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从图形处理器到基于GPU的通用计算
在过去几十年中，图形处理器（GPU）在计算机图形处理中的应用已经迅速发展，其不断增强的计算能力和分布式处理能力已经使得GPU变得越来越重要。然而，随着时间的流逝和技术的进步，GPU正在从处理图形变成了一种越来越重要的通用计算平台。
GPU最初被设计用来处理计算机游戏等图像和视频应用程序，因此在设计上它们更专注于对于这些特殊用途的优化。然而，GPU的通用计算能力发现在其并行数据处理能力中。GPU非常适合处理矩阵运算，它可以在非常短的时间内完成大量的计算。与传统的CPU不同，GPU是由成百上千个小型的处理单元（称为streamingprocessors）组成的，并且同时执行多个任务。因此，它能同时执行多个计算任务，从而使得计算速度和效率远远快于CPU。
随着对于GPU的通用计算的应用扩大，NVIDIA公司推出了一项开发工具，称为CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture），以帮助程序员更好地利用GPU的计算能力。CUDA支持多种编程语言，并且允许程序员直接访问GPU的所有计算资源。这使得GPU能够替代原本由CPU执行的计算任务，例如图像和视频处理、数据挖掘、科学计算、深度学习等。
随着它们的计算能力的提高和应用场景的不断扩大，GPUCS图形计算的速度逐渐超越了传统的CPU。最近的一项研究表明，GPU能够每秒执行100万亿次的浮点运算，而传统的CPU仅能够执行几十亿次浮点运算。这意味着GPU具有非常重要的优势，可以为科研、工程、企业等不同领域的大型计算需求提供快速和高效的解决方案。
然而，GPU的通用计算仍然存在一些问题和挑战。例如，与服务器集群不同，GPU通过分布式并行处理大批量数据时可扩展性较差，另外编程GPU的难度也比较高，这些都需要处理人员更好地掌握和解决。
总的来说，GPU的通用计算已经成为计算领域的一项重要技术，不仅为图形应用程序提供强大的计算能力，而且也为各种不同领域的大型计算需求提供了高效和强大的解决方案，它将会有着越来越广泛的应用场景，而CUDA这种支持性的开发工具也将会助力于它的发展与应用。