GPGPU
GPGPU(General-purpose computing on graphics processing units; GPUによる汎用計算)とは、GPUの演算資源を画像処理以外の目的に応用する技術のことである。ビッグデータなどを含む科学技術計算に対し大量の計算を実行できるというメリットのため、広く使われるようになった。2022年、単一マシンとしては世界初のエクサスケールコンピュータとなった米HPEの「フロンティア」にもベクトル計算用にAMDのGPUが搭載されるなど、世界最速を競うスーパーコンピュータでの利用も一般的である。
GPGPUは、GPUが持つベクトル計算機としての特性を活かした汎用的なストリーム・プロセッシングの一形態である。GPUはコンピュータゲームで多用されるリアルタイム画像処理向けのデータ並列計算とパイプライン処理に特化した命令発行形態を持ち、またGPUとメインメモリ間の帯域幅は通例狭く、固定長レジスタしか扱えない(後述)ものの、GPUと直結されるVRAM間には十分広い帯域幅を備えておりSIMDやSIMT(英語版)による並列計算も行える。
またPC向けのGPUではシェーダープロセッサごとに分岐するためのプログラムカウンターを持たないため、条件分岐の際は個別に異なる命令を発行するのではなく、実際に命令を実行するか否かを分けるためのマスクレジスタを使って分岐する手法が採用されている 。
また、シェーダープロセッサ間でデータをやりとりする場合、遠くのデータバスを経由することになり、それがボトルネックとなってしまう。この点に関しては、DirectX 10世代の統合型シェーダーアーキテクチャ以降のハードウェアに搭載されている、小容量だがプロセッサグループ内で共有することのできる高速なキャッシュメモリ(共有メモリ)を介することで、プロセッサグループ内でのデータ交換やメモリI/Oの効率を高めることができる 。
一般のアプリケーションで条件分岐が存在しないものは珍しく、こういった制約によってGPUはオフィススイートのようなアプリケーションの実行には不向きである。GPGPUの発展にはいかに効率を落とさず条件分岐を行なうかというのが1つの課題となっている。原理的にはシンプルなアルゴリズム構造を持ったプログラムによって、並列データ処理に最適化することがGPGPUの特長を最大限引き出すことにつながるといえる。