高性能計算
また、CPUと比較して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)すなわち電力効率が高いのもGPUの特徴である。そのため、HPC分野においても、x86/x64ベースのCPUを多数用いるより、GPUを多数用いたほうが安価かつ効率的なシステムとなることが期待できる。
GPGPUのきっかけとなったプログラマブルシェーダーが登場した当初は、GPUはコンピュータグラフィックスに特化した設計であり、GPGPUプログラムの開発も難しかった。しかし、統合型シェーダーアーキテクチャの登場以降、CUDAやOpenCLのように、GPUを汎用の並列プロセッサとしてアクセス可能なプログラミングインターフェイス (API) およびプログラミング言語拡張の標準化とサポート・普及が始まっており、C言語のようなよく使われている言語も使用可能である。ただしCUDAやOpenCLなど、GPGPUをサポートするAPIにおいてデバイス側のカーネル記述に使われるC/C++は独自拡張が施されており、CPU向けのプログラム記述に使用される汎用C/C++とは異なる。また、CUDAはホスト側のC/C++にも拡張が入っており、専用のコンパイラを使用する必要があるなど、GPGPU対応アプリケーションソフトウェアを開発するためには従来のCPU向けプログラミングとは異なる技術や知識が必要となる。