項目背景

GPU計算是指利用(yòng)圖形卡來進行一般意義上的計算，而不是傳統意義上的圖形繪制。時至今日，GPU已發展成為(wèi)一種高度并行化、多(duō)線(xiàn)程、多(duō)核的處理(lǐ)器，具(jù)有(yǒu)傑出的計算功率和極高的存儲器帶寬。如圖：

具(jù)體(tǐ)地說，GPU專用(yòng)于解決可(kě)表示為(wèi)數據并行計算的問題——在許多(duō)數據元素上并行執行的程序，具(jù)有(yǒu)極高的計算密度（數學(xué)運算與存儲器運算的比率）。由于所有(yǒu)數據元素都執行相同的程序，因此對精(jīng)密流控制的要求不高；由于在許多(duō)數據元素上運行，且具(jù)有(yǒu)較高的計算密度，因而可(kě)通過計算隐藏存儲器訪問延遲，而不必使用(yòng)較大的數據緩存。

數據并行處理(lǐ)會将數據元素映射到并行處理(lǐ)線(xiàn)程。許多(duō)處理(lǐ)大型數據集的應用(yòng)程序都可(kě)使用(yòng)數據并行編程模型來加速計算。在 3D渲染中(zhōng)，大量的像素和頂點集将映射到并行線(xiàn)程。類似地，圖像和媒體(tǐ)處理(lǐ)應用(yòng)程序（如渲染圖像的後期處理(lǐ)、視頻編碼和解碼、圖像縮放、立體(tǐ)視覺和模式識别等）可(kě)将圖像塊和像素映射到并行處理(lǐ)線(xiàn)程。實際上，在圖像渲染和處理(lǐ)領域之外的許多(duō)算法也都是通過數據并行處理(lǐ)加速的——從普通信号處理(lǐ)或物(wù)理(lǐ)仿真一直到數理(lǐ)金融或數理(lǐ)生物(wù)學(xué)。在上述領域，GPU計算已經獲得了成功的應用(yòng)，并取得了令人難以置信的加速效果。