圖形處理單元（GPU）在類似的價格和功率范圍內提供比CPU高的指令吞吐量和內存帶寬。許多應用程序在GPU上比在CPU上運行得更快。其他計算設備，如FPGA，也非常節能，但提供的編程靈活性低于GPU。 GPU和CPU之間的功能差異之所以存在，是因為它們的設計目標不同。雖然CPU被設計為盡可能快地執行一系列操作（稱為線程），并且可以并行執行幾十個線程，但GPU被設計為擅長并行執行數千個線程（用較慢的單線程性能以實現更高的吞吐量）。 GPU專門用于高度并行計算，因此設計為更多晶體管用于數據處理，而不是數據緩存和流控制。如圖顯示了CPU與GPU的芯片資源分布。

　　圖1.GPU將更多晶體管用于數據處理 將更多的晶體管用于數據處理（例如浮點計算）對于高度并行的計算是有益的；GPU可以通過計算避免內存訪問延遲，而不是依賴于大型數據緩存和復雜的流控制來避免長的內存訪問延遲。 通常，應用程序有并行部分和順序部分的混合，因此系統設計時混合使用GPU和CPU，以最大化整體性能。具有高度并行性的應用程序可以利用GPU的這種大規模并行性來實現比CPU更高的性能。

　　通用并行計算平臺和編程模型

　　2006年11月，英偉達推出了CUDA，這是一種通用并行計算平臺和編程模型，它利用NVIDIA GPU中的并行計算引擎，以比CPU更高效的方式解決許多復雜的計算問題。 CUDA附帶了一個軟件環境，允許開發人員使用C++作為高級編程語言。如圖2所示，CUDA也支持其他語言、應用程序編程接口或基于指令的方法，如FORTRAN、DirectCompute、OpenACC。CUDA旨在支持各種語言和應用程序編程接口。

　　圖2.GPU計算應用程序

　　一種可擴展編程模型

　　多核CPU和多核GPU的出現意味著現在主流處理器芯片都是并行系統。挑戰在于開發能夠方便地擴展其并行性的應用程序軟件，以利用不斷增加的處理器核，就像3D圖形應用程序方便地將其并行性擴展到具有大量不同核的多核GPU一樣。 CUDA并行編程模型旨在克服這一挑戰，同時為熟悉C等標準編程語言的程序員降低學習難度。它的核心是三個關鍵抽象——線程組的層次結構、共享內存和柵障同步，這些抽象僅作為一組最小的語言擴展向程序員公開。 這些抽象提供了數據并行和線程并行，需要程序員將問題劃分為可由線程塊獨立并行解決的粗略子問題，并將每個子問題劃分為更精細的部分，可由塊內的所有線程協同并行解決。

　　事實上，每個線程塊（block）可以在GPU內的任何可用多處理器上以任何順序、并發或順序進行調度，這樣編譯后的CUDA程序可以在任何數量的多處理器上執行，如圖3所示，并且只有運行時系統才需要知道實際的多處理器數量。 這種可擴展編程模型允許GPU架構通過簡單地擴展多處理器和內存分區的數量來適應不同的顯卡：從高性能愛好者GeForce GPU、專業的Quadro和Tesla計算顯卡到各種廉價的主流GeForce GPU（請參閱以獲取所有支持CUDA的GPU的列表）。

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