GPUkiihdytystä
GPUkiihdytys tarkoittaa yleiskäyttöisen laskennan siirtämistä näytönohjainlaitteelle (GPU) hyödyntäen sen rinnakkaislaskentakykyjä. Tällöin raskaat laskentatehtävät ajetaan GPU:ssa CPU:n ohjaamana, jolloin tiedonsiirto ja koordinointi tapahtuvat CPU:n ja GPU:n välillä.
GPU koostuu suurista määristä pienryhmitettyjä laskentaytimiä, jotka suorittavat lukuisia säikeitä rinnakkain. Laskentakoodi tallennetaan ja suoritetaan kernel-funktioilla.
Sovelluksia ovat muun muassa koneoppiminen ja syväoppiminen, kuvien ja videon käsittely, tieteelliset simuloinnit sekä renderointi ja
Tärkeimmät ohjelmointirajapinnat ovat CUDA (NVIDIA), OpenCL, Vulkan Compute ja DirectX Compute Shaders sekä Apple Metal. Kirjastot
Edut ovat suuria nopeus- ja energiatehokkuuden parannuksia rinnakkaisissa tehtävissä sekä parempi skalautuvuus. Rajoitteita ovat muistibandwithiin liittyvät
GPU-kiihdytys on vakiinnuttanut asemansa nykyaikaisessa laskennassa, erityisesti tekoälyssä, grafiikassa ja suurten laskentatehtävien parissa.