GPGPU
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。
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。
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。