图形处理器通用计算
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图形处理单元上的通用计算（英语：General-purpose computing on graphics processing units，简称GPGPU或GP²U），是利用处理图形任务的图形处理器来计算原本由中央处理器处理的通用计算任务。这些通用计算任务通常与图形处理没有任何关系。由于现代图形处理器有强大的并行处理能力和可编程流水线，令图形处理器也可以处理非图形数据。特别是在面对单指令流多数据流（SIMD）且数据处理的运算量远大于数据调度和传输的需要时，通用图形处理器在性能上大大超越了传统的中央处理器应用程式。
GPU技术大会
[编辑]2011年的亚洲GPU技术大会在北京举行，会上的GPGPU专题演讲等还提供在线重温（页面存档备份，存于互联网档案馆）。
NVIDIA准备每年都举行GPU技术大会，以供GPGPU开发人员共同分享的机会。[1]
参见
[编辑]- OpenCL
- CUDA
- PhysX
- FireStream
- Close to Metal
- DirectCompute
- C++ AMP
- 至强融核
- 人工智慧加速器
- Intel Larrabee
- 物理处理器
参考文献
[编辑]- ^ GPU Technology Conference. [2012-01-14]. （原始内容存档于2014-05-10）.
外部链接
[编辑]- 3分钟Keyword─GPGPU（繁体中文）
- GPGPU应用与技术平台 可制造性与计算架构之间的胜负（页面存档备份，存于互联网档案馆）（繁体中文）
- GPGPU::数学基础教程（页面存档备份，存于互联网档案馆）（简体中文）
- 开源GPU社区（简体中文）
- GPU加速计算功能应用（页面存档备份，存于互联网档案馆） - 上海汽车集团使用GPGPU汽车设计模拟的应用实例 （MP4视频）
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