Архитектурный подход в GPU помогает эффективно обрабатывать большие объёмы данных благодаря потоковой параллельности. 1 Графические процессоры способны выполнять множество операций одновременно, что позволяет сократить время выполнения задачи в несколько раз по сравнению с использованием только центрального процессора (CPU). 14

Некоторые другие особенности, которые помогают повысить эффективность обработки данных на GPU:

• Использование специализированных библиотек и фреймворков. 4 Такие библиотеки, как CUDA, OpenCL, TensorFlow и PyTorch, специально разработаны для работы с GPU и обеспечивают высокую производительность. 4
• Оптимизация передачи данных. 4 Лучше загружать данные на GPU один раз и затем выполнять все необходимые вычисления там, чем постоянно передавать данные между подсистемами. 4
• Эффективное управление кешем и потоками. 4 Например, использование шейдерных кешей и текстурных кешей может уменьшить количество обращений к глобальной памяти. 4
• Работа с распределёнными системами. 4 Если объём данных слишком велик для одного GPU, можно использовать кластеры GPU или облачные решения, где можно масштабировать ресурсы по мере необходимости. 4