摘要：GPGPU（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）即图形处理器的通用计算，指利用GPU原本为图形渲染设计的高并行计算能力，执行非图形领域的通用计算任务。其核心在于将GPU的并行架构（如NV
GPGPU（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）即图形处理器的通用计算，指利用GPU原本为图形渲染设计的高并行计算能力，执行非图形领域的通用计算任务。其核心在于将GPU的并行架构（如NVIDIA CUDA核心、AMD流处理器）应用于科学计算、人工智能等高吞吐量场景。
GPGPU的兴起源于以下技术需求与硬件发展的结合：
并行计算需求爆炸：科学模拟（如气候建模）、深度学习（如神经网络训练）等任务需要处理海量数据，传统CPU的串行架构（通常4-64核）难以满足算力需求。GPU的大规模并行架构（如NVIDIA A100含6912个CUDA核心）可同时执行数万个线程，显著提升吞吐量。GPU架构的演进：从固定功能管线（仅图形渲染）到可编程Shader（如DirectX 10），再到统一计算架构（如CUDA、OpenCL），GPU逐渐开放通用计算能力。性价比优势：GPU的每美元浮点性能（FLOPS/$）远超CPU。例如，NVIDIA V100的FP32算力为15.7 TFLOPS，而同期Intel Xeon CPU仅约1 TFLOPS。(1) 编程模型CUDA（NVIDIA专属）：开发者编写核函数（Kernel），通过线程网格（Grid）、线程块（Block）组织并行任务。示例代码：矩阵乘法优化。OpenCL（跨平台）：支持多厂商硬件（GPU、FPGA、CPU），但优化难度较高。高级框架：PyTorch/TensorFlow：通过自动微分和GPU后端（如CuDNN）加速深度学习。Thrust/CUB：提供并行算法模板（如排序、归约）。内存层次利用：全局内存（高延迟）→ 共享内存（块内共享）→ 寄存器（线程私有）。示例：矩阵分块计算减少全局内存访问。指令级优化：使用Tensor Core（NVIDIA）或Matrix Core（AMD）加速混合精度计算。示例：FP16矩阵乘积累加到FP32（DL训练）。异步执行：重叠计算与数据传输（CUDA Stream），隐藏内存延迟。气候建模：欧洲中期天气预报中心（ECMWF）使用GPU集群将气象模拟速度提升20倍。量子化学：VASP软件利用GPU加速电子结构计算（如密度泛函理论DFT），单节点性能提升50倍。(3) 生物医学基因组学：NVIDIA Clara Parabricks工具链将全基因组测序分析时间从30小时压缩至1小时。医疗影像：GPU加速MRI重建（如GE Healthcare AIR Recon DL），分辨率提升2倍。数字孪生：Siemens Simcenter利用GPU实时仿真流体力学（CFD）与结构应力（FEA）。自动驾驶：Tesla FSD芯片集成GPU处理8摄像头数据（每秒2.5亿像素），实现实时路径规划。(5) 新兴领域(2) 未来趋势GPGPU的崛起标志着计算范式从“通用CPU”向“领域专用加速”的转变。其核心价值在于利用GPU的并行性解决计算密集型问题，覆盖从AI训练到科学模拟的广泛场景。未来，随着架构创新（如Chiplet、3D堆叠）与软件生态完善（如开源框架支持），GPGPU将继续推动高性能计算与智能应用的边界。
来源：沐荔枝君辰
