gpu是什麼？
gpu是圖形處理器的英文縮寫（
graphics processing unit
），顯示卡的處理器稱為圖形處理器（gpu
），它是顯示卡的「心臟」，與cpu類似，只不過gpu是專為執行複雜的數學和幾何計算而設計的，這些計算是圖形渲染所必需的。
因為cpu 由專為順序序列處理而優化的幾個核心組成，而gpu 則由數以千計的更小、更高效的核心組成，這些核心專為同時處理多工而設計，這使得gpu作為硬體加速，成為可能。
gpu加速一般有渲染加速和運算加速兩種，前者是顯示卡的本質工作，將渲染器速度提公升完成畫面輸出，後者是通用計算領域的用法，利用gpu強大的浮點數運算能力幫助cpu進行計算。
我的程式可以用gpu加速嗎？
這裡的思想主要引用的文章，更完整的請參考這篇文章，我在此，僅僅是羅列一下文中的主要觀點。
1.平行計算
」不等於
「序列**
+並行裝置
所以我們還是要按部就班，先花個
1~2天對平行計算的基礎理論開始理解，以及對並行裝置（
gpu架構）有基本認知，然後再開始進入
cuda
或openacc
，opencl
程式設計，這樣才不會誤入歧途。如果想對平行計算有個大概的認知，可以參考
的第一章，對資料並行和任務並行有很生動的闡釋。
2.並行化的最基本工作，就是
」演算法並行化
這部分您可多參考一些別人的**，相信對您會有明顯的幫助。
3.效能提公升程度：演算法並行化程度
>>
並行**優化程度
其次，也有大部分的人將序列習慣中的條件分支（
if..then..else
或case )
大量用到並行程式設計之中，結果效能反而變得更差。這是因為不理解平行計算的核心：一致性與規整性。
平行計算的關鍵，是讓絕大部分的計算核進行「相同
」的工作，任何條件分子都會破壞工作的一致性，條件分支越複雜則一致性越差。同樣的，如果資料結構的規整度不一致，效能也會不好。 4.
平行計算只處理
「適合的部分」而非
「從頭到尾
」 有許多初學者一開始鑽入
cuda
語法與結構，將
gpu的計算核當做
cpu的控制核使用，然後將整個
cpu的
c/c++/fortran
**從頭到尾全部改寫成
cuda
函式，結果效能奇差無比。
真正合理的平行計算，是將整個應用中計算量最大的部分（可能**只佔
10%、但計算量超過
60%）轉換成並行**，交給並行處理器去計算就可以。
5.
計算效能並非只以計算核數量為衡量標準
與cpu
計算效能類似，
gpu計算核也有主頻，整體效能以
「計算核數量*主頻
」為依據。此外，影響效能另乙個關鍵因素，在於資料傳輸所消耗的時間，因此
pcie
匯流排、cpu
的qpi
頻寬、計算卡的視訊記憶體頻寬等等，也是至關重要的實際影響因素。
6.
絕對要善用
nsight
之類的專門除錯工具
平行計算會同時啟動成千上百個執行緒，其中牽扯非常多的資源衝突、資料同步等可能出錯的狀況，絕非傳統序列**用
vc設斷點、用
printf
顯示等方式能夠除錯的，所以學習
gpu程式設計請同時學習
nsight
之類除錯工具的使用
7 .遊戲卡的
sli或
crossfire
功能，於多卡計算的資料交換無關
許多人在這方面存在絕對的誤解，以為遊戲卡提供的
sli（
nvidia
）或crossfire
（amd
）是多卡計算的資料傳輸介面，其實這兩種技術與
multi-gpu
平行計算沒有任何關係，專業計算卡（
nvidia tesla
或amd firepro
）都不提供這類技術」
ps:官方網頁，並闡述了如何加速，看看自己使用的應用程式是否支援 gpu 加速：
怎麼用gpu加速？
現在還沒有正式開發過，網上了解的，可以用cuda和opencl開發.
cuda是一套軟體開發工具，支援nvidia公司生產的gpu圖形卡。如果你的程式需要提高執行的速度，並且是可並行的，cuda就是乙個非常實用和適用的開發工具。將你的程式在cuda環境改編（並行化）之後，執行的硬體平台有nvidia公司生產的gpu圖形卡，則可大幅度提高你的程式執行的效率和速度。
通用目的並行程式設計的開放式、免費標準，也是乙個統一的程式設計環境。便於軟體開發人員為高效能計算伺服器、桌面計算系統、手持裝置編寫高效輕便的**，而且廣泛適用於多核心處理器(cpu)、圖形處理器(gpu)、cell型別架構以及數字訊號處理器(dsp)等其他並行處理器，在遊戲、娛樂、科研、醫療等各種領域都有廣闊的發展前景。
二者的區別和前景可以參考
需要買gpu卡嗎？
軟體，安裝好，可以看到像下面這樣的頁面：開啟後可以在下面看到。
我的pc支援opencl，而不支援cuda.這樣，我可以用opencl開發啦！
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