ストリーム・プロセッシング
別の スタンフォード大学 によるプロジェクト Merrimac は、ストリーム型のスーパーコンピュータの開発を目的としている。Merrimac はストリームアーキテクチャと高度な通信ネットワークを用いて、同じような技術で構築されたクラスタ型の科学計算用コンピュータに対して一桁大きい性能/コストを実現する。
Chrome 400 / 500シリーズにてOpenCL 1.0に対応したことによりGPGPUへの活用の幅が広がった。
1桁大きなスピードの向上が期待できる (ストリーミングの方法で計算を行えば、メインストリームのGPUでさえ) が、すべてのアプリケーションが恩恵を受けられるわけではない。通信のレイテンシが通常最大の問題である。PCI Expressが双方向通信を改善させたが、GPU (あるいは、一般的なストリームプロセッサ) を動作させるには、まだ長い時間が必要と思われる。 これは、小さなデータセットに対して使うのは逆効果であることを意味する。ストリームアーキテクチャは小さなストリームに対してペナルティがあり、この振る舞いはshort stream effectとして公式に認知されている。これは、基本的にはカーネルを切り替えることが高価な操作であるために起こる。
パイプライン化は、ストリームプロセッサでは定着した方法であり、GPU では 200 ステージを超えるパイプラインを備える。ある設定を切り替えるためのコストは、変更される設定に依存するが、基本的に高価だとみなされている。切り替えのコストを下げるために努力が行われているが、そうすぐに現実にならないとも予測されている。こうした問題をパイプラインの様々なレベルで避けるため、"uber shaders"や"texture atlases"のような多数のテクニックが導入されている。これらのテクニックは GPU の性質からゲームに向いたものだが、その考え方は、汎用のストリームプロセッシングでも興味深い。