GPGPU

在计算中使用gpu为某些类型的问题提供了效率和性能，而这些问题对于传统硬件来说代价高昂。适合单指令多数据(Single Instruction Multiple Data, SIMD)处理模型的问题可以获得显著的优势，但代价是使用专门的api实现困难的学习曲线。OpenCL, NVidia的CUDA和微软的DirectCompute为开发者提供了图形处理单元(GPGPU)上的通用计算。