GPGPU
なお、バージョン2.6時点ではOpenCLによるGPUレンダリングも試験的に実装が進められている。また、Autodesk 3ds Maxサブスクリプションなどに搭載されている物理ベースのGIレンダリングエンジンであるNVIDIA Irayでは、CUDAベースのGPUアクセラレーションが行なわれる 。
その他、ビットコインをはじめとした暗号通貨の採掘処理にもGPUが使われている。
このように、学術・研究目的や産業用途以外にも、一般的なプロダクション向け・コンシューマー向けに関してもGPGPU技術を利用したソフトウェアが登場しており、GPGPUを一般の利用者が活用できる環境が整ってきたといえる。しかし、万能に処理をこなすCPUと比較して、GPUはピーキーな特性を持ち、ソフトウェア開発においてはパイプライン処理や並列計算等の知識だけでなく、ハードウェア仕様およびAPIの知識も必要になるため、未だにGPGPU活用のノウハウが一般化したとは言い難いという面もある。しかし、そうした特別な専門知識を要求される実装についてはライブラリ,フレームワーク,処理連携先となるソフトウェアの背後に隠蔽するなどして、一般的なアプリケーションを開発するソフトウェア技術者が内部の詳細を意識することなくGPGPUによる高速化を利用できるような配慮も行われている。
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(英語版))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。
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。
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。
米アドビはCreative Suite 4 (CS4) の一部製品においてCUDAベースのGPUアクセラレーションをサポートしていたが、2010年5月28日に発売したCreative Suite 5 (CS5) においてGPGPUを正式にサポートした。CS5はOpenCLベースで開発されており、ほとんどすべての機能においてGPGPUによる演算を行うことができる。本来GPUは画像処理を得意とするため、画像処理を主体とする同社のアプリケーションへの適性は高い。また、After Effects CCでは、レイトレーシングエンジンにNVIDIA OptiX(英語版)を採用している。その他にも、V-Rayなど、レイトレーシングのアクセラレータとしてGPUを活用しているレンダラーが存在する。AMDもOpenCLベースのレイトレーシングエンジンとして、Radeon ProRender (旧称AMD FireRender) を開発・公開している 。
オープンソースの統合型3DCG作成ソフトウェアBlenderでは、GIレンダリングエンジンであるCyclesにおいてNVIDIA CUDAによるGPUレンダリングが可能となっている。
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。但し、GPGPUは完全なベクトル型として設計されていないx86等の一般的なCPUのSIMD命令と比較して高い並列度を誇りスループットが高いが、バスアクセスのためにレイテンシも大きくなることが欠点となる。従って、一定量のデータを常に流し込みながら計算させ続ける事が最も理想的な利用形態(ストリーム・プロセッシング)であり、逆に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。
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。