Эволюция графических процессоров повлияла на их применение в неграфических задачах следующим образом:

• В начале нового тысячелетия графические процессоры начали выходить за рамки обработки графики. 1 Исследователи и разработчики признали, что параллельная конструкция графических процессоров может использоваться для вычислений общего назначения. 1 Появилось программирование на графических процессорах общего назначения (GPGPU), где графические процессоры использовались для таких действий, как машинное обучение, обработка данных и научное моделирование. 1
• В 2007 году NVIDIA представила CUDA (Compute Unified Device Architecture). 14 Это платформа параллельных вычислений и стиль программирования, который позволил программистам использовать графические процессоры для задач, отличных от графических. 1
• В 2000-х годах появилась концепция программной поддержки вычислений на GPU (GPGPU). 5 Это позволило использовать эти устройства для параллельных вычислений в аналитических расчётах, машинном обучении и других областях. 5