PM865K01 3BSE031151R1  硬件只能以特定的方式使用

GPU是专门为图形设计的，因此在操作和编程方面非常有限。由于它们的设计，GPU只对可以使用流处理并且硬件只能以特定的方式使用。

以下涉及顶点、片段和纹理的讨论主要涉及GPGPU编程的传统模型，其中图形API(OpenGL或者DirectX)用于执行通用计算。随着的推出库达(英伟达，2007年)和OpenCL(独立于供应商，2008)通用计算API，在新的GPGPU代码中，不再需要将计算映射到图形图元。不管使用什么API，GPU的流处理本质仍然有效。(参见例如，^[33])

GPU只能处理独立的顶点和片段，但可以并行处理许多顶点和片段。当程序员想要以相同的方式处理许多顶点或片段时，这尤其有效。从这个意义上说，GPU是流处理器——可以通过一次在流中的许多记录上运行一个内核来并行操作的处理器。

A溪流只是一组需要类似计算的记录。流提供数据并行性。核是应用于流中每个元素的函数。在图形处理器中，头顶和碎片是流中的元素，顶点和片段着色器是在其上运行的内核。^{[可疑的 –讨论]}对于每个元素，我们只能从输入中读取，对其执行操作，然后写入输出。允许有多个输入和多个输出，但绝不允许有一块既可读又可写的内存。^[模糊的]

算术强度定义为传输的每个内存字执行的操作数。对于GPGPU应用来说，重要的是具有高运算强度，否则存储器访问延迟将限制计算加速。^[34]

理想的GPGPU应用具有大数据集、高并行性以及数据元素之间的最小依赖性。

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