçeklenebilirlik  **·**  Yarışma koşulları  **·**  Deadlock  **·**  Gerekirci algoritma |
| 
* Kategori **Kategori**
* Commons sayfası Paralel hesaplama

 |